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5G车联网发展趋势与应用分析及前景展望

 近年来,因汽车数量持续增长而引起的交通安全、出行效率、环境保护等问题日益突出,车联网相关领域的研究和发展受到了广泛关注。车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,融合了传感器、RFID、数据挖掘、自动控制等相关技术,按照约定的通信协议和标准,在车X (X:车、路、行人、互联网)交互过程中,实现车辆与公众网络的动态移动通信,是物联网技术在交通系统领域的典型应用。

  • 2022-03-30
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工业互联网如何赋能高端制造?

随着5G的商用和第一个工业互联网国际标准项目的立项,2019年有望成为工业互联网启动之年,从前几年的概念热炒进入到了逐步落地的阶段。而在工业互联网领域各自为战的信息化企业和创业公司也在充分利用并购整合的策略快速成长占领市场,力争成为中国版的Uptake——工业互联网标杆企业。从现在开始关注工业互联网的创业公司和创业项目,不失为进入工业互联网赛道的最佳时机。

  • 2022-03-15
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中国移动“云改”赋能智慧家庭业务全网发展

以家庭安防业务的上云实践来展开。智慧家庭运营中心承担中国移动家庭安防业务(“移动看家”)的研发和运营工作,家庭安防业务提供典型的“硬件+权益+服务”型产品,为用户提供场景化的视频监控、智能告警、亲情对讲等服务,致力于成为最大的数字家庭安全看护方案提供者。

  • 2022-03-16
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MDT数据分析平台对网络优化辅助分析研究

随着MDT数据的日渐成熟,结合网优工作的多样性、及时性及广泛性需求,以面向服务优化为基础,提出了借助互联网手段对MDT数据的探索及应用,MDT数据分析平台应运而生。本文介绍了MDT数据分析平台的概念及特征,详细分析了MDT数据分析平台的相关核心服务及实际应用例举,重点研究了MDT数据分析平台体系结构及平台的构建。最后结合案例分析,进一步对MDT数据分析平台的使用进行了研究。

  • 2022-03-16
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XDR与MR的大数据关联分析与应用

结合大数据及机器学习的发展与实践,以安徽省O域MDT、XDR、MR、无线数据为基础,结合实践给出了有效提升MR定位准确率方法,创新使用的四摸法定位算法实现指纹定位提升定位精度能力,同时实现了关联后数据的切片化。基于关联数据提出了面向网络、面向客户的创新应用场景与方向,最后给出了网优应用案例,验证了网优大数据应用前景。

  • 2022-03-16
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全球首例“异厂家NB-IoTvEPC和vIMS共三层全解耦云”

云化浪潮席卷全球,SDN/NFV支撑各个运营商互联网化运营转型,at&t发布了Domain2.0计划预计2020年实现75%网络功能虚拟化,国内三大运营商也相继发布了白皮书,开始了网络云化部署。中国联通发布的CUBE-Net2.0将基于SDN/NFV、超宽带技术实现网络重构,积极进行网络转型的尝试;NFV可以实现共享的硬件资源池、自动化的网络部署与管理、灵活的网络扩缩容、更快速的业务上线等,公司希望通过引入NFV技术进行电信网络云化演进,按照区域、本地、边缘三层DC布局,迎接5G到来。

  • 2022-03-16
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互联网专线业务智能自动化开通与管理

在互联网飞速发展的今天,传统的业务提供方式正在发生巨大的变化,作为用户需求量巨大的互联网专线业务,由于涉及网络资源核查、数据配置、网络调测、业务开通等众多环节,业务开通过程中存在流程长,手工操作效率低等问题,已经无法满足互联网专线用户的需求。通过智能自动化的手段实现互联网专线的端到端自动化开通,同时对专线实施进行动态监控和管理,根据业务需求实时状态变更,有效实现了互联网专线业务的高效支撑和管理。

  • 2022-03-16
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基于NFV云化的移动核心网部署

随着5G网络的到来、4G用户数据流量持续高速增长、用户体验需求不断提升,对核心网和承载网建设带来巨大挑战。现有核心网网络架构已不能满足业务发展的需求,需要通过C/U分离技术及网络功能虚拟化、混合组POOL等技术实现流量的本地分流和卸载,以便为用户提供更大的带宽,更低的时延,更好的业务体验。

  • 2022-03-16
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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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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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微模块化数据中心机房建设方案

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