基于常驻用户分离的室分故障定位方法，在完成LTE号码回填和经纬度回填的基础上，基于室内常驻用户识别，用户楼宇位置识别，常驻用户特征聚类完成室分常驻用户分离模型。通过对室分常驻用户历史样本和网络指标的学习,建立室分隐性故障特征模型,输出高置信度的疑似室分故障清单和解决方案。完成数字化网优平台的室分健康度模块建设，并通过数字化运营系统实现工单一点看全。
随着社会各行各业数字化转型加速，各种新型业务对于网络的需求不断变化，差异化服务保障成为支撑5G和云时代IP骨干网络业务发展的基础。本文针对新型业务对网络提出的各种差异化需求，明确了IP骨干网提供差异化服务保障的目标架构及解决方案，并对解决方案拟采用的SR/SRv6、SDN等新技术进行了阐述。
基于自主搭建的EVPN网络实验平台，对EVPN双归架构进行仿真技术攻关。结合某市联通宽带城域网现状，首次提出以EVPN网络能力为中心，推进网络设备软件升级、EVPN双归架构部署、定制化的业务专线产品的网络数字化能力阶梯部署。从网络架构创新、商用部署平滑推进、EVPN专线产品研发交付等维度，重塑某市联通宽带城域网VPN架构体系，快速赋能行业客户网络多场景接入，实现新网络架构的演进与行业数字化转型融合构建，支撑网络高质量持续发展。
随着电子技术和信息技术的发展进步，软件在航天器中所占比重越来越大，如何组织软件队伍并实施科学有效的软件系统工程化管理是航天软件工程领域的研究热点问题之一。面向探索性强、风险性高的某国家重大科技工程，针对其软件工作面临的多任务并行研制、技术状态复杂多变等挑战，提出了一种面向复杂软件系统的敏捷式精细化过程管理模型。该模型推动了重大工程软件系统管理的科学化、系统化和规范化发展，解决了复杂软件系统的信息生态链管理、隐性经验知识向产品研制的转化匹配、技术状态的全要素推演分析等难题，为任务完成奠定了基础，其管理方法和实践经验对航天器复杂软件系统研制有广泛的借鉴意义。
伴随城镇化、工业化进程的加快，乡村地域正经历着经济社会发展方式转变、土地空间重构、生态环境急剧变化等过程。本文基于乡村发展的问题诊断，结合村庄规划在国土空间规划体系中的定位，明晰乡村空间治理对村庄规划的需求，从村域“人—地—产”耦合互动机理、村域承载力提升的村庄规划标准、基于分区分类的村域差别化治理等方面，为村庄规划编制提供理论与方法支撑。
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。
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’”。
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。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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