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R165GNR无线增强功能

3GPP已在R15规范中完成了新无线(NR)系统的基本功能。但是,由于Release 15时间过于仓促,所以只引入了基本切换。基本切换主要基于LTE切换机制,即网络基于UE测量报告控制UE移动性。在基本切换中,与LTE类似,源gNB通过向目标gNB发送切换请求来触发切换,在接收到目标gNB的ACK后,源gNB通过发送带有目标小区配置的切换命令来发起切换。在目标小区配置的RRC reconfiguration后,UE向目标小区发送PRACH。

  • 2021-12-22
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5G CQI 覆盖优良比提升方法探究

5G 覆盖优良率(CQI 优良比) 能够反映 5G 用户信道质量, 可通过射频优化及优化参数提升。 射频优化解决 5G CQI 质差问题, 可从发射功率, B1 门限及机械下倾角等方面解决。增大 TOP 小区发射功率、 按照连续覆盖原则修改机械下倾角, 形成 5G区域的连续覆盖以及增大锚点站 B1 门限等手段均可以解决 5G CQI 问题, 提升5G 覆盖优良率。

  • 2021-12-22
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NSA组网模式下的5G终端耗电问题研究与应用

三大运行商在重点城市已经实现5G网络的区域性连续覆盖,部分友好用户已试用5G网络,用户使用过程中普遍出现终端异常耗电的情况,用户感知相对较差,因此网络侧对手机电池节电势在必行,本文主要通过优化的手段,来降低终端耗电。

  • 2021-12-22
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新基建的概念与规划建设要点解析

信息基础设施。主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。比如,以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施,以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

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基于机器学习的5G用户智能投诉处理解决方案

5G网络的复杂性、业务的多样性、用户的规模性使得5G用户投诉处理成为巨大挑战。本文提出了基于机器学习的5G用户智能投诉处理方案,该方案依托于用户O域与B域数据互通关联的端到端大数据系统,基于用户画像的标签体系,结合历史投诉单的内容、地点以及历史问题的定位结果,利用机器学习分类算法反复迭代得出可靠稳定的决策模型,最终实现5G用户投诉问题的自动、智能定界和定位。

  • 2021-12-22
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5G波束场景优化改善居民区深度覆盖研究与实例

波束赋形方向可控, 可跟随移动的终端调整波束方向。在非视距(NLOS) 场景下, 波束赋形还可利用波束的反射或折射让信号抵达终端。但是, 由于终端经常处于移动状态, 高频信号(尤其是毫米波) 又易受无线环境影响, 比如被建筑物、 雨水等阻挡, 很容易导致波束信号无法抵达终端。因此, 为了确保连续的无缝覆盖, 需要基站侧尽可能在不同的方向上发送多个波束。要管理多个波束, 就需要波束管理技术。

  • 2021-12-22
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人工智能产品与服务体系研究综述

目的 在新一代人工智能发展背景下,分析并明确人工智能产品及其服务体系的特征与价值,指出未来发展趋势,为相关设计、技术与应用研究提供参考。方法 从人工智能的概念出发,给出人工智能产品及其服务体系的定义;收集并分析典型的人工智能产品和相关研究,总结整理人工智能产品的关键特征和支撑技术;探索人工智能产品的典型服务场景,对相关研究现状进行综述;基于前文分析对未来发展趋势及挑战进行预测。结论 指明了人工智能产品具有情境感知、自适应学习、自主决策、主动交互与协同的典型特征;描绘了以数据和计算能力为基础、算法为核心、多种底层技术与通用技术为支持的场景应用的人工智能产品支撑技术框架;分析了人工智能产品的服务体系在不同场景中可以被赋予的价值;预测了由技术驱动向设计驱动转化、由单品视角向服务体系视角转变的未来发展趋势。

  • 2021-12-22
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军民融合的网络安全体系研究

目前,网络安全已成为保障国家安全发展的核心领域,在构筑国家网络安全保障体系的过程中,走军民融合之路是实现网络安全的必要手段。近30多年来,美国军方和民间不断创新网络安全理论,持续完善覆盖政府、军方、私营企业等的国家网络安全战略体系,制定了较完善的网络安全法律、法规、政策和标准,形成了政府和军方共同主导、跨国IT企业参与、社会组织协调配合的国家网络安全保障体系,美国跨国IT企业在保障国家网络安全中发挥了主力军的作用。美国几乎垄断了全球所有的网络安全核心技术,形成了全球唯一的网络超级大国。美国政府和军方采取网络安全审查和政府采购等措施,积极培养本国的网络安全产业。美国政府、军方和私营企业协调配合,相互融合,共同构筑了坚实的国家网络安全屏障。

  • 2021-12-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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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”。

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