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5G消息业务携号转网方案探讨

5G消息是短彩信的重大升级,基于GSMA RCS技术,提供具有多媒体和交互能力的消息服务,为用户提供了一个安全可信的轻量级服务入口,实现“消息即服务”,赋能千行百业的数字化转型。2020年是我国5G消息快速发展的一年,中国移动、中国联通及中国电信3家运营商基于5G消息白皮书的共识,进一步从标准、共建共享、互联互通、产业生态等多方面的进行推进。由于各运营商的现网环境、网络规划、用户终端、市场需求、信息化支撑等均存在差异,因此,在5G消息的部署环节中,网络技术方案十分复杂。

  • 2022-02-13
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行业5G消息业务运营平台方案研究

5G消息业务不仅支持个人用户之间的多媒体消息交互,也使行业客户能够为其用户提供基于富媒体的新型数字化交互服务。行业5G消息业务运营平台可对行业5G消息进行管理运营,并赋能于行业客户。研究并提出了业务运营平台的解决方案,包括组网结构、外部接口、订单管理、客户管理、Chatbot管理等,描述了5G消息业务的整体流程。最后对5G消息业务运营平台的后续迭代进行了展望。

  • 2022-02-13
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一种基于Wkmeans聚类的LTE外部干扰智能定位方法

提出了一种基于上下行路损相似度来预测干扰源位置的方法,通过提取基站24h的干扰时域特征,识别出干扰小区,将受相同干扰源影响的小区分组后生成干扰字典。一方面,计算每个干扰源的上行路损向量;另一方面,利用栅格化后的MDT数据,计算出每个栅格的下行路损向量。通过引入权重聚类算法,将上下行路损向量的相似度作为权重参数,进而定位可能的干扰源栅格位置。该方法已在某省LTE网络试点推行,不同场景干扰源定位的误差在50m、150m及200m范围内不等。

  • 2022-02-13
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自动驾驶发展面临的恶劣天气问题

L2级自动驾驶在雨雪条件下的性能几乎不能满足预期,比如车道保持功能在公路雪地打滑时汽车会转向过度。特斯拉的Autopilot可以在正常的雨雪中导航,路标清晰可见,但在某些棘手的情况下,如暴雨或车道线出现遮盖时候仍然难以驾驶。另一个典型的2级自动驾驶供应商,GM的super cruise,官方禁止在湿滑或其他不利条件下(包括雨、雨夹雪、雾、冰或雪)使用自动驾驶功能。显然,恶劣的天气条件限制了人类驾驶方向盘,AVs仍然不能完全相信它能独自工作。因此,为了让ADS继续向前推进到下一个时代,自动驾驶汽车需要更多的时间来适应各种天气。

  • 2022-02-13
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碳达峰、碳中和理论研究新进展与推进路径探索

第三次工业革命依赖化石能源为工业发展动力,导致全球二氧化碳等温室气体排放量突增,全球变暖导致生态系统破坏严重。2015年,《巴黎协定》向全世界警告,温室气体导致全球变暖具有极大威胁性,要求各国共同努力,将全球平均气温涨幅控制在2℃以内,希望利用强制性全球低碳减排协定促进各国向低碳绿色发展道路前进。2018年,联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的《Global Warming of 1.5℃》报告指出,相比于将全球气温涨幅控制在2℃以内,如果将涨幅进一步收缩为1.5℃以内,就有可能在2050年实现二氧化碳排放“净零”。中国作为世界碳排放量最大国家,2020年9月,习近平总书记在第七十五届联合国大会上首次提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2050年前实现碳中和的‘绝对减排’”。

  • 2022-02-13
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信息社会下信用经济的要素、特征与基本问题辨析

在信息技术快速发展的背景下,基于广义信用的概念分析信用经济的内涵,以及行为、信息、数据、标准四大构成要素,提出信用经济具有主体可识别、组织边界弱化、个体才能发挥、智能高效运行的特征。信用经济研究的关键问题包括三个方面:应区别信用经济与传统经济研究在研究对象、理性自私人假设、个体差异假设、信息对称性假设中存在的差异;由于信用大数据分析的智能化应用,信用经济活动不仅表现为“物物”交换,还表现为具有由“智力、道德”等人的自身因素所决定的更为复杂的活动特点;在信用经济中,经济、技术和制度紧密融合,信用、货币和价格体系将同时运行发挥作用,生产要素和产品从“物质”属性向“人的智慧”属性转变。

  • 2022-02-13
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羊肚菌产业发展关键问题研究进展

2012年羊肚菌在四川实现大田商业化栽培后,已相继推广到全国20余省市,成为一个风险与机遇并存的产业。羊肚菌成功驯化后对羊肚菌的研究也进入到一个新的阶段,围绕产业发展需求,对羊肚菌的资源发掘、遗传育种、栽培及产品开发等相关研究激增,但仍日益明显地表现出研究滞后于生产需求的现象。文中重点对2012年后的相关研究进展进行了综述,为进一步研究提供信息。

  • 2022-02-13
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基于AI的配置稽核系统在5G回传网中的应用

介绍了广东联通在AI创新领域进行的一项网络智能化运维实践,提出一种基于AI关联分析的网络设备配置异常监测方法,创造性地以AI关联分析中得到的弱关联规则构建异常特征模型,从海量配置数据中快速发现配置异常。该算法具备自学习、自挖掘能力,具备良好的泛化性和应用推广性,能有效应对5G时代大量网络新建和网络改造带来的配置稽核工作量爆发式增长。

  • 2022-02-13
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