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多接入边缘计算与C-V2X车联网融合的11个场景详述

MEC部署了危险驾驶提醒功能后,可结合路侧智能设施,通过车牌识别等功能分析车辆进入高速的时间,定期为车辆提供疲劳驾驶提醒;或在夜间通过视频分析,提醒车辆正确使用灯光;或在感知到突发车辆事故时,提醒附近车辆谨慎驾驶;或在天气传感器感知到高温“镜面效应”、 雨雪大雾等恶劣天气时,提醒车辆安全驾驶。

  • 2022-04-01
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“5G+车联网”的技术与应用

移动通信基本上按照10年一代进行演进,从80年代的大哥大开始,2G承载话音+短信、3G支持互联网、4G的高速数据和各种APP改变了我们的生活。5G的着重点是改变社会,特别是万物互联、进入到垂直行业。5G从服务人到服务行业,赋能产业升级,催生新兴业态,对未来产业结构的转型升级带来很大变化。

  • 2022-04-02
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城市车联网(C-V2X)建设运营模式研究

在国家政策的大力支持下,国内各城市都在积极推进车联网产业发展。结合车联网产业实际情况以及未来“一城一网一平台”的发展研判,分析影响车联网项目建设的主要参与主体、建设和运营内容,结合项目属性定位,总结分析车联网项目的多种建设运营模式,指导各城市车联网建设发展,并对下一步发展进行展望。

  • 2022-04-01
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浅谈5G小基站中时钟及无源射频器件的应用

5G的高速率、低延时、海量连接已被大家熟知,5G将万物互联,实现AR交互、自动驾驶、智慧城市等应用场景是人们期盼已久的愿望。 良好的用户体验对网络的深度覆盖和时钟同步有极高的要求。5G建设初期,为了快速实现5G基础业务,主要采用宏基站完成广域覆盖。当用户进入室内,因5G频段较高,信号穿墙能力较弱,信号会断断续续,让用户有断崖式的体验。

  • 2022-03-22
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新发展理念下空间信息创新应用实践

空间信息应用产业是基于空间信息网络面向各行业提供信息应用服务的集合,主要指卫星应用产业,是航天产业与信息技术产业的交叉方向之一,涉及遥感地理信息、卫星通信、卫星导航与位置服务三大领域,是我国战略性新兴产业的重要组成部分,是典型的高技术产业,与传统信息技术产业相比,该产业具有需求旺盛、服务面广、产业带动系数大、就业机会多、产出附加值高、综合效益好、市场前景广阔等特点,极具发展空间和潜力。

  • 2022-03-22
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5G+MEC智慧综合体助力武汉疫后商业复苏

武商广场位于武汉市解放大道中段,总建筑面积80000m2,其前身是武汉广场,1996年开业以来连年蝉联“中国单体百货经济效益第一”,是中国最具影响力的高级百货商场之一,是武汉市中高端时尚潮流的聚集地。武商广场人流量大,其门前就是客流量最大的地铁2号线中山公园站,全年客流量超过2500万人次,商场内有商户近400户,年销售额近90亿元,商场人流量和经济效益排名武汉综合体前三,属于武汉人气最旺的标杆商业综合体之一。自1996年开业以来,武商广场荣获了“全国五一劳动奖状”“中国百货行业优秀企业”“中国商业信用企业”“中国管理竞争力百强企业”“中国化妆品高端百货奖”“中国化妆品商业领袖奖”等一系列荣誉。

  • 2022-03-22
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SA语音体验EPSFB相关问题分析研究

随着SA网络几期规模性建设的完成,网络商用在即,目前运营商为 SA平稳商用展开本次多环节联合保障,旨在快速有效定位问题、解决问题、总结经验;为SA商用积累相关业务优化经验。 目前团队累计收集体验问题372个,具体定位13类30种问题现象, 已解决20种,遗留10种正在端到端定位整体收集问题中,语音问题占比64.5%,其中被叫不通占比77%。本文主要就语音相关问题的定位分析从原理策略,分析过程,解决方法等方面,联合核心侧系统性剖析问题,总结经验;以此保障即将到来的 SA 网络商用, 树立良好的运营商口碑形象。

  • 2022-03-22
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从2G到5G的技术演进和希望的新技术

无线通信产业是由需求和技术两个轮子驱动前进的。早在1947年,贝尔实验室的科学家就提出了蜂窝通信的概念,其中的核心技术是频率复用和切换。基于这一概念,贝尔实验室于1978年研制出先进移动电话系统(Advanced Mobile Phone Service,AMPS),这就是第一代移动通信系统。AMPS是一个模拟通信系统,采用频分多址(FDMA)的复用技术,主要技术手段是滤波器,容易受噪声的干扰,语音质量较差。

  • 2022-03-22
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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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