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基于广角漏缆的5G室内低成本覆盖分析

随着5G网络室内覆盖的进一步部署,为提升网络建设的性价比,降低投资成本,以广角漏缆覆盖方式为研究对象,选取宿舍楼、半空旷型商场2种场景作为研究对象,通过测试指标验证覆盖效果。同时通过和有源分布系统、传统分布系统覆盖方式作造价对比,得出广角漏缆覆盖方式在狭长型、空旷及半空旷场景5G网络覆盖应用中,更具有成本优势。

  • 2022-04-13
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基于DataOps的运营商大数据平台探索

在数字经济时代下,数据成为运营商的核心资产,DataOps是释放数据价值的有效模式,而大数据平台是实现DataOps的技术基础。通过对DataOps与大数据平台的发展进行梳理,阐述了DataOps的内涵,提出DataOps应用于运营商大数据平台的方法,并构建了基于DataOps的运营商大数据平台架构。

  • 2022-04-13
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数据安全治理能力评估框架构建研究

面对日益严峻的数据安全形势,国家、行业、地方相继出台多项数据安全法律法规,并接连开展审查整治行动,国内数据安全进入强监管新阶段。在此背景下,通过构建数据安全治理体系提升数据安全水平已经成为行业共识,如何评估数据安全治理体系建设成效也备受各方关注。因此,构建完善的数据安全治理能力评估框架对把握数据安全共性问题,了解行业发展情况,发现业内实践标杆有重要作用。

  • 2022-04-13
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论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略

数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。

  • 2022-04-13
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基于低轨互联网星座的全球导航增强——机遇与挑战

针对当前卫星导航发展的瓶颈问题,结合当前低轨互联网星座蓬勃发展的趋势,提出了基于低轨互联网星座的全球导航增强系统建设方案。从新兴用户群体对PNT性能的需求、低轨互联网星座的优势、建设成本优势以及通导融合优势等角度出发,分析了低轨全球导航增强的发展机遇。从频率资源、功率资源以及收敛时间三方面,总结了发展低轨全球导航增强系统面临的挑战。在此基础上,为系统体制、信号体制以及系统建设提出了发展建议。最后给出了总结:认为低轨全球导航增强采用天基监测+信号增强体制,信号落地功率有望提升15~30dB,收敛时间缩短至秒级,信号频段向Ka频段扩展,最终实现城市挑战性环境下快收敛、高精度、高完好、高安全、高可用的PNT目标。

  • 2022-04-13
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全球地理信息产业创新链结构分析

以地理信息产业为研究对象,使用授权发明专利数据,在地理信息产业链的基础上,提出产业创新链结构研究方法。进而,从总体结构角度和特定地域结构角度对创新链发展现状进行量化评估,对世界各国,特别是中国、美国和日本的创新链结构完整性和领先环节展开比较分析。结果表明:①从总体结构看,全球创新链因下游环节创新能力的弱势而呈“倒三角形”结构。从特定地域结构看,大多国家和地区的地理信息产业创新链并不完整,存在断环或孤环,除中国外的全球创新链因中游环节的相对弱势而使上下游间存在裂隙,呈上部宽、下部较窄,中部细窄的“沙漏形”结构;②相对而言,中国产业创新链较为完整,中游环节在全球市场中具有显著比较优势,但创新链的产学研合作薄弱,市场化程度低,技术竞争力与美国相比存在落差。

  • 2022-04-13
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对低轨导航系统发展趋势的思考

全球卫星导航系统成熟的产业推广和技术应用极大地牵引了卫星导航发展需求,使相关学者愈来愈关注恶劣电磁环境下的抗干扰技术以及分米、厘米级高精度导航定位服务。低轨星座优越的平台/轨道特性使其被誉为未来极具潜力的卫星导航手段。特别是近十年商业航天的蓬勃发展,带动卫星平台技术及火箭运载技术突飞猛进,大大降低了低轨卫星制造与发射成本,使得面向低轨星座的导航定位技术成为研究热点和发展方向。首先深入地剖析了不同历史阶段低轨导航的应用方向和技术体制,梳理归纳了低轨卫星星座独立定位及低中高轨卫星联合定位两种应用模式的技术特点,然后分析了未来低轨导航在整个卫星导航系统体系中的应用前景和技术挑战,为未来低轨导航系统建设和发展提供设计参考与技术借鉴。

  • 2022-04-13
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中国海洋石油40年发展成就及经验启示

中国海洋石油集团有限公司(简称中国海油)自1982年成立以来,已经走过40年不平凡发展历程。40年逐梦兴海强国,一代代海洋石油人始终高扬“我为祖国献石油”的主旋律,在中国海上谱写了一曲壮丽的蓝色史诗,推动我国海洋石油工业实现了从小到大、从弱到强的跨越式发展,有力保障了国家油气安全稳定供应,为经济社会发展作出了重要贡献。

  • 2022-04-13
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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