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基于深度学习的毫米波Massive MIMO信道估计

针对毫米波Massive MIMO系统中基于导频的信道估计精度较差和导频开销过大问题,提出基于DNN的两阶段信道估计方案。第一阶段通过训练数据对网络模型进行训练,在误差阈值范围内得到网络最优效果;第二阶段通过测试和验证数据进行信道参数估计,在此过程中采用Dropout策略防止过拟合。仿真结果表明,与LS、MMSE、OMP算法和LSTM相比,相同导频数量下,所提出的DNN方法信道估计精度平均提升约1.58 dB;不同导频数量下,使用较少导频数量的DNN方法估计精度仍优于使用较多导频数量的LS、MMSE、OMP和LSTM算法,同一估计精度下,DNN方法平均降低导频开销约32.4%。

  • 2022-03-31
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基于SDN的中国移动固网(CMNet)的演进

CMNet(中国移动固网)在平台经营(云)、网络经营(管)、用户经营(端)3个层面开展流量经营。流量经营的需求对管道智能化提出了需求,基于流量特征识别、流量经营方向、流量经营措施、流量经营关键能力建设是智能管道的建设目标。

  • 2022-03-31
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基于移动用户画像的个性化PCC决策技术

为了实现高度的用户差异化,满足用户的个性化移动网络连接需求,首先描述PCC控制的层次结构,分析现有PCC决策方法的用户差异化问题,然后阐述移动用户画像与典型画像标签,最后提出基于移动用户画像的个性化PCC决策方案,以提高PCC决策的智能化水平,满足用户的个性化网络需求,优化移动网络资源分配。

  • 2022-03-31
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我国5G专网发展的现状分析

5G时代,面对专网市场新机遇,电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术,为各行各业建设5G专网,为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络,助力企业实现数字化转型升级。近年来,在国家政策的大力支持下,在产业链各方的共同努力下,我国5G专网呈现良好的发展势头。

  • 2022-03-31
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人工智能在电信网络中的应用研究

5G网络为用户带来了多样化的业务体验和卓越的服务质量,但是也将面对运营维护、成本管理、网络安全等方面的挑战。当前,电信网络需要结合人工智能技术实现网络的智能化转型,以提升效率、降低成本。首先介绍了5G网络给运营商带来的挑战,然后重点分析了电信网络如何应用人工智能的特殊性以及电信网络中的人工智能应用场景,最后对研究进行了总结并对未来进行了展望。

  • 2022-04-01
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2016年中国无线电应用与管理发展形势展望

2015年,无线电法律法规建设进一步完善,频率核查工作全面开展,随着宽带“提速降费”意见的出台,我国4G大规模商用,运营商加快转型步伐。与此同时,随着WRC-15的召开,5G研究也全面进入标准制定阶段,各种无线电技术与应用、无线电管理法律法规建设以及无线电相关产业发展都取得了显著进展。展望2016年,随着移动信息通信技术的发展以及我国“两化深度融合”、“一带一路”、“互联网+”、“宽带中国”、“中国制造2025”等一系列战略推进,以及即将到来的“十三五”,无线电频谱资源稀缺性进一步凸显,空中电波秩序将更加复杂,无线电管理工作挑战和机遇并存。

  • 2022-03-31
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中国智能语音行业的历史沿革、现状与发展动态分析

人工智能便是这一背景下的产物,人工智能是为研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,其使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。而智能语音技术是人工智能领域的重要分支。智能语音技术涉及多类型学科,其核心技术包括语音合成、语音识别、声纹识别、自然语言理解、语音去噪等关键技术。

  • 2022-03-31
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人工智能、数字化的立法现状及未来展望

2021年7月8日至10日,由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会,以及上海市人民政府共同主办的2021世界人工智能大会在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。人工智能是上海落实国家战略部署、重点发展的三大先导产业之一,也是城市数字化转型的重要驱动力量。今年大会已举办至第四届,本届大会主要围绕“AI赋能城市数字化转型”方向,探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展,广泛传递城市数字化转型的理念与价值,推动相关治理和规范形成全球共识。

  • 2022-03-31
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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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微模块化数据中心机房建设方案

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