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5G NR 2.1G动态频谱共享规模开通实践案例

LTE和NR频谱共享特性是指在同一片区域内的频谱上同时部署了 LTE和NR两种制式,两种制式根据业务量按需使用相同的频谱资源。由eNodeB和gNodeB配合实现LTE和NR对共享频谱的联合分配和调度。通过频谱动态共享,既可以快速部署5G网络,又能将NR频谱资源共享给LTE,以提升频谱利用率。

  • 2021-12-24
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5G仿真解决方案|相控阵仿真技术详解

天线是移动通信系统的重要组成部分,随着移动通信技术的发展,天线形态越来越多样化,并且技术也日趋复杂。进入5G时代,大规模MIMO、波束赋形等成为关键技术,促使天线向着有源化、复杂化的方向演进。天线设计方式也需要与时俱进,采用先进的仿真手段应对复杂设计需求,满足5G时代天线不断提高的性能要求。

  • 2021-12-24
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SRv6在5G创新场景中的应用

网络切片是网络功能虚拟化应用于5G阶段的具体表现。一个网络切片构成一个端到端的逻辑网络,按切片需求方的需求灵活地提供一种或多种网络服务。网络切片架构主要包括切片管理和切片选择两项功能。切片管理功能将运营、平台、网管有机结合,为不同切片需求方提供安全隔离、高度可控地专用逻辑网络。切片选择功能实现用户终端与网络切片间的接入映射。切片选择功能综合业务签约和功能特性等多种因素,为用户终端提供合适的切片接入选择。

  • 2021-12-24
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5G中的信号处理:大规模天线阵列的原理、挑战和实现

为了更有效挖掘空间自由度、更有效利用发送端能量、找到更多的分集和复用增益,现代通信普遍采用多天线系统来提高物理层链路性能,我们叫做多输入多输出技术(MIMO)。通常MIMO采用空间预编码(Precoding)的方式来补偿物理信道,实现空间分集、空分复用或者空分多址:

  • 2021-12-24
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谈谈5G毫米波技术及基站解决方案

进入 5G 时代,另一个明显的变化就是频宽的增加。在 4G 时代,网络的带宽都是 2×20MHz,到了 5G 时代,频宽则获得了大幅提升。例如 3.5GHz 网络的带宽就已经高达 200MHz,有些 OEM 厂商更是带来了 300MHz 和 500MHz 这样的带宽。毫米波的引入更是可以将网络带宽扩展到 2GHz。

  • 2021-12-24
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5G技术在美国国防中的应用初探

5G作为第五代移动通信技术,其高速率、大容量、高可靠、低时延、低功耗等优点将带来全新的经济机遇、技术发展和军事潜力。在经济方面,5G的到来可能在未来几十年里为世界经济贡献数万亿美元,为生产力新的增长和创新进步奠定基础。在技术方面,5G将提供前所未有的连通性,以实现物联网和人工智能的全部潜力,5G还将触发产生新的产业,并促进产生多样的数字经济。在军事方面,可大幅提升信息网络互联互通性能,增强数据传输处理效率,提高指挥控制能力,还可充分释放虚拟现实、大数据、云计算、人工智能、军事物联网等顛覆性技术的战争潜能,加速智能化战争演变进程。

  • 2021-12-24
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基于区块链技术的配电网分布式台区终端系统设计

区块链技术自问世以来,一直受到广泛的关注。区块链技术本质上是一种由多个节点共同参与维护的分布式账本技术,可以实现数据的分布式存储、在多个主体之间建立信任机制以及保证数据不可篡改等功能。随着区块链技术原理、共识机制和应用研究方面的发展,其在金融、物联网、分布式存储、能源等领域的应用更加深入和广泛[1-4]。

  • 2021-12-24
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考虑碳交易和风荷预测误差的电力系统低碳经济调度

随着全球气候变暖,温室效应越来越严重,降低二氧化碳排放量成为当务之急。2007 年我国碳排放总量超过美国,位居世界第一,其中以火力发电为主的电力行业是碳排放主要来源之一,发展低碳电力对我国环境保护具有重要意义。为此,我国借鉴国外成功经验,将碳交易机制引入电力行业,通过市场调节手段促进电力行业节能减排。

  • 2021-12-24
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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