5G NSA锚点性能分析和优化方法研究，通过科学方法进行论证。
购物信息的存储界面,用于显示用户的订单号,收货人,联系电话及联系地址及总额,并以二维表的形式显示商品名称,数量和单价。本任务是主要完成该界面的开发。
5G组网演进策略及优化 组网技术的分析与技术可行性
5G技术是否还存在着各种各样的问题，未来将怎样优化
探讨对5G的干扰性因素，并对如何解决问题提出自己的见解。
“十二五”后三年国家开发银行与住建部合作投资智慧城市的资金规模将达800亿，并根据已签订的合作协议扎扎实实稳步推进项目遴选、调查、放款等工作；国务院总理李克强7月12日主持召开国务院常务会议，研究部署加快发展节能环保产业，促进信息消费，推动经济转型升级，要求在有条件的城市开展智慧城市试点示范建设。
本发明公开了一种工业互联网APP的限制使用方法，包括：当接收到用户对目标APP的安装包的下载请求时，获取该用户的授权文件；获取授权文件中包含的离散可逆函数和数据分段长度；将所述安装包分割成预设长度的数据段，将每一个数据段划分成所述数据分段长度的各个子段；依据离散可逆函数对各个子段进行满射排序，得到目标安装包；对所述目标安装包进行校验计算，得到第一校验码；当所述目标安装包和所述第一校验码下载到目标系统时，对所述目标安装包进行校验，得到第二校验码；若所述第一校验码和所述第二校验码不同，限制所述目标APP安装使用。上述方法，在目标APP下载过程中，需要进行校验，校验不成功，不能安装使用，使用受限。
本发明公开了基于Q-learning的工业互联网机器设备用户数据计算卸载决策方法，通过构造小区内用户计算卸载的网络模型、时延模型、能耗模型和经济开销模型，并根据小区内用户数，设置Q-learning模型中的环境状态、卸载动作和奖励函数，从而依据Q-learning迭代学习后所获得的Q表执行卸载动作，获得最优的卸载策略，完成小区内用户计算任务的分配处理。本发明克服了传统数据计算卸载系统无法应对复杂多变的网络环境和服务器状态以及局限于对单一开销优化等问题。仿真实验表明，本发明提出的基于Q-learning的工业互联网设备用户数据计算卸载决策方法在减少用户总体和局部计算卸载开销方面具有一定的优势。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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行波法是目前接地极线路故障测距的常用方法，但在阈值整定方面普遍依赖于仿真，且无法判断接地极线路故障类型。针对上述问题，采用主动式行波注入法，通过解析计算的方式，得到接地极线路发生单回接地故障、双回跨线故障、单回断线故障和双回断线故障后接地极线路首端测量点处的模量反向行波时域表达式，提出了基于模量反向行波的接地极线路故障类型识别和定位方法。所提出的注入行波法具有明确的测距阈值整定表达式，可以准确判断出线路故障类型。在PSCAD/EMTDC环境中检验所提方法的可靠性和鲁棒性，仿真结果表明：所提方法在实现故障精准测距外，可以可靠识别出接地极故障类型，且具有较强的耐受过渡电阻以及抗噪声干扰能力。
高比例新能源接入能源系统带来的强不确定性使系统内部优化运行变得困难，同时可能导致不确定性风险外溢，从而影响到上级电网稳定运行。为此，提出了一种基于共享储能站的多能互补微能源网系统外衍响应双层协调优化策略。首先，构建了微能源网系统能源设备运行模型，并提出了共享储能站运行方式和盈利机制。其次，以微能源网系统运营商为上层，共享储能站运营商为下层，建立考虑2个不同利益体的双层协调优化模型。然后，通过Hong的(2m+1)点估计法量化风光不确定性，并利用基于KKT条件和Big-M将双层非线性优化模型转化为单层混合整数优化模型。最后，仿真结果表明该策略能有效防止风光不确定性风险外溢，减少了微能源网运营商6.3%的运行成本。
针对分布式光伏在配电网中的高比例接入带来的电压越限和波动问题，提出了一种基于多智能体安全深度强化学习的电压控制方法。将含光伏的电压控制建模为分布式部分可观马尔可夫决策过程。在深度策略网络中引入安全层进行智能体设计，同时在智能体奖励函数定义时，使用基于传统优化模型电压约束的电压屏障函数。在IEEE 33节点算例上的测试结果表明：所提方法在光伏高渗透率场景下可生成符合安全约束的电压控制策略，可用于在线辅助调度员进行实时决策。
中信建投非银金融&前瞻研究团队将围绕数字金融与大模型在金融领域的应用撰写系列深度，围绕大模型应用于金融业各类子行业的痛点、案例、未来展望等维度进一步展开。
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