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基于NB-IoT技术的智能井盖监测系统研究

针对城市井盖盗损问题,提出一种基于NB-IoT技术的智能井盖监测系统。该系统采用NB-IoT模组及相应传感器实时采集井盖状态信息,通过中国移动NB-IoT网络将其状态信息实时发送到业务监控平台,实现全城井盖信息的统一维护和管理。维护人员通过手机App可实时查看井盖状态信息,能够降低维护成本和提高运维效率,对政府监管部门的监测治理工作提供了帮助。

  • 2022-03-11
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NB-IoT及其发展策略分析

随着信息技术的发展,移动宽带、云计算、大数据、物联网等层出不穷,我们的生活正发生着巨大的变化。尤其是物联网技术在各个行业的应用更加深入,为相关产业的发展提供了新的机遇。爱立信在2016年年中发布的研究报告显示,到2021年全球将有280亿个连接,其中157亿个连接是物联网,而使用移动蜂窝技术的物联网连接将有15亿个,占比约为10%。由于基于移动蜂窝网络的NB-IoT具有覆盖范围广、连接性好等优点,受到越来越多的关注。

  • 2022-03-11
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NB-IoT标准、关键技术、应用现状与展望

与3G和4G相比,5G不仅在无线技术方面将实现全面升级,在连接的主体和商业模式方面也会发生重大变革,万物互联的时代将真正来临。值得关注的是,近年来,NB-IoT(窄带物联网)的兴起和不断成熟有望将这一时间点提前。近日,由中兴通讯编写的《窄带物联网(NB-IoT)标准与关键技术》一书正式出版发行。这是全球第一本系统阐述NB-IoT标准和关键技术的专业书籍。

  • 2022-03-11
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物联网标准之5G时代NB-IoT发展趋势

NB-IoT(窄带蜂窝物联网)标准获得国际组织3GPP通过。业内人士认为,2016年毫无疑问将作为 NB-IoT商用元年载入通信史册。如同过去十几年移动互联网渴望4G时代的到来一样,现今的物联网也无比渴望着一个强有力的蜂窝物联网基础网络,而 NB-IoT无疑是这个基础网络最佳的选择。

  • 2022-03-11
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一文读懂运营商5G消息回落技术方案

目前,全球运营商已达成传统短信需升级到5G消息的共识。5G消息按使用对象可分为面向个人用户、面向行业用户。相较于传统短信业务,5G消息带来了用户体验与服务的升级和革新,不仅支持多种媒体格式,还引入全新的基于消息的人机交互方式,构建了统一可信的信息服务入口,承载并衍生出更多样的5G应用服务。

  • 2022-03-11
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智能汽车发展各阶段关键技术专利竞争态势

单车智能阶段分为基于规则的决策控制阶段和理性的决策控制阶段。基于规则的决策控制阶段的决策思路是If-Then简单规则决策;而理性的决策控制阶段的决策思路是大数据和机器学习推理预测,下面我们对主要场景的决策控制技术的专利态势进行分析。

  • 2022-03-10
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能源互联网中泛在电力物联网的作用分析

当前,电能是应用最为广泛的二次能源,电网已实现电能的远距离配送,并具备了相当规模。随着越来越多电动设备的成熟,电能将成为未来人们直接使用的主要能源形式,电力网络将是未来能源互联网的主要载体。然而,当前电网运营在生产、配送与消费等环节相互割裂,个性化消费需求和分布式能源供给还不能被很好地支持;生产、配送过分依赖预测,缺乏高效的通信通道实现实时反馈和信息共享,能源利用率还处于较低层次。此外,太阳能、风能、潮汐能及生物质能等可再生能源都具有较大的利用潜力,但是,环境因素和生产效率使得间歇性和不稳定性成为他们的共同特点,高效利用存在诸多挑战。

  • 2022-03-10
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企业数字化转型呈现十大发展趋势

随着个性化定制需求的不断升级,越来越多的消费者直接参与企业设计、研发、生产、制作,消费者与生产者由分离走向合一。 以互联网为代表的新一轮技术革命,从重要特征看,正从“点”的爆发转向“群”的突破,可称之为“新技术群”;从主要内容看,包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、3D技术、5G技术、量子技术,等等;从发展趋势看,从PC互联网到移动互联网,从消费互联网到产业互联网,从互联网到物联网,从万物互联到万物智能,从物联网到智联网,从弱人工智能到强人工智能,从强人工智能到超人工智能;从经济效应看,大大推动企业降本、提效、增值,特别是降低“三个成本”:基于信息通信技术ICT引致的交易成本降低,基于人工智能技术AIT引致的生产成本降低,基于“新技术群”革命引致的组织成本降低。 或者反过来看,将这一问题概括为可从哪些方面推进企业的数字化转型。

  • 2022-03-15
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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