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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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基于应急保障需求的通信设施能力建设和网络保障策略研究

通信网络质量和稳定性是运营商的核心竞争力之一。阐述了地方政府对减灾救灾等非常态情况下的通信可靠性要求,结合某本地基础网络现状,从节点机房、光缆路由、传输网络等几个方面分析了当前本地基础网络中存在的各种可靠性问题,给出了下一阶段基础网络通信设施抗灾能力建设和保障策略。

  • 2022-03-15
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基于VR的分布式教学:理论模型与实现策略

基于VR的分布式教学模式是针对传统教学体验不佳、效率低下,尤其是此次疫情期间大规模在线学习暴露出的主要问题,而进行的一种教学改革的理论尝试。文章以开发研究为基本方法,秉持知识建构主义以及学习发生的社会文化属性,在具身认知理论与文化历史活动理论支撑下依托“VR+5G”技术优势,架构融合虚实相生情境性、多元一体分布性、人际交互实时性与教学方式多态性为一体的分布式教学模式。这种新型教学模式更加关注学生在VR课堂教学空间中的具身体验、情感交流和师生互动,将散落于不同节点的学生串联起来组成一个自组织的、开放的分布式系统,VR教学空间中的师生主体以规则为中介结成发展共同体,通过明确的任务分工方式对教学内容客体进行意义建构,为实现特定教学目标协同合作。基于VR的分布式教学模式的实现策略需要从理念转型、标准研发、资源建设、教师角色转换、网络教研以及家校共育等方面入手进行统整规划。

  • 2022-03-28
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数字孪生技术综述分析与发展展望

随着数字化与仿真技术的发展,数字孪生技术已成为各行业的新兴研究热点,面对航天高质量、高效率和高效益的发展要求,有必要深入研究数字孪生技术的内涵及其关键技术,以便更好地研究探讨航天领域相关数字化仿真技术未来的发展方向。对数字孪生概念、数字孪生关键技术及研究现状进行了系统总结和分析,提出了航天领域数字孪生技术研究及应用领域发展展望。

  • 2022-03-28
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美国空军机体数字孪生计划的启示

为了实现基于条件的维护策略和更可靠的结构完整性评估,美国空军研究实验室(AFRL)推出了飞机机体数字孪生(ADT)计划,通过最新的概率分析方法来生成载荷谱,构建子模型,执行校准、传播和更新不确定性,预测机体疲劳损伤扩展,做出维护决策等。

  • 2022-03-28
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能源互联网数字孪生及其应用

能源互联网是促进可再生能源消纳、提高能源使用效率的重要途径,但因构成网络多,特性差异大,能源互联网的规划、运行和控制面临大量难题。数字孪生是融合物联网技术、通信技术、大数据分析技术和高性能计算技术的先进仿真分析技术,有助于解决当前能源互联网发展面临的技术问题。本文首先给出了能源互联网数字孪生的构建方式与可能应用;然后以能源互联网规划为例,详述了数字孪生技术解决的关键问题;最后,介绍了基于数字孪生的能源互联网规划平台— CloudIEPS,通过能源互联网规划案例进一步证明了数字孪生技术的重要作用。

  • 2022-03-28
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基于数字孪生的智能电厂体系架构及系统部署研究

在我国能源供给侧结构性改革和煤电生产清洁高效智能化的号召下,在分析智能电厂研究和实践现状的基础上,结合数字孪生理论和方法,以工业大数据平台和管理云平台为核心,将电厂生产经营活动及要素进行虚拟数字化,构建了包括智能决策、智能监管、智能控制和智能设备的智能电厂体系架构,覆盖了电厂设备、运行等生产经营的各个方面,使电厂具备了全面感知、协同优化、预测预警和科学决策特性。

  • 2022-03-28
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智能为制造发展注入新动能

智能制造是工业中典型的学科交叉问题,涉及计算机、机械、传感、控制等诸多技术领域。我国工信部对于智能制造(intelligent manufacturing,IM)给出了一个较为全面的描述性定义:智能制造是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造,就是在传统生产的基础上,使得生产设备可以在没有人工干预的环境下,不但能实现生产自动化,还能根据生产过程中产生的数据,实时更新产品设计、优化生产流程、监测产品质量,在完成生产时还能实现自动的产品分装与仓储管理。

  • 2022-03-28
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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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