5G与LTE双连接，两者优势互补，在不同制式、不同频段、不同站点和不同业务诉求之间实现有效的区域级协同和灵活高效的分配资源，是实现5G NR早期快速部署和网络平滑演进的有效途径。分析了5G与LTE双连接应用的必要性，研究了5G的双连接架构特点，探讨了5G的双连接架构选择思路，为未来5G网络双连接技术的应用提供了参考。
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5G基站的大规模建设将消耗大量的前传光纤基础资源，给运营商带来建网成本、能耗的压力。通过比较各种前传方案，从技术、建设周期及成本效益等方面进行分析，提出无源波分方案，在纤芯不足的区域采用无源波分设备，可大量节省建设成本、缩短建设周期、减少机房动力改造投资、降低运营成本。该方案能使综合TCO最优，高效解决5G前传难题，提高网络竞争力。
5G产业涉及5G端到端（涵盖终端、接入、核心网、承载）。在5G网络部署之前，还需要根据自身无线网络、数据业务需求及产业链成熟度选择最优的网络架构和技术方案，以最低网络建设和优化、运维成本获取最佳的网络收益。针对5G网络建设中7项热点问题进行探讨：最优5G频谱，5G NSA还是SA架构，5GC的引入，网络切片管理与运营，容器还是虚机部署，5G数字室内覆盖和承载网络的提前准备, 为引入5G提供整体解决方案参考。
进入5G初期，UE将同时连接4G & 5G接入网（E-UTRAN和NR）。4G和5G共用一个核心网（EPC+或NGC），与传统的网络架构场景相比，NSA架构下接入侧的移动性管理变得更加复杂。4G-5G互操作分为RAN侧和CN侧，从无线的角度出发，选取对NSA场景的4G-5G RAN侧互操作中的Dual Connectivity（双连接）技术进行介绍，尤其是双连接对RRC相关方面的影响。其中，重点对双连接技术未来对组网结构、网络覆盖、网络容量和移动性管理四个方面的影响进行分析。
5G无线网络中在CU和DU分设或合设的不同场景下，相应的 5G承载网也存在多种不同的组网架构，同时结合4G接入网的现有光缆网、传输系统、管道和机房资源等情况，分析既有资源能否满足5G接入的需求，最后结合5G接入的建设投资和维护管理方面情况，提出了5G有线接入在不同时期的建设方案。
随着 5 G 网络时代来临，使得我国网络升级面临极大挑战。其主要原因是网络业务升级过程中需要大量的纤芯，且光纤网资源异常紧缺，导致我国网络扩容需求量无法得到满足。另外，我国运营商在开通新业务时考核制度较为严格，只有对光纤资源予以快速部署，才能完成网络升级。而无源波分在应用过程中不需要带电，可以灵活应用在各种场合当中，只要将多个波长信号经过复用，后使用一根光纤就可以进行光纤传输，该项技术不但满足单根光纤解决多种业务的迫切需求，同时还能降低光纤网纤芯的消耗量，推动 5 G业务开通速度。
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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。
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OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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