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5G核心网SA组网方案及4G/5G互操作探讨

SA(Standalone 独立组网)架构是5G核心网的目标架构。在SA架构下,4G/5G互操作是在核心网实现。本文针对4G/5G核心网互操作,分析了控制面网元整体部署架构、接入层网元组网、用户数据库迁移、计费、语音及短信方案,同时结合4G核心网现状,给出核心网互操作部署建议。

  • 2021-12-21
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5G创新深度研究报告:硬件、应用、流量

从产品以及应用场景来看,iPhone 11 在材料、设计以及交互方式上领先创新(包括高频材料、3D 光学等), 本质上是 4G 向 5G 过渡期的提前探索。预计 2020 年安卓阵营将继续推出多款 5G 手机,成为 5G 终端的起点, 而苹果则将在 2020 年推出 5G 版本的 iPhone,且 VR/AR、智能汽车等新型终端有望放量,带动 5G 终端渗透率 大幅提升。而带有创新配置的终端保有量不断积累,也将使 AI、VR/AR 等新兴应用场景具备更大的推广可能, 有望再次看到应用与硬件之间的相互促进和良性循环。

  • 2021-12-21
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5G边缘计算MEC节点容灾组网部署方案研究

边缘计算是实现eMBB(大带宽、高速率)、mMTC(低功耗、大连接)、uRLLC(高可靠、低时延)等5G网络性能目标的重要技术手段,而5G各种应用场景对低成本实现网络安全又提出了很高的要求。如何在保证网络性能的前提下,提升5G边缘计算网络安全性并控制建网成本,以达到5个9的电信级可靠性要求,是边缘计算网络建设的一个重要课题。本文在对边缘计算组网架构和路由组织的研究基础上,对MEC节点容灾组网部署方案进行了分析,并给出方案建议。

  • 2021-12-21
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面向垂直行业的5GNSA网络端到端解决方案

本文主要是浙江联通在5G NSA组网和垂直行业应用示范建设中,针对智能驾驶、智慧医疗、广电新媒体等典型行业应用需求分析,探索定制不同的端到端网络实现方案。利用MEC、VPDN网络及云专线等技术和资源,在试验网中加以应用部署,实现5G网络2B业务的端到端支撑,获得客户高度认可并取得良好的示范效果。

  • 2021-12-21
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面向用户体验的5G视频业务边云协同策略

随着5G网络商用部署步伐的加快,以5G网络和MEC技术为基础的移动通信网络大带宽(enhanced Mobile BroadBand,eMBB)、超高可靠超低时延(ultra Reliable Low Latency Communications, uRLLC)和海量连接(massive Machine Type Communication, mMTC)成为牵引5G应用落地的核心能力。在众多的垂直行业需求中,以4K/8K高清视频、增强现实/虚拟现实(Augmented Reality/ Virtual Reality,AR/VR)为代表的视频业务无疑是5G+MEC技术的“杀手锏”应用。本文以 MEC平台和云平台部署位置、部署模式、部署条件、部署规模和平台能力等差异为出发点,围绕 5G视频业务用户体验,分析5G视频业务终端视频显示能力对视频文件带宽需求的影响,提出基于面向用户体验的5G视频业务边云协同策略,可以在不降低用户体验质量的条件下降低5G视频业务对MEC平台存储容量和传输带宽的需求,提高边云协同效率。

  • 2021-12-21
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5G-Advanced无线标准化发展趋势及热点方向解析

3GPP作为全球影响力最大、落地商用最成功的通信标准化组织之一,其制定的5G标准已于2020年7月被国际电信联盟ITU确认为在IMT-2020框架下的唯一5G标准。5G标准化在走完R15、16和17三个版本之后,3GPP在2021年4月决定从R18开始正式启动5G演进标准的制定,并且正式将5G演进标准定名为5G-Advanced。

  • 2021-12-21
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基于场景的5G技术和业务

在移动通信从1G到5G进行跨代演进的同时,计算技术也在进行跨代演进:小型计算机时代(始于1970年代)、个人电脑时代(始于1980年代)、桌面互联网时代(始于1990年代)、移动互联网时代(始于2000年代)、可穿戴计算时代(始于2014年)。

  • 2021-12-21
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针对行业用户的5G规划研究

5G网络除了要支撑个人业务发展外,更重要的是支撑行业应用。如何针对行业用户规划5G网络,使之能力与行业需求相匹配是当前研究的重点,通过行业需求分析,深入了解行业对网络的指标、能力要求,从而根据这些需求制定相应的网络建设方案。

  • 2021-12-21
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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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