对于邻区超规格的情况， 提取“特定两小区间切换”话统指标， 按照切换次数从多到少排序， 优先参考切换次数多的同频邻区关系添加 4G-5G 的邻区关系。需说明的是：切换尝试次数的门限可以基于各本地网的邻区配置规格调整；邻区规格以各厂家提供为准。
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5G NR 系统采用波束赋形技术， 对每类信道/信号都会形成能量更集中， 方向性更强的窄波束。但是相对宽波束（ 比如 LTE 波束） ， 窄波束的覆盖范围有限， 一个波束无法完整的覆盖小区内的所有用户， 也无法保证小区内的每个用户都能获得最大的信号能量， 所以引入波束管理， 基于各类信道/信号的不同特征， gNodeB 对各类信道/信号分别进行波束管理， 并为用户选择最优的波束， 提升各类信道/信号的覆盖性能及用户体验典型场景下的 5G 波束权值研究。
5G车联网以无人驾驶和5G技术为核心，已经成为5G新基建应用的核心领域，也已经是事实上5G应用落地的“领头雁”，在政策的助推下，随着技术的不断成熟和产业链的不断完善，5G车联网2020年开始将迎来全面爆发。本文聚焦城市5G-V2X环境下无人驾驶车路协同技术进行深入研究，特别是关键技术——无人车车道检测器的设计。为解决城市复杂环境中无人车快速可靠感知路面主导航标识——车道线问题，提出一种新型视觉检测器设计方法，可有效缓解感知系统实时性和精度相互制约的矛盾。借鉴自校正自适应控制系统理论的思想，设计出一种自校正闭环道路视觉检测器架构，并提出一种基于多尺度IPM图（（Inverse Perspective Mapping））自适应边缘提取的新型检测器算法，可以适用于强光、弱光甚至昏暗空间环境。视觉检测器的性能指标设计以某城市智能网联汽车及车地协同系统需求为导向，以满足城市地上、地下各种类型道路自主导航为目标。选择目前全世界范围内公用的加州理工车道数据集作为本文算法测试和验证的平台。实验结果及道路实测结果均表明，在多尺度IPM道路俯视图ROI区域检测车道线不仅可有效解决传统利用Hough变换检测车道线时干扰点多、车道线拟合困难的难题，还可大幅提升系统实时性，算法处理速度比在前视图直接检测车道线快近10倍。该检测器的设计与实现使自动驾驶技术得到本质提升，必将有助于智慧交通系统的快速建设发展。
作为国家“新基建”的首选，5G承担着支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型和促进经济高质量可持续发展重任的重要基础设施，是万物互联的基础。在国家工信部的指导下，我国通信技术发展取得了辉煌成就。我国移动公众网经历了1G引进、2G跟随、3G突破、4G并跑后,在5G发展上进入了“第一梯队”。移动通信系统从1G到5G的发展演进过程中，网络和应用都发生了巨大变化，因此移动通信系统的安全机制也从最初不成体系逐渐发展演进到日趋完善。因此，系统梳理1G到5G移动通信的信任模型、安全架构以及安全机制，分析5G面向垂直行业应用时的安全需求，并对6G安全未来的发展进行展望。
FWA（Fixed wireless access）是指对固定或者游牧的对象（即使使用连接时也几乎没有移动）提供连接的一种无线链路，这一概念已被频繁地用作最后一英里电缆连接的替代品。因此，它经常被用来与其他最后一英里连接解决方案进行比较，比如FTTx（纤到x）和xDSL（x数字用户线）。在所有的部署选项中，5G所提供的FWA以其优越的无线能力成为FTTx的竞争替代品，为移动运营商提供了商业机会。
当前，制造领域各种融合理念比较盛行，工业化和信息化融合，设计-工艺-制造一体化融合，云计算、大数据、物联网融合，传统制造业向智能、智慧等方向转型，在这些大的背景下前提下，作为最基本、最底层的制造资源，其实这些最基本的单元在以往的离散制造业工程应用实践中一直没有得到应有的重视，离散装备制造业作为传统制造业，体量虽然大，但是管理模式也比较难集中提炼，以往一直在向ERP、MES、PLM等业务系统去突破和整合，制造资源系统很少有亮点地方，在此，笔者在过去20年项目经验中,对制造资源取得实践总结一下，分享出来，供大家一起讨论和交流。
空间互联网包括由各类在轨运行的飞行器、卫星或卫星星座构成的空间信息处理及通信设施，各类地面站、核心网等相关地面基础设施，各类应用系统融合构成的高性能全球网络基础设施，是新一代全球互联网发展的重点方向、新一轮空间竞争的焦点。空间互联网星座系统是国家空间信息基础设施的重要组成部分，目前我国尚处于空间互联网星座系统构建的筹备阶段，起步较晚，面临诸多风险因素，距离支撑经济社会发展的长远目标存在明显差距。因此，亟需尽快开展多方位的顶层分析论证，为后续空间互联网产业体系发展提供规划建议。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
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。
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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