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5G+工业互联网通信冗余可靠性研究

5G 是一种针对工业通信场景进行了专门优化设计的新兴移动通信技术,应用了一系列创新性技术,提升移动通信的低时延高可靠性能,以适应工业通信场景更高的网络要求。但在5G技术发展的不同阶段以及不同工业通信应用场景,网络冗余仍然是提高网络连接可靠性的普遍解决方案。为了满足5G在工业互联网中的应用,提出双路5G冗余主从网络、双路5G冗余并行网络、5G+工业以太网冗余主从网络和 5G+工业以太网冗余并行网络4种网络冗余方案,并对其性能和可靠性进行分析,为 5G 在工业通信环境实际部署提供参考。根据生产实际,充分考虑 5G 和现有工业以太网的相对优势,选择最优的 5G+工业以太网融合高可靠网络部署方案。

  • 2021-12-22
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5G MEC行业应用部署方案研究

多接入边缘计算(MEC)是5G 演进的关键技术之一。作为运营商面向2B市场发展的关键抓手,5G MEC可以在靠近行业用户的移动网络边缘提供网络能力。主要介绍了5G MEC的网络特点与行业应用,分析5G MEC的网络能力、网络分流方案与安全方案。

  • 2021-12-22
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工业互联网+5G发展策略研究

工业互联网发展水平与一个国家的国际竞争力强相关,截至2020年我国工业互联网发展初见成效,但商业模式还需要持续探索。首先探索工业互联网定义及发展情况,其次理清工业互联网与5G 关系,然后剖析运营商在工业互联网中的定位,最后提出“工业互联网+5G”背景下的运营商端边云协同方案及网络架构。

  • 2021-12-22
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5G Massive MIMO的优化思路

首先重点介绍了5G Massive MIMO关键技术特征,然后分析了该技术与Pre-5G多天线技术的联系与区别。进一步给出了不同广播波束和业务波束配置条件下5G NR的覆盖能力与用户速率感知情况。最后结合原理分析和测试结论,给出了5G Massive MIMO优化的主要思路,并针对后续优化工作面临的挑战提出了一些建议。

  • 2021-12-22
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成都城市轨道交通智能运维体系研究

随着我国轨道交通的快速发展,地铁作为城市轨道交通发展的主流趋势,近年来开通运营的线路速度日益加快,线网建设规模日益扩大,在当代科技发展这样的大环境下,对地铁维保能力的要求也日益陡增。针对地铁维保专业,我们从运营、设备、管理三大问题展开了研究,面对运维时间压缩、关键设备问题陡增及人员培养等大规模网络运营特征,如何利用科技智能化的手段提升维保工作效率是现阶段迫在眉睫的问题。

  • 2021-12-22
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面向5G的阿里自研标准化协议库XQUIC

从以上提升效果可以看出,对QUIC的一个常见认知谬误:“QUIC只对弱网场景有优化提升”是不准确的。实际上QUIC对于整体网络体验有普遍提升,弱网场景由于基线较低、提升空间更显著。此外,在5G推广初期,基站部署不够密集的情况下,如何保证稳定有效带宽速率,是未来2-3年内手机视频应用将面临的重大挑战,而我们研发的MPQUIC将为这些挑战提供有效的解决方案。

  • 2021-12-22
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解析5G网络切片

在互联网诞生的50年中,技术已经改变了我们的企业、关系和社会本身,而未来五年技术带来的变化可能会跟过去50年一样多。“4G改变生活,5G改变社会”,5G凭借大带宽、低时延&高可靠性、海量连接等技术特性以及在网络架构上的灵活性,高度契合垂直行业专网的需求。5G专网在网络覆盖性、技术演进、业务质量、移动业务的连接性、综合成本等方面具有综合性优势,是构建数字化基础设施的最佳选择。

  • 2021-12-22
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基于5G的银行分支网络融合探索与实践

中国信通院发布的《2019年5G+金融应用发展白皮书》中指出,5G的出现,将为金融行业提供智能的移动互联基础设施,拓展金融服务边界,在辅助新技术落地的同时,也为云计算、大数据、人工智能、区块链等技术向金融领域的深度渗透提供网络环境保障。5G带来的新业务模式将改变银行的风险管理理念、模式和流程,推动风险监控更全面、智能、高效、精准。

  • 2021-12-21
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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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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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