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卫星移动通信现状与未来发展

卫星通信定义为以卫星作为中继站进行无线电波发射或转发的一种通信方式,能够实现两个或多个地面站/手持终端以及航天器和地面站之间的通信。相较于传统地面通信,卫星通信能够以较低的开销实现较广的无缝覆盖,同时地理环境不对其产生约束。并且可使用的频谱资源十分丰富,载波频段可从甚高频(Very High Frequency,VHF)到Ka频段,正往更高的频段发展。除此之外,卫星通信在岛屿、沙漠等低业务地区,船舶、飞机等地面网络难以覆盖区域得到了普遍的应用。其提供的移动通信服务具有跨度大、距离远、机动性强、通信方式灵活等优点,是蜂窝移动通信的必要补充和延伸。

  • 2022-03-01
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联邦学习的技术挑战和应用展望

联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。

  • 2022-03-01
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5G在工业互联网领域的应用进展

“5G+工业互联网”已成为产业界探索的重要方向,但仍存在工业企业对5G能发挥的作用、与工业融合落地方式及发展趋势认识不足的问题。首先剖析了5G技术赋能工业企业数字化转型的作用,其次从建网模式、5G+MEC、融合终端、融合应用等方面总结了“5G+工业互联网”阶段性发展经验,最后展望5G技术及标准化趋势,并提出5G与工业互联网融合创新是产业发展的必然趋势,需要产业界持续探索和推进。

  • 2022-03-01
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支持5G LAN的UPF转发模型

5G LAN功能已经成为5G网络在工业互联网应用中最重要的增强能力之一。参考传统交换机的常用组网拓扑,分析了5G LAN的组网和转发需求,研究了支持5G LAN功能的UPF转发模型,设计了UPF软件架构,并基于开源软件完成了Ethernet类型5G LAN的基本转发功能验证,为5G LAN技术研究和应用提供参考。

  • 2022-03-01
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联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题,网络可融入联邦学习技术,构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状,介绍了基于联邦学习的网络智能化架构,并基于该架构验证了客户体验管理应用案例,为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴,进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。

  • 2022-03-01
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5G双域专网解决方案浅析

为了满足教育、文旅等行业客户同时访问内网及互联网的需求,需要制定5G双域专网解决方案。首先对双域专网的业务场景进行阐述,并归纳了三类共性需求,然后围绕业务开展的四个要素进行分析,明确了相应的关键技术,并整合形成两大类双域专网解决方案。最后面向商用实施,结合UPF的部署位置和方式,阐述不同的商用部署模式。未来,将结合各省市相继落地实施的案例,进一步完善双域专网方案,助力5G进一步融入教育、文旅等行业的数智化升级。

  • 2022-03-01
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面向5G Advanced网络的话音业务演进研究

以GSM(Global System for Mobile Communications)为代表的2G移动通信技术经过20年的发展和普及,使全球移动话音通信业务获得了空前的成功。到了4G LTE时代,伴随网络速率的大幅提高,话音实现了高清音质传输,并在音频通话的基础上开始拓展视频通话业务市场,同时,以多媒体彩铃为代表的各种话音增值业务也推动了用户业务和体验的不断升级。

  • 2022-03-01
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浅谈海底管线及路由调查

海底管线就是铺设在海底的管道和缆线(光缆、电缆),有埋设在海底下面的,也有敷设在海底表面的。海底管线先是从电报电缆发展起来的,1866年跨大西洋海底电缆(The Atlantic Cable)铺设成功,实现了欧美大陆之间跨大西洋的电报通讯。时至今日,随着社会经济和科技发展,海底管线的种类越来越多。

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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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