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MDT数据分析平台对网络优化辅助分析研究

随着MDT数据的日渐成熟,结合网优工作的多样性、及时性及广泛性需求,以面向服务优化为基础,提出了借助互联网手段对MDT数据的探索及应用,MDT数据分析平台应运而生。本文介绍了MDT数据分析平台的概念及特征,详细分析了MDT数据分析平台的相关核心服务及实际应用例举,重点研究了MDT数据分析平台体系结构及平台的构建。最后结合案例分析,进一步对MDT数据分析平台的使用进行了研究。

  • 2022-03-16
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重点业务感知监测分析机器人在网优智能化中的应用

广西联通基于前期积累的网络优化经验,积极探索机器学习、软件编排等技术,开发了“重点业务感知监测分析机器人”,从数据自动获取与数据处理、感知问题预测、智能定界分析、报告智能撰写输出、邮件推送这五大过程来智能洞察并优化重点业务感知,其应用效果显著,实现了网络优化从传统的“人工分析”到“智能分析”模式的变革,为未来的网优智能化进行积极探索。

  • 2022-03-16
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中国移动“云改”赋能智慧家庭业务全网发展

以家庭安防业务的上云实践来展开。智慧家庭运营中心承担中国移动家庭安防业务(“移动看家”)的研发和运营工作,家庭安防业务提供典型的“硬件+权益+服务”型产品,为用户提供场景化的视频监控、智能告警、亲情对讲等服务,致力于成为最大的数字家庭安全看护方案提供者。

  • 2022-03-16
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基于AI的天馈自优化实现研究

研究了下倾角动态迭代寻优算法、天馈最佳方向角定位算法和图像识别精灵算法。倾角寻优通过电子下倾方案迭代,遍历所有倾角组合,找出小区弱覆盖栅格占比、质差栅格占比与导频污染栅格占比综合得分最小的天馈倾角优化方案,与高斯分布模型算法得出的天馈最佳方向角,形成天馈调整脚本;进而驱动图像识别精灵机器人,实施网管远程天馈调整动作。构建天馈闭环管控系统,实施天馈自动化闭环评估优化。经验证,原有越区覆盖、质量得到有效改善。本方法快速、有效、便捷,适用于匹配5G权值快速优化的4G/5G网络覆盖质量联合优化。

  • 2022-03-16
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工业互联网如何赋能高端制造?

随着5G的商用和第一个工业互联网国际标准项目的立项,2019年有望成为工业互联网启动之年,从前几年的概念热炒进入到了逐步落地的阶段。而在工业互联网领域各自为战的信息化企业和创业公司也在充分利用并购整合的策略快速成长占领市场,力争成为中国版的Uptake——工业互联网标杆企业。从现在开始关注工业互联网的创业公司和创业项目,不失为进入工业互联网赛道的最佳时机。

  • 2022-03-15
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抢抓工业互联网平台发展战略机遇

当前,互联网平台正在从商业领域向制造业领域拓展,成为工业互联网战略布局的核心。国际工业巨头GE和西门子分别推出Predix和MindSphere工业互联网平台。近期,国务院副总理马凯强调,要搭建多层次的工业互联网平台。工信部部长苗圩指出,要积极推进工业互联网平台发展。在第21届软博会制造业与互联网融合深度行(北京站)活动上,工业和信息化部信软司副司长安筱鹏就工业互联网平台发展“为什么、是什么、怎么干”三大问题阐述了观点。

  • 2022-03-15
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工业互联网标识解析安全风险分析模型研究

随着工业互联网标识解析的普及应用,工业互联网标识解析安全关乎生产安全、社会安全甚至国家安全,其安全性将成为工业互联网安全保障的关键。工业互联网标识解析体系是工业互联网网络架构的重要组成部分,是设备、系统、数据、网络互联互通的关键。借助标识解析体系,信息得以实现跨企业、跨行业、跨地域的共享和使用,企业得以实现全球供应链系统和生产系统的精准对接,实现智能化生产、个性化定制、重要产品追溯和产品全生命周期管理[1]。工业互联网标识解析作为工业互联网关键要素实现协同的“神经枢纽”,一旦遭到入侵或攻击,可能会对整个工业互联网产业生态造成重创,甚至对国家安全构成威胁,加快推进工业互联网标识解析安全保障能力建设迫在眉睫。基于此,本文创新型地提出了标识解析安全风险分析模型,旨在标识解析体系设计阶段为相关企业提供参考和指导。

  • 2022-03-15
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“新基建”时代工业互联网安全发展思考与建议

工业互联网作为“新基建”的重要部分,发展将进一步提速,同时也将带来新的变革和安全挑战。本文通过分析国内外及重庆市工业互联网安全发展形势,明确重庆市与其他省份工业互联网安全产业方面存在的差异,分析重庆市工业互联网安全产业发展过程中面临的困难和挑战,研提促进重庆市工业互联网安全发展的对策建议。

  • 2022-03-14
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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