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基于大数据应用生态开发智慧运营体系的构建与实施

中国电信股份有限公司武汉分公司(以下简称:武汉分公司)秉承“用户至上、用心服务”的服务理念,开放创新、合作共赢的“互联网+”思维,积极践行“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念,全力推进中国电信转型战略升级,以云计算、大数据、物联网、互联网金融、人工智能等广泛应用为主要驱动,聚焦客户信息化创新,加快推进网络智能化、业务生态化和运营智慧化,不断满足用户丰富多样、随需使用、品质体验的信息通信消费需求,引领数字生态,打造一流企业,助力网络强国,服务社会民生,共筑美好生活。2018年以来公司初步建立了 “大数据智慧化运营生态体系”管理的模式,以承接集团公司、省公司战略规划落地为目标,以大数据“四精”应用落地为着力点,助力公司外拓市场、内强管理、深化价值经营、高质量发展的实践,取得较好成效。

  • 2022-03-02
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通信技术以及5G和AI保障电网安全与网络安全

电网安全是电力的基础,随着智能电网的快速发展,越来越多的ICT信息通信技术被应用到电力网络。本文分析了历史上一些重大电网安全与网络安全事故,介绍了电网安全与网络安全、通信技术与电网安全的关系以及相应的电网安全标准,分享了中国国家电网公司保障电网安全的相关措施和成功经验,并对5G、AI等新技术在电网安全和网络安全方面的创新和应用做了分析和展望。

  • 2022-03-02
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数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”

传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求,数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随着数字经济新时代的到来,传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求,如:4G 时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接;私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合;简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用,为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯,通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构,进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式,完成数字化转型。

  • 2022-03-02
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基于大数据+AI的5G网络运营与保障

随着5G网络的大规模部署,如何实现5G用户数量的快速发展,为用户提供良好的网络感知成为热点课题。传统营销方式精准度低,无法快速实现5G用户规模化;5G用户位置信息准确度不高,大多数MRO数据的用户位置信息缺失,无法针对性进行5G网络部署;传统网络感知分析手段有限,无法实现用户级评估;站点规划工作量大、人员水平有限的问题导致站址规划效果不佳。主要围绕5G用户是谁、5G用户在哪、5G用户网络感知如何这3个核心问题来开展研究,通过引入GBDT算法、随机森林算法和DBSCAN算法等AI智能算法,实现5G用户挖掘、5G用户位置预测、5G智能规划和5G网络感知保障等功能,完成基于大数据+AI的5G网络运营与保障。

  • 2022-03-02
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家庭宽带用户网络感知评价的建模与综合分析

介绍了家庭宽带用户网络感知评价体系的分析和建模过程,分析影响宽带用户网络感知的因素并从中选取具备分析建模能力的关键因素,通过B+O+C域数据拉通建立宽带用户网络感知运营系统,实现用户维度端到端网络感知评价分析、量化,支撑省市客户感知优化中心实现面向家庭宽带用户的网络感知运营,对提升客户感知具有重要意义。

  • 2022-03-02
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LTE单、双通道室分系统应用分析

LTE作为4G移动通信的统一标准,具有频谱效率高、峰值速率快、移动性好和网络架构扁平化等多种优势。4G时代因数据而生,据统计,高速数据业务一般发生在室内环境,LTE室内覆盖的好坏将直接影响运营商客户的体验及其品牌形象;另一方面,LTE室内覆盖在建筑物内部可以形成有效的主信号,能够分散热点区域的网络压力,减少室外基站的数量和配置,降低网络干扰,从而提高网络容量,更好地满足用户的需求。

  • 2022-03-02
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5G在军事领域应用的潜力分析

实现国际电信联盟(ITU)IMT-2020愿景的5G规范和技术代表了国际移动通信(IMT)标准的范式转变。5G将在许多领域取得技术突破,尤其是在空中接口层面。随着第一个5G网络的推出,包括军方在内的许多参与者都对5G给予了极大关注。与任何突破性技术一样,5G技术易引发大量炒作和错误认识。

  • 2022-03-02
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有源室分系统在不同场景下的解决方案

“ 随着无线技术的不断发展,传统的室内覆盖解决方案越来越难以应对未来数据增长需求,且传统室内覆盖方案缺乏灵活性、扩展性。同时考虑到5G的即将的到来,传统室分在室内覆盖和容量上都有诸多限制。文章通过分析不同场景业务特点,给出有源室分建设场景要求,并通过容量和覆盖模型测算,给出该场景解决方案,为后续的有源室分规模建设提供参考。”

  • 2022-03-02
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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