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5G Massive MIMO对规划、组网和优化的影响分析

Massive MIMO技术是5G系统提升覆盖和频谱效率的关键,与LTE多天线技术存在较大的差异。同时由于5G系统采用Massive MIMO站型组网,因而需要分析5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的潜在影响。本文介绍了5G Massive MIMO技术相较LTE系统的变化,进一步分析了5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的影响,并给出了对应的解决方案或解决方案发展方向的建议。

  • 2021-12-31
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人工智能新技术:联邦学习的前世今生

如果投票问人工智能和大数据应用领域有什么好玩又好用的新技术,“联邦学习”一定是排在前列的。这项技术由谷歌在2016年首次提出,从2018年8月开始在国内快速发展和普及,截至2020年2月,有公开资料可查的联邦学习研究或应用单位已超过百家,阿里、微众、京东、腾讯、华为、平安等各领域的头部企业均在大力推进。身边做技术和业务的朋友都在说:忽如一夜春风来,联邦学习突然就在圈子里传播了,在聊天中不发表点联邦学习的看法都不好意思。

  • 2021-12-30
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工程机械行业5G移动通信技术应用探索

5G移动通信技术在工程机械领域的智能化应用进程正在加速,结合车载以太网、CAN总线、视频、机器学习等技术,越来越多的工程机械行业单机智能化试点案例成功落地,彰显了5G移动通信技术的基础支撑作用,强化了工程机械后市场增值过程中人机交互、作业安全性、作业舒适性、作业效率、作业质量等价值。5G+工程机械的新功能、新应用、新模式方兴未艾。

  • 2021-12-30
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5G毫米波产业发展现状分析

频谱是移动通信产业最为宝贵的资源,任何一代移动通信技术的正式商用,前提都必须获取一定的频谱资源。国际电联(ITU)面向2019年世界无线电通信大会(WRC-19)的1.13议题的主要目标是为5G寻求全球或区域协调一致的毫米波频段,是全球开展5G毫米波研究的重要依托。

  • 2021-12-30
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5G+边缘AI在工业质检中的应用研究

5G+边缘 AI 的无线大带宽传输、智能化识别、低时延本地处理、安全稳定等特点,在一定程度上解决了工业质检检测难度高、人力成本居高不下、检测效率低下等问题。主要介绍 2 种常见的基于 5G+边缘 AI 的工业质检应用实现架构,并从多个维度进行对比,为实际应用提供选择建议。同时根据检测对象和环节的不同,总结了4类 5G+边缘 AI在工业质检中的应用。

  • 2021-12-29
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5G承载网2B业务部署方案探讨

5G和云时代的到来,云网融合是网络演进发展的大趋势,5G定制网能够充分发挥云网融合优势,满足各类场景下5G 2B业务承载。首先通过介绍5G承载网总体组网架构,然后分析了5G承载网引入的FlexE+SRv6+EVPN等关键新技术特性,最后探讨了针对2B用户的5G 2B各业务场景的部署方案及现网验证。

  • 2021-12-29
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如何用全流量检测5G核心网网元服务异常

华为5G安全白皮书[1]中提到5G安全的两个目标,其中一项是:提供方法和机制来保护建立在5G平台上的服务。基于这个目标,新架构,新挑战:5G核心网业务安全问题与异常检测一文中提出了网元服务所面临的三个基本问题:调用序列,调用参数异常与调用频率异常,阐释了针对这三种异常的检测思路,并提出了针对序列异常的解决方案。本文在这篇文章的基础上进行进一步研究与实验,设计了网元服务异常检测原型,明确了原型中各个模块的技术路线。将已有网元威胁分析输出的场景在原型进行测试,输出检测结果。结果中包含将异常场景映射到检测基线的全部特征。

  • 2021-12-29
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大数据导论:Tableau可视化基础

Tableau成立于2003年,来自斯坦福的三位校友Christian Chabot、 Chris Stolte和Pat Hanrahan成立了这家公司。 Tableau Desktop简单易用,可以快速上手。 号称所有人都能学会的业务分析工具。

  • 2021-12-29
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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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数据中心机房建设方案2026

数据中心是国家标准《数据中心设计规范》GB50174-2017新版规范重新定义的专业名词。数据中心的定义:为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所可以是一栋或几栋建筑物,也可以是一栋建筑物的一部分,包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。灾备数据中心用于灾难发生时,接替生产系统运行,进行数据处理和支持关键业务功能继续运作的场所。

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