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5G时代有线电视如何实现无线有线协同发展

随着移动终端的普及,使用手机、Pad收看视频的用户快速增长,面向移动终端的视频用户市场潜力巨大,为实现视频业务“无处不在”,协同发展的有线无线融合网络是重要支撑。广电有线网络公司加快探索5G、Wi-Fi无线网络与固网协同建设试点,积极推动有线固网和无线网络融合协同覆盖,实现业务跨屏、跨终端分发,促进融媒体业务发展。

  • 2021-12-22
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《5G端到端切片SLA行业需求研究》

如何定义和划分不同等级的SLA(服务等级协议)对网络切片至关重要,而目前,大多数行业客户对网络切片没有清晰的认识,需要通信企业和行业用户共同进行探索,而且切片管理与服务需求的平衡是一个很大的挑战。 本报告从行业视角研究应用企业对于5G切片业务的SLA需求,并结合业界常用的SLA相关标准,首次定义了 “行业对联接SLA需求的马斯洛模型”,从“业务可用、安全可信、自主可控”三个维度系统性描绘了联接SLA的分级体系。

  • 2021-12-22
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5G的未来场景、技术体系及难点

5G即为第五代移动电话行动通信标准,也称第五代移动通信技术。根据 IMT-2020 网络对 5G 的设计理念,5G关键技术以 SDN、NFV 和云为基础,向着自动、智能、灵活、高效、稳定的方向发展。5G峰值网络速率将达到10Gbps、网络传输速度比4G快10-100倍、网络时延从4G的50毫秒缩短到1毫秒、满足1000亿量级的网络连接。

  • 2021-12-22
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5G物联网对智慧城市的发展竞争力研究

智慧城市的发展会推进互联网企业的发展,如电商平台,带来电商购物的便利、电商平台的客户数量和成交额上升。所以互联网公司未来会积极主动地参与到智慧城市的建设中。物联网是智慧城市的重要组成部分,因为城市生活所需的信息量极大,这对网络传输速度和数据处理能力有着极高的要求。5G高速网络和大数据时代的到来,提高了数据的传输速度,结合大数据分析,会让智慧城市时代变得更加先进和科技化,文章通过5G物联网对智慧城市的发展竞争力进行研究。

  • 2021-12-22
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利用大数据平台对移动网络投诉处理的研究

本文主要对中国联通兰州市分公司提升移动网络用户满意度解决方案进行了研究。根据集团公司对移动网络用户满意度的调查和考核,兰州市分公司网络部在日常投诉处理中,针对用户每日网络问题投诉工单,首先利用甘肃联通大数据平台预分析,再结合实测来了解用户对无线网络使用的个人诉求和网络服务感知情况,在掌握多个层面的数据后,网络部综合分析会诊,确定实施方案,最终解决用户由点到面及全网的投诉,从而改善用户对网络的使用满意度。

  • 2021-12-22
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基于簇网格的多源化大数据5G规建维优一体化部署策略

以打造技术先进、覆盖广、网速快、感知好、效能高的5G移动精品网为目标,借力大数据技术,以簇网格为基础,构建网络智能运营体系,制定5G规建维优一体化部署策略。以5G业务特点和共建共享要求为基础,高屋建瓴以多视角(用户视角、市场视角、业务视角)多维度数据分析(5G用户,终端和业务)为核心,依托多源化大数据方法论2.0体系,建立“栅格-基站-网格”闭环评估管理流程,搭建规建维优一体化联动桥梁。

  • 2021-12-22
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5G自身智能化及赋能智能产业之路

2019年是5G商用的元年,5G深入各个垂直行业的应用同人工智能(AI)的典型应用高度重叠。5G网络自身的智能化是5G+AI赋能各行各业应用的基础,同时也是提升网络效率,降低运营运维成本的关键。5G+AI赋 能产业的场景和规模正在加速发展,这些不断拓展的新业务需求也对5G网络和AI技术提出了新的挑战。本文阐述了5G网络自身智能化及5G+AI赋能产业所取得的进展,以及面临的核心技术问题,呼吁产学研突破现有的研发共享合作模式,加速解决核心技术挑战。

  • 2021-12-22
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5G通信核心关键技术及各国研究进展

5G(5th-generation)是第五代移动通信技术的简称。5G弥补了4G技术的不足,在吞吐率、时延、连接数量、能耗等方面进一步提升系统性能。它采取数字全IP技术,支持和分组交换,它既不是单一的技术演进,也不是几个全新的无线接入技术,而是整合了新型无线接入技术和现有无线接入技术(WLAN,4G、3G、2G等),通过集成多种技术来满足不同的需求,是一个真正意义上的融合网络。并且,由于融合,5G可以延续使用4G、3G的基础设施资源,并实现与4G、3G、2G的共存。

  • 2021-12-22
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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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