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LANscape数据中心解决方案

康宁光缆系统推出数据中心应用的LANscape Pretium解决方案:使用康宁光缆系统LANscape Pretium EDGE解决方案安装光网络只需四个步骤:牵引线缆,安装硬件,插入连接器和测试系统。LANscape Pretium EDGE解决方案的产品包装中可回收材料使用率高达60%,整个包装100%可回收。光信号在多模光纤的传输有多种模式,但在这些模式中,一旦弯曲度太高很容易造成某些模式的泄漏。由此产生的额外的信号损失可能会导致系统停机或降低网络的效率。康宁ClearCurve多模光纤的设计正是为了将这些模式锁定在光纤的纤芯,其结果是明显增强光信号,降低由于光缆弯曲和挤压造成的网络停机情况下的风险。

  • 2021-06-23
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华为地震烈度速报与预警工程解决方案V1.0

地震灾害现状:两个50%—20世纪,全球因地震死亡总人数近120万,我国近60万,约占50%;新中国成立以来,我国各类自然灾害造成的死亡人数约55万,而地震造成的死亡人数29万,约占比50%。 统一规划:强化顶设,统一领导、统一规划、统一标准、统一管理,尽可能“省级统建,省、市、县分级应用”; 集约共享:立足业务协同与联动需求,把握大数据时代特征,按照集约化原则建设信息化基础设施和信息系统,推 动跨部门、跨层级、跨区域的互联互通、信息共享和业务协同,消除信息孤岛; 安全可控:推进自主可控核心技术的规模应用,增强基础设施的韧性抗毁能力和安全保障能力。

  • 2021-04-26
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华为智慧国土空间规划解决方案

华为智慧国土空间规划解决方案

  • 2021-04-18
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车联网技术与芯片的发展.冯海刚

车联网的概念与物联网一样由来已久。早先是以车辆之间(V2V)或车辆与服务平台之间的通讯为目标,近年来拓展到车与万物(V2X即车、人、路、设备、平台、等等一切可利用的物体“X”)相联,从而实现在车辆运行中提供不同的功能服务。V2X系统中涉及大量信息采集、交互、处理的技术。同时,伴随着芯片技术的不断发展,车联网数据通讯所追求的即时性以及大吞吐率正在逐步地实现和满足。进一步促进了新一代车联网(V2X)市场的发展。

  • 2021-04-20
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5G回传规模组网及典型场景应用方案

为满足各类业务的差异化SLA需求,5G核心网的控制面采用省分和大区集中部署方案,用户面的网元按需集中或者分布式灵活部署。随着5G融合各行业业务的推广应用,城域边缘DC将规模建设,主要部署在汇聚机房或综合接入机房,推动5G回传网络和核心网的IP承载网在城域汇聚层的融合趋势加剧,因此应加强研究城域边缘DC的网络连接流向和流量需求,特别是对在边缘云之间有移动性要求的低时延业务,是需要MEC之间直接互连,还是通过上层DC转接,运营商需重点研究城域MEC的组网方案。

  • 2021-03-26
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预见2021:《2021年中国智能制造产业全景图谱》

智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次,我国智 能制造进入到深化应用、全面推广阶段,智能制造水平明显提升。行业 应用中,汽车制造业智能制造水平最高;智能制造产业呈现“东强西弱” 态势;未来,越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的 关键,智能制造人才缺口大。

  • 2021-03-29
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5G智慧灯杆整体解决方案

智慧灯杆最近两年太火了,而且造价也比较高,并且全国都在推广,由于没有统一的标准,现在做智慧灯杆的厂家也比较多,说白了就是一个杆子加上采集设备,通过网络传输,后台进行统一管理。今天分享一个智慧灯杆的解决方案。

  • 2021-03-29
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仓储物流技术发展趋势分析

随着工业4.0发展,产品定制与个性化服务已逐渐成为市场发展的重要趋势,这对现代物流系统提出了更高要求。仓储物流系统(Warehousing Logistics Systems)作为物流与供应链的核心环节,其作业效率、服务质量和运营成本一直是企业重点关注的指标。高效合理的仓储物流系统可以帮助企业加快物资流动的速度,降低成本,保障生产顺利进行,并可以实现对资源的有效控制和管理。现代“仓储”已经不是传统意义上的“仓库”、“仓库管理”,而是在经济全球化与供应链一体化背景下的仓储,是以满足供应链上下游需求为目的,在特定的有形或无形场所,运用现代技术对物品进出、库存、分拣、包装、配送及其信息进行有效计划、执行和控制的物流活动。显然,仓储物流技术(Warehousing Logistics Technologies)是企业建立先进合理仓储物流系统的关键。

  • 2021-03-19
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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