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基于HMM-Viterbi的通信网络资源数据处理方法及应用

移动通信网络庞大复杂,不同专业或业务的海量网络资源数据由不同的单位使用不同的方法进行录入和维护,因此存在资源数据难以实现端到端关联的痛点问题。针对该问题,提出了一种基于HMM-Viterbi算法的通信网络资源数据处理方法,用以解决现有技术中由于网络资源数据的数量大、种类多,导致人工录入等因素造成的各种数据不准确、不规范问题。经过对中国移动网络资源数据的处理,验证了基于HMM-Viterbi的通信网络资源数据处理的有效性。结果表明:对广东移动全省城域网共10391条传输电路资源数据进行处理,成功定位并实现智能纠错的数据达2250条,占比达21.65%;并且,处理后广州、深圳、东莞、佛山四个业务量最大地市的城域网与传输的平均跨专业告警关联成功率从23.5%提升至59.8%,增幅显著。

  • 2022-04-18
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基于I/Q数据的5G控制信道盲检

为了研究真实环境5G下行I/Q解码流程,构建“5G核心网+5G基站+测试终端+I/Q数字采集系统”的测试环境,采集基站下行空口信号I/Q数据,并基于3GPP第15版本标准,开展5G下行控制信道PDCCH盲检流程研究,包括候选PDCCH时频域位置确定、信道估计与相关检测,PDCCH比特序列解码流程(含解扰,解速率匹配,极化码译码,循环冗余校验,信息解析等环节),展示了关键层三参数、协议流程、算法原理以及PDCCH解码星座图。

  • 2022-04-15
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大数据在军事行动中对特定目标作战的应用研究

以信息技术为核心的高技术迅猛发展及其在武器装备领域的广泛运用,使得武器装备体系愈加趋向信息化、体系化发展。其核心关键技术大数据搜集分析技术、爬虫技术直接决定了战争的走向,如何利用好大量的数据信息进行有价值目标的持续跟踪以及潜入打击,这些将给联合作战带来前所未有的挑战。近期几场军事行动表明,未来一个时期,新型信息化武器装备作战体系将不断涌现,并在作战中逐渐占据较大比重,不战而屈人之兵的作战理念将持续深入人心。

  • 2022-04-14
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2021年以来美军装备经济性管理进展综述

2021年至2022年3月,美国防部在适应性采办框架指导下,持续完善采办成本管理政策文件体系,并继续实施定期评估机制,进一步强化装备经济性要求,突出采办项目成本评估工作的重要性;美国主要研究机构持续跟踪评估采办项目经济性进展,凸显对经济性管理问题的重视,全面反映国防部成本评估工作与采办项目成本绩效改进情况。

  • 2022-04-14
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元宇宙产业发展与银行金融创新研究

近年来,随着相关技术的发展,元宇宙引起了全世界的极大关注。预想的元宇宙应该是一个虚拟现实的社会,具有更直接的身体互动,而种族、性别甚至身体残疾的概念将被削弱,这将对社会发展与进步非常有益。然而,元宇宙的发展仍处于初级阶段,有很大的改进潜力,各行各业均在提前做准备,并吸引了众多投资者入局。国内学术界讨论元宇宙还不多,特别是在银行金融服务领域缺乏科学研究指导其发展。本研究拟从元宇宙发展的意义、技术条件出发,探讨商业银行布局元宇宙,推动金融创新的策略和建议。

  • 2022-04-14
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基于智能化数据探索的数据质量管理方法

数据作为推动经济社会发展及数字化转型的新动能已成为社会共识,数据质量已成为影响数据要素发挥价值的重要因素。在政务领域,随着数据应用的深度和广度逐渐加强,数据质量问题已成为数据深化应用的制约因素。以数据质量管理相关理论为基础,以源头数据质量管控为手段,提出了基于智能化数据探索的数据质量管理方法,即通过数据质量管理激活数据资源价值,该方法在政务数据质量管理工作中具有借鉴意义。

  • 2022-04-13
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政府数据治理服务模式探索

数字政府时代,政府部门对数据治理的需求不断增加,对数据治理的专业化、实时性、个性化要求越来越高,单纯的平台、工具建设成本高、操作难、效果微。从政府数据治理服务角度出发,提出一种基于政务数据资源体系的政府数据治理服务模式,能够快速、高效地响应政府数据治理差异化需求,助力政府业务流程和服务模式的数字化、智能化,并以济南市数据治理服务模式实践为例进行说明。

  • 2022-04-13
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乡村旅游数字技术应用及其扩散研究

在数字技术高速发展的信息化时代,推进乡村地区人才数字技术既是解放和发展数字化生产力的战略举措,也是激发乡村振兴内生动力的重要路径。随着数字技术的广泛应用,旅游产业正在实现动力变革与质量变革,从资源驱动型发展迈向科技创新驱动模式。“互联网+旅游”发展模式的推进一方面要利用先进的信息技术,推进旅游领域数字化、智能化、网络化转型升级;另一方面也要关注旅游科技创新,重点解决旅游领域的卡脖子问题,这是推动形成旅游业发展新模式的关键,也是建设数字中国的内在要求。

  • 2022-04-13
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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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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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