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5G技术在人工智能领域的应用

5G移动通信技术是一种网络结构,它具有智能、节能、融合的特点。而人工智能则是一种高新的技术,它是由人工开发的,可以快速进行大量计算、检索和推理。5G移动通信技术和人工智能在实际生活中往往会结合运用,这也极大程度地促进了社会生产生活的进步。接下来本文针对5G移动通信技术在人工智能领域的应用展开了一系列的分析。

  • 2022-03-24
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城市大脑:城市管理创新的智慧工具

随着中国城镇化进程的高速推进,城市运行管理和公共事务治理日益繁杂。5G、人工智能、物联网、大数据、云计算等技术的发展使得全社会的数字化程度进一步加深,发展日益成熟,但仍暴露出缺乏顶层设计和系统整合、社会协同能力有限等问题,中国智慧城市的建设亟需提升发展质量并进行转型。本文基于国内先进地区开发城市大脑,导入新型智慧化系统的实践成果,在概括城市大脑内涵与特征、由来与演变及其管理应用领域的基础上,总结城市大脑驱动的未来管理创新趋势及其重点保障条件。

  • 2022-03-23
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面向CHBN的政企业务差异化承载策略研究

在5G风潮的引领下,在众创、互联网+等国家战略的推动下,客户服务的市场由单纯ToC向CHBN转变。为助力政企业务的快速发展,从政务、金融、医疗三大场景出发,分析典型行业需求,并从六个维度分析了现有承载网络的技术特点和优势,提出了政企业务差异化接入方案和应用案例。通过深入挖掘业务需求,发挥网络资源的技术优势和覆盖优势,提升政企业务承载的竞争力。

  • 2022-03-23
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5G政企专网差异化保障方案与用户级风险管控机制研究

通过对5G政企专网用户的不同应用需求进行梳理,分别对PMBR技术、GBR技术、调度优先级差异化技术进行了深入的技术研究与实践,并形成具有针对性的5G政企专网无线差异化保障方案;同时,为同时保证5G政企专网用户和普通用户的网络感知生成5G政企专网用户级风险管控机制。

  • 2022-03-23
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5G网络支撑行业能力发展模式探讨

2019年5G成为运营商最为关注的新技术之一,什么时候能体验到5G网络服务也成为广大通信用户最为关注的热门话题。大带宽、低时延和多连接是用户已开始接触5G概念时听到的5G特性,但是这些特性究竟应该给用户带来什么样的体验呢?回答这个问题,需要深度剖析5G网络特有技术点,结合5G时代的垂直行业应用领域,才能更加清晰地告诉用户 5G 是什么,才能让运营商运营维护和业务营销部门深入理解5G网络会给运营商带来什么样的价值。

  • 2022-03-23
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面向5G的MEC边缘云部署方案

随着移动互联网和物联网的快速发展,5G业务呈现出需求多样性的特点。3GPP定义了5G应用的三大场景:eMBB(增强移动宽带)、URLLC(极可靠低延迟通信)和mMTC(海量机器通信),其中eMBB场景提供大流量移动宽带业务,如高速下载、高清视频、VR/AR等,峰值速率超过10Gbps,带宽的要求高达几十Gbps,这将对无线回传网络造成巨大的压力。因此需要将业务尽可能下沉至网络边缘,以实现业务的本地分流。而URLLC场景提供超高可靠超低时延通信,如自动驾驶、工业控制、远程医疗等,要求端到端99.999%的高可靠性和端到端小于1ms的超低时延,满足人们数字化工业的更高要求。这也需要将业务下沉至网络边缘,以减少网络传输和多级业务转发带来的网络时延。

  • 2022-03-23
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5G行业用户专网规划要点探讨

5G网络发展至今天,网络部署仍然以中高频组网为主,依然面对着投资规模大、运营能耗高、ToB商业模式不明确等挑战。特别是基于5G网络现状、网络特性和发展方向来探索技术并且为各行业赋能,促进运营商尽快释放SA 网络价值,接入各行业生态链,打造行业生态是5G当前面临的主要难题。本文针对5G ToB网络规划专网建网方案进行技术分析和探讨,为后续解决可能存在的网络问题提供思路。

  • 2022-03-23
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联通、电信5G接入网技术方案

NSA组网阶段,5G 基站通过E-UTRA-NR双连接即EN-DC方式接入核心网,采用Option 3x架构。NSA接入网共享实现方案要求双方4G核心网独立建设,承载网互通,5G基站共享,4G基站按需共享,共享基站配置双方运营商的PLMN号,单个共享基站同时虚拟为A和B 2个基站,通过基站回传网络分别接入各自的核心网,同时为双方5G用户服务。

  • 2022-03-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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