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日本运营商布局RCS消息业务策略分析与启发

介绍了RCS富媒体消息业务的发展背景和基本概念。通过日本3家运营商联合部署RCS业务的成功案例,详细剖析了日本RCS业务特征及部署策略,并给出了中国运营商可借鉴的经验启示。为运营商探索RCS业务,5G时代升级短信提供了一定参考作用。

  • 2022-01-04
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4T4R容量提升解决方案综述

探讨、分析并验证了热点区域通过4T4R集约化建设提升4G网络感知体验、应用效果,实现4G网络容量和覆盖提升的解决方案,最大化释放存量基站的潜能,实现了系统容量和用户体验速率双提升,并面向VoLTE商用以及5G频率重耕、4G深度覆盖打下坚实的网络基础,实现4G网络基本对标,重点场景领先的效果。

  • 2022-01-04
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基于5G的区块链eSIM应用与研究

随着5G网络在中国的推广与覆盖,运营商建网成本提高的同时亟待突围盈利困境。前沿技术如区块链、eSIM等融合后的应用可以为运营商发展新兴业务,基于5G通信方式的区块链eSIM可以实现数据安全、确权溯源、身份鉴权等多项适用于多场景的功能,为运营商提供新的商业角色与盈利模式。该案例也为运营商的创新业务转型与数字化发展提供一定启发与思考。

  • 2022-01-04
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提升铁塔共享率的研究与分析

铁塔共享率的提高是整个通信行业的重点工作,也是三大运营商的共同呼声。介绍了提升共享率规划技术指导意见及技术解决方案。为了进一步提升铁塔的共享率,加速网络的全面覆盖,通过分析铁塔共享率提升的难点,采用现场调查及统计分析的方法对各要因进行了确认,找出解决方法,有效地解决了共享率低的问题,节约了建设成本,缩短了铁塔建设工期。

  • 2021-12-31
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网络时延对数据中心布局的影响研究

随着5G、移动互联网、大数据、人工智能等信息技术与经济社会各领域的深度融合,不同业务数据对传输时延提出了不同要求,低时延业务需求迅速增长,网络时延已成为用户选取数据中心的重要指标。在端到端分析数据包传输的基础上,重点研究了影响网络时延的主要因素及相应的优化措施,并提出数据中心选址的建议。

  • 2021-12-31
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5G站点建设动力配套解决方案探讨

当前5G使用3.5 GHz频率,频段带宽100 MHz,为了保证一定的网络覆盖以及网络质量,5G设备的功耗远大于LTE设备。基于当前主流基站设备厂家的试验网产品的功耗,结合现网基站的动力情况,分析5G基站设备对动力需求,给出相应的解决方案,提前进行站点的动力配套储备,为未来5G网络大规模快速部署建设提供必要的参考。

  • 2021-12-31
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移动核心网典型场景的优化思路方法

伴随网络业务逻辑场景复杂化和深入化,用户对网络质量提出了更高更精细化的要求,因此移动核心网优化越来越受关注。而移动核心网优化不同于无线优化,重点解决业务逻辑的深层次的问题。因此,基于典型场景的优化实例,核心网优化的工作思路和优化方法的重点是挖掘深层次的网络和业务逻辑,结合标准规范与现网实现方式进行相关性分析,探究解决方案并同时探索更深应用场景与技术价值。

  • 2021-12-31
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无线侧提升VoLTE用户语音感知的优化策略研究

VoLTE是在4G网络全IP条件下的端到端语音解决方案,能提供更短的接入时延和更好的语音质量。在建立语音质差模型和分析空口丢包原理的基础上,梳理无线侧VoLTE语音感知的优化流程,对无线侧影响VoLTE语音感知的6个维度进行专项优化整治,实施效果较好,为今后VoLTE用户语音感知优化提供参考和指导。

  • 2021-12-31
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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