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企业要的到底是数字化还是要转型?

移动互联网时代,数字化转型早已成为企业必须面临和解决的问题。我们常常看到的现象是,很多企业的管理者们穿梭于各种会议、论坛之间,与政府官员、行业精英进行各种探讨。总是希望专家的理论和现成的方案能解决他们建立数字化工厂,甚至智能工厂的问题。

  • 2022-04-21
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用户自动签约5G SA方案

5G SA网络商用部署后,如何尽可能无感知地引导用户签约并使用SA网络是运营商面临的一个难题。为解决此问题,首先分析了引导用户自动接入SA网络的两种主要思路,通过比较分析,提出基于数据库仿真的方案只是一种过渡方案的观点,随后本文重点探讨了基于数据库割接的SA自动签约方案,同时还对后续如何进一步优化提出了建设性意见。本文提出的SA自动签约方案,已在中国电信现网部署实施,目前服务的用户已超过一个亿。实际部署效果表明,该方案有助于运营商的5G用户发展,同时也简化了用户的签约手续。

  • 2022-04-21
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新型智能网联监控系统在智能集卡车上的应用

随着智能车时代的发展 ,在智能化车辆技术不断进行技术革新的过程中 ,需要有完备的监控系统保证其运行安全 。通过对现有的监控技术的调研 ,提出一种适用于智能集卡车上的完备的智能网络监控系统 ,实现多路 CAN 信号采集 、多路高清视频采集 、以及云监控功能 。多路高清视频采集能覆盖车身长 、盲区大以及可拆卸后挂等集卡车特点 ,实现无死角监控 ;多路 CAN 信号采集则能全面记录车辆以及智能集卡车上搭载的多种传感器数据。

  • 2022-04-20
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人工智能视域下教师智能教育素养研究

以人工智能为代表的新一轮科技革命正在不断重塑现有的教育形态,教师作为“教与学”关系中的核心要素,其专业素养也亟待进行适应性调整与升级。教师智能教育素养可视为对原有教师信息素养的转型升级,强调教育功能与教学法的核心价值以及教师作为“人”不可替代的发展特性。智能时代的教师专业素养是智能化和人性化的统一,可划分为以智能技术为工具、以智能应用为路径、以智能人才培养为目的三个层次。通过重塑教师角色、激发主体意识,面向学生需求、提升教学效能,增加SEL维度、注重价值引领等培养策略推进人工智能赋能教师队伍建设。

  • 2022-04-21
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2022智能交通与新基建不得不说的新故事

2020,一场疫情打乱了世界的节奏,而新基建犹如“冲寒不觉东风暖”,成为这个时代最为振奋的主旋律。 新基建七大领域:5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。 这七大领域,除了特高压与智能交通关联度不大外,其余六大领域,可谓是为智能交通量身订做。那么,新基建能为智能交通带来什么?本文从几个维度进行综述。

  • 2022-04-20
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数字化战略背景下专业出版发展研究

2021年12月30日,《出版业“十四五”时期发展规划》(以下简称《规划》)正式出台,对我国出版业发展进行了重要战略部署。《规划》提出:展望2035年,我国将建成出版强国,出版创新创造活力充分激发,优质内容供给能力显著增强,出版服务大局服务人民能力凸显,出版业实力、影响力、国际竞争力明显提高,出版领域治理体系和治理能力基本实现现代化,出版在增强国家文化软实力和中华文化影响力中的作用更加彰显。

  • 2022-04-15
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工业互联网+数字孪生赋能企业智能化转型

工业互联网是我国制造业智能化、服务化转型的重要推动力,数字孪生是物理世界与信息世界交互与融合的重要技术手段。立足制造业视角,讨论了数字孪生的内涵和国内外发展现状,提出了工业互联网+数字孪生赋能企业智能化转型机制、架构及其核心技术,最后结合具体案例阐述了数字孪生在制造业中的典型应用。

  • 2022-04-18
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运营商数据湖技术实施策略

从数据的系统归属上看,运营商数据可分为MSS(管理支撑系统)的面向人、财、物管理类数据,BSS(业务支撑系统)的面向客户和产品的营销及客户服务数据,OSS(运营支撑系统)的面向产品和网络的功能及运营服务数据,三者之间既相对松耦合,又有着紧密的协作关系,BSS和OSS的衔接点主要在产品及开通、排障服务,MSS和BSS、OSS的衔接点主要在参与人和资源。从数据分类来看,运营商的数据可分为作为企业核心的功能类实体数据、表示企业所有运营过程的活动类数据、体现内外部客户感知并围绕两大主线所产生的感知类指标数据以及与管理相关的人、财、物及流程数据。电信运营商数据范围示例如图1所示。

  • 2022-04-15
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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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