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数字红利与县域产业转型的新机遇——如何推动县域传统产业集群数字化转型

发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。中小企业在我国制造业体系中扮演了重要的角色,占据了重要位置。因此,加快中小企业数字化转型,是推动我国数字经济和实体经济深度融合发展的关键,也是传统制造业体系实现转型升级和高质量发展的重要内涵。

  • 2022-04-21
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40家央企数字化转型路线图

电力数字化军团聚焦电力行业数字化领域的关键挑战,整合华为大平台的技术和研发资源,如海思、2012实验室的强大研发保障和前瞻性力量,携手生态伙伴,提供包括芯片、终端、云、ICT基础设施及架构设计等产品、解决方案以及服务。

  • 2022-04-21
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ROADM技术在现网应用及问题研究

介绍了 ROADM 网络在组网和技术上的特点以及在现网的应用情况,根据 ROADM网络在建设和运营方面的实践经验,总结了ROADM网络在提高业务开通效率、降低业务时延、提升网络安全性和维护便利性方面的优势,分析了 ROADM网络在波长选择开关维度、业务恢复时长、网络建设成本、光缆纤芯消耗以及网络跨区域协同等方面所面临的挑战,进而有针对性地提出了相应的应对策略。

  • 2022-04-20
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江西出台促进工业经济平稳增长行动方案

为贯彻落实党中央、国务院关于促进工业经济平稳增长的决策部署,近日,省发改委、省工信厅、省财政厅、省人社厅、省自然资源厅、省生态环境厅、省交通运输厅、省商务厅、中国人民银行南昌中心支行、省税务局、银保监会江西监管局、省能源局联合出台了《江西省促进工业经济平稳增长的行动方案》,通过多措并举进一步稳定工业经济运行,推动工业经济高质量发展。

  • 2022-04-19
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国家级新区尺度政治建构的内在逻辑解析

国家级新区(以下简称“新区”)是由国务院批准设立,承担国家重大发展和改革开放战略任务的综合功能区。作为我国最高级别的战略性区域,新区具有强烈的国家意识投影的特征,承担了重要的战略使命和改革任务。同时,作为一种特殊的城市—区域类型,新区并非嵌套在空间生产实践中固定不变的物质实体,其本身就是一种空间生产策略,包含了中央与地方多重且相互交叠的权力关系。从理论来看,兴起于西方人文地理学界的尺度政治融合了空间生产与政治建构的双重视角,有利于理解国家级新区这一特殊地域空间的政治经济效应。因此,本文立足于新区空间与权力相互作用的过程,以期通过尺度政治理论的引入,为国家级新区的空间生产研究提供新的理论视角与分析框架。

  • 2022-04-19
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基于网络演算的多业务场景确定性网络方案研究

运动控制、人机交互、虚拟现实等行业场景需要网络突破传统“尽力而为”的设计思想,提供具备有界时延、低抖动、高可靠特性的确定性网络服务保障。以提升网络确定性服务保障为目标,通过研究网络演算理论,提出确定性网络方案,并从工业互联网业务的角度出发,面向智能电网、智慧港口、工厂自动化三大业务场景,在5G实验网上对网络演算技术“TSN-IP”确定性网络方案的保障能力进行验证。测试结果表明,通过网络演算理论及相关算法可有效保障不同工业应用的时延上界要求。

  • 2022-04-18
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中国邮轮产业发展模式分析

中国邮轮产业的发展模式,既要体现邮轮产业发展的本身规律,还要与中国根本的经济体制、中国的发展阶段、新时代人民美好生活向往直接相关。欧美发达国家的邮轮产业发展模式虽然可以借鉴,但发达国家的邮轮产业是在跨洋客运班轮的基础上转型发展而来,而中国邮轮则是在国际大型邮轮公司的探索实践中、在中资邮轮公司与国际邮轮公司的共舞中逐步探索出来的道路。

  • 2022-04-20
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基于HMM-Viterbi的通信网络资源数据处理方法及应用

移动通信网络庞大复杂,不同专业或业务的海量网络资源数据由不同的单位使用不同的方法进行录入和维护,因此存在资源数据难以实现端到端关联的痛点问题。针对该问题,提出了一种基于HMM-Viterbi算法的通信网络资源数据处理方法,用以解决现有技术中由于网络资源数据的数量大、种类多,导致人工录入等因素造成的各种数据不准确、不规范问题。经过对中国移动网络资源数据的处理,验证了基于HMM-Viterbi的通信网络资源数据处理的有效性。结果表明:对广东移动全省城域网共10391条传输电路资源数据进行处理,成功定位并实现智能纠错的数据达2250条,占比达21.65%;并且,处理后广州、深圳、东莞、佛山四个业务量最大地市的城域网与传输的平均跨专业告警关联成功率从23.5%提升至59.8%,增幅显著。

  • 2022-04-18
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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