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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。

  • 2021-12-22
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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。

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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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下一个十年的通信人工智能前景

经过30多年发展,从模拟到数字,从语音到数据,从电路交换到IP化,从封闭通信生态系统到赋能垂直行业的技术与生态,今日的现代移动通信系统,效率和性能已经不断逼近香农极限,并开始向太赫兹、空海天一体化、感知通信计算一体化等更前沿的领域迈进。

  • 2021-12-22
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面向2030年的人与科技发展愿景研究

本研究以世界主要国家对人与社会环境发展愿景与场景的前瞻预见为参照,通过战略扫描、案例分析、案头研究、比较综合等方法,描绘面向未来的以人为本的社会发展愿景与场景,进而总结支撑愿景实现的未来关键技术群,为相关战略规划提供参考。其中,愿景是以人类社会需求行为理论和社会发展趋势为依据概括形成的各国期望的情景;关键技术群在特定情景/场景下,满足人的需求所需要的、尚未实现或突破的一些关键技术点或技术群;场景是一系列利用技术支持来满足未来愿景的现实案例。

  • 2021-12-22
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竞争对手分析

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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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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