论述了应对接入机房资源瓶颈及无线建站模式改变，如何规划CRAN区域，并与现有综合业务接入区基础上进行优化、融合等，满足5G演进的末端全业务和无线站点的快速接入。通过建设C-RAN微区域，极大地降低建设成本、和降低运营维护成本。
目前，我国气象灾害预警信息传播主要依赖传统的通信方式，传播速度受到网络容量限制而具有瓶颈，且难以满足指定区域内预警信息精准传播以及偏远地区预警信息传播需求。我国5G移动通信、移动互联网、移动物联网、天通卫星、风云四号卫星等新兴信息通信技术正不断涌现和发展，新的信息通信技术与预警信息传播的应用结合可以有效解决上述问题。5G网络切片能够使各行业应用获得带宽、时延等网络指标上的保证，应用于气象灾害预警信息的传输具备可行性。因此，本文将对5G网络切片传输气象灾害预警信息的指标定义、指标需求进行研究，并根据不同应用场景给出相应的切片设计参考方案[1]。
当前，智慧城市建设正处于高速发展，然而城市管理相关的数据、应用、部门职责缺乏整合，难以发挥智慧城市整体效益。身份与访问控制技术作为连接中枢，为智慧城市的安全连接、高效共享和集约化管理提供核心支撑能力，因此通过分析智慧城市建设的核心要素和面临的挑战，基于智慧城市万物互联、开放共享的背景，提出了以智能身份与访问管理技术作为智慧城市安全底座的核心组件，为智慧城市建设提供端到端的全流程的可信数字身份服务。
能源互联网（Internet of Energy）：综合运用先进的电力电子技术, 信息技术和智能管理技术, 将大量由分布式能量采集装置, 分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来, 以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。
截止2021年底，我们看到被称为BAT元老的百度推出了首个国产元宇宙产品“希壤”，百度副总裁马杰表示依托百度大脑在视觉、语音、自然语言理解领域的领先能力和百度智能云的算力，“希壤”在国内率先实现了10万人同屏互动和“万人演唱会级”真实声效还原。
目前，根据水深图对比分析水下地形的冲淤情况所使用的方法在相关规范中没有明确的规定，在相关教材中也没有系统的指导，平常所使用的方法都比较零散单一，没有综合性的对比分析方法可遵循，在进行冲淤对比分析的时候常常很难找到参考资料。本文结合某港区定期测量工程项目及其专题冲淤分析报告，通过对每期测绘成果数据的再编辑、统计、计算和绘图，总结出根据水深测量图进行水下地形冲淤变化对比分析所常用的几种方法。
海图是地图的一种，也称海洋地图，是以海洋及其毗邻的陆地为研究对象的地图。海图是海洋区域的空间模型、海洋信息的载体和传输工具，是海洋地理环境特点的分析依据，在航海、渔业、海洋工程建设、海洋划界、历史研究、海洋军事、海洋科学研究，以及海洋开发利用的各个领域中都有重要的使用价值。
多波束海底底质分类是海洋测绘、海洋地质和海洋工程领域的重要研究内容。目前，多波束海底底质分类技术是海洋测绘领域发展的前沿方向，属于国内外研究的热点和难点问题。利用多波束进行海底底质分类重点需要解决两个问题：①如何从声纳图像或多波束回波强度数据中提取底质相关特征参数[1]；②如何将提取的参数按照某种度量，组织成具有不同特点的簇类，即分类方法研究。本文重点研究第二个问题。从分类方法看，目前多波束海底底质分类的主要方法有Triton软件使用的Bayes最大似然统计分类方法，基于GA-FAMNN、LVQ（学习向量量化）、GA_LVQ（结合遗传算法）和自组织特征映射等神经网络分类方法及QTC多波束海底底质分类软件使用的聚类分析方法等[2-10]。从学习模式看，Bayes最大似然统计、GA-FAMNN、LVQ和GA_LVQ神经网络属于监督学习（通过对训练集样本进行学习并建立模型，然后对测试集中未标记样本进行划分或预测），自组织特征映射网络和聚类分析属于无监督学习（不含有人工标记信息的机器学习）。监督学习首先对训练集进行学习，所以通常能够获得较好的分类精度，但为了训练一个分类函数或分类模型，需要大量已标记数据，这在海底底质分类中需大量的海底采样点数据支持，实现相对困难。研究发现，当海底采样点较少时，采用无监督学习方法进行海底底质分类，也能达到较好的分类效果。在无监督分类中，聚类分析能够快速找出样本数据中蕴含的结构信息，因此已被广泛的运用到许多应用领域中并产生了很多不同的算法，常用的有：层次聚类，k-均值算法、SOM网络和吸引子传播算法等[11-14]。本文研究经典高效的k-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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