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“双碳”背景下的国资国企数字化转型

数字化转型是实现“双碳”目标的重要手段。针对数字化转型与“双碳”战略的融合发展,国资国企开展了一系列实践探索,一是在生产环节引入数字技术,二是向外提供技术服务,从清洁生产、科学决策、智慧运维三个角度推动低碳发展。

  • 2022-03-22
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5G核心网云化部署需求与关键技术

5G核心网的创新驱动力源于5G业务场景需求和新型ICT使能技术,旨在构建高性能、灵活可配的广域网络基础设施,全面提升面向未来的网络运营能力。5G系统架构采用原生云化设计思路,关键特性包括服务化架构(Service-based Architecture)、网络切片、边缘计算。服务化架构将网元功能拆分为细粒度的网络服务,“无缝”对接云化NFV平台轻量级部署单元,为差异化的业务场景提供敏捷的系统架构支持;网络切片和边缘计算提供了可定制的网络功能和转发拓扑。更有意义的是,5G网络能力不再局限于运营商的“封闭花园”,而是可以通过友好的用户接口提供给第三方,助力业务体验提升,加速响应业务模式创新需求。

  • 2022-03-22
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边缘计算技术发展分析研究

对于边缘计算,ETSI给出的定义是“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、 存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”从这个定义中可以看出边缘计算有几个要素:一是在系统中的位置,靠近数据源头的网络边缘侧;二是能力,要具备网络、计算、存储和应用能力;三是服务类型,是一种智能服务,具备智能分析处理的功能;最后,是其服务的业务类型,如果某种业务在处理时延、传输带宽、智能化、安全隐私等方面有要求,就可以采用边缘计算技术。概况地说,边缘计算就是在网络的边缘执行计算能力的一种技术。

  • 2022-03-22
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5G基站硬件架构及演进研究

基站硬件架构决定了设备形态与性能,进而影响5G网络的服务能力。5G时代多样化的业务需求对网络能力提出了更高要求,推动5G基站向专用硬件增强与架构通用化两个方向持续演进。介绍了5G基站的硬件架构、核心器件及产业发展状况,分析了基站硬件架构的未来发展趋势。

  • 2022-03-22
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面向5G的基站架构演进

基站设备由基带单元与射频单元组成,基带单元提供基带协议处理及基站系统管理等功能,射频单元负责射频信号的收发处理。随着网络制式的演进,基站架构经历了从基带射频集中、基带射频分离到多模一体化这样一条演变路径。其中,基带单元从GSM时代的系统机柜化发展到系统机框化、板卡化再到多系统板卡化,集成度不断提高,基带单元所支持的载波数、吞吐量、信令规格等基带处理能力也逐步增强。射频单元的演变体现为性能更优、体积更小、通道数更多,从早期GSM的窄带单密度、双密度系统发展到宽频系统,单模块可支持大带宽、多扇区、多制式,射频通道数也由1T2R、2T2R发展为4T4R,并向着Massive MIMO演进。

  • 2022-03-22
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5G时代行业专网的发展

5G时代专网发展行业场景提出了需要可管可控、安全、业务自主性、满足特定的场景化覆盖等要求。通过对5G的技术性能的分析,发现支持专网多样化性能需求的技术实现已经逐渐成熟。随着技术的完善,其商用进程也已大大加快。国内三大运营商主导的组网模式各有侧重,分别给出了行业落地的可行性建议。分析了行业专网目前发展阶段性特点,从技术、商业、终端、标准、生态等方面寄予5G时代行业专网生态未来发展的美好期待。

  • 2022-03-22
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第三代半导体封装模组技术及应用介绍

第三代半导体具有很好的性能,它具有五高特性:高光效、高功率、高电压、高频率、高工作温度。由于它的禁带宽度比较宽,所以拥有了这些良好性能。这里做一个对比的话,硅的输出功率和工作频率相对较低,碳化硅的主要优势是输出功率很大,而氮化镓的主要的优势是在于工作频率很高,另外功率也比较高。第三代半导体的物理特性决定它的优良性能。

  • 2022-03-22
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5G候选波形的设计和评测

虽然第四代(4G)蜂窝系统 LTE/LTE-Advanced 还处在部署进程中,第五代(5G)系统的研发已经开始,5G 技术愿 景是“随时随地万物接入”。5G 相比 4G 的一个显著优势是,5G 能够提供超快(接近 10 Gbps)、连贯和优异的连通性,时延很低(不超过几毫秒),可以支持新的用例和构成物联网(IoT) 的数十亿个传感器。同样重要的是,5G 网络预计将会明显提高频谱效率和改善覆盖。

  • 2022-03-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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