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日本NTT DOCOMO的5G演进和6G规划

随着大数据和人工智能的普及,人们对信息物理世界融合的兴趣越来越高。如图2所示:①将人、事物和事件转化为信息(数量大/种类多/实时),②获取/积累数据(复制物理世界/数字孪生),③预测未来/发现知识(将数据转化为价值的数据分析),④驱动(对物质世界的价值反馈)。

  • 2022-03-21
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5G时代行业专网的发展

5G时代专网发展行业场景提出了需要可管可控、安全、业务自主性、满足特定的场景化覆盖等要求。通过对5G的技术性能的分析,发现支持专网多样化性能需求的技术实现已经逐渐成熟。随着技术的完善,其商用进程也已大大加快。国内三大运营商主导的组网模式各有侧重,分别给出了行业落地的可行性建议。分析了行业专网目前发展阶段性特点,从技术、商业、终端、标准、生态等方面寄予5G时代行业专网生态未来发展的美好期待。

  • 2022-03-22
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面向5G-Advanced演进的移动性增强技术

为了改善频繁切换造成的数据速率波动、信令开销和时延等问题对用户体验的影响,3GPP业界期望为5G-Advanced系统提供更动态灵活的移动性增强机制。结合4G LTE和5G NR系统中移动性增强技术的演进和当前应用中的缺陷,进一步分析和研究面向5G-Advanced系统的多种移动性增强关键技术及其未来发展趋势。对于站内切换场景,基于L1/L2 驱动的移动性可实现更灵活快速的小区切换;对于站间切换场景,通过多种现有增强技术的联合使用可实现降低切换时延和提升切换鲁棒性的双重增强。多种切换机制的灵活使用进一步保障了移动终端在多样化场景下的用户体验。

  • 2022-03-15
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无线通信技术之5G技术的发展演进

无线通信产业是由需求和技术两个轮子驱动前进的。 ?第一代移动通信系统:贝尔实验室于1978年研制出先进移动电话系统(Advanced Mobile Phone Service,AMPS) ?第二代移动通信系统:采用了数字技术,并采用TDMA和信道编码技术,使得通信系统向宽带化发展,语音质量得到了较大的改善 ?第三代移动通信系统:20世纪90年代互联网蓬勃发展,顺应这一时代要求,产业界制订了3G标准用以实现移动互联网。3G采用了高通公司开发的CDMA技术 ?第四代移动通信:采用了OFDM技术,从根本上克服了CDMA的技术缺陷,并且简化了系统设计,成就了一代成功的移动通信系统

  • 2022-03-15
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4.5G技术的发展现状、趋势

目前,移动通信界已达成共识,5G阶段将有全新的空中接口和网络架构,同时LTE-Advanced将会持续演进,并将成为5G重要的一部分。 此外,5G新空中接口将与LTE-Advanced增强技术紧密配合,提升整网性能。 本文将重点介绍LTE-Advanced演进即LTE-Advanced Pro的技术发展情况。

  • 2022-03-16
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从设计、测试到封装5G毫米波技术面临哪些挑战?

运营商、设备厂商和芯片厂商正在齐心协力地推动第五代移动通信标准(即5G)的制定。5G是现在4G(也称为长期演进项目,Long term evolution,即LTE)移动通信标准的下一代,5G数据传输速率可超过10Gbps,是现在LTE标准的100倍。5G技术能否成为现实,现在还是一个疑问。

  • 2022-03-15
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5G集群通信网技术方案探讨

专网是相对公用网络而言,为特定区域的特定用户在组织管理和生产调度等环节提供通信服务的专用网络。公网的设计一般要兼顾大众用户的需求,因而其网络性能指标通常难以支撑行业用户需求,而专网则没有普适性的包袱,可专注于某一项或多项性能指标的优化和提升。结合公网和专网的发展来看,专网通信凭借其性能可靠和可定制服务等特点,在垂直行业应用中具有突出的优势。

  • 2022-03-23
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5G业务无线承载方案探讨

由于5G业务的多样性和网络的复杂性,传统的单独基于信道质量或基于负荷的无线承载策略并不能满足用户差异化的网络需求。因此5G网络需要智能无线承载策略,即以感知提升为目标,综合考虑业务需求、网络负荷、信道质量、终端能力等各种因素,将用户引导到最优目标频点,以实现网络资源与业务需求精确匹配,实现业务体验最优。

  • 2022-03-23
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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