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运营商AI能力建设及演进探讨

5G时代运营商面临各种挑战,亟需引入AI能力进行应对。对于AI能力的建设,提出了以AI中台为核心的整体架构,给出了AI中台的建设模式、模型重训练、模块互联互通等方面的建议,并针对AI安全、隐私保护及数据治理进行了探讨。最后,对AI能力的演进给出了中短期发展建议。

  • 2022-02-13
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基于AI的配置稽核系统在5G回传网中的应用

介绍了广东联通在AI创新领域进行的一项网络智能化运维实践,提出一种基于AI关联分析的网络设备配置异常监测方法,创造性地以AI关联分析中得到的弱关联规则构建异常特征模型,从海量配置数据中快速发现配置异常。该算法具备自学习、自挖掘能力,具备良好的泛化性和应用推广性,能有效应对5G时代大量网络新建和网络改造带来的配置稽核工作量爆发式增长。

  • 2022-02-13
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建模提效!营业厅忙闲预测让工单派送更智能

移动互联时代,供电公司营业厅也需要承接来自线上渠道的工单任务。然而传统的数据统计,无法准确预测各营业厅每个时段的现场业务受理量。基于此,本文从营业厅忙闲程度预测模型的构建出发,借助大数据和模型的力量做好窗口单量预测,辅助线上业务智能化派单功能,实现营业厅业务受理量平衡,有效提升资源有效运用和客户服务体验。

  • 2022-02-12
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基于遗传算法的电能表配送计划优化研究

计量中心采用人工方式制定配送计划,由于电能表库存在空间和时间上的分布不均匀,导致即使配送需求100%满足,仍然存在表不够用的情况。本文针对配送计划开展数学建模,应用遗传算法优化配送计划,确保各市县公司安全库存偏差最小,有效提升各市县公司的电能表库存均匀性。

  • 2022-02-12
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“电力营销十四五规划系列评述”之营销发展方向的思路与建议

在《电力营销十四五规划系列评述”之营销发展方向分析》中,我们提出了十四五电力营销的重点发展方向,其中发挥“中国特色”和“面”拓展则是为了履行责任和发展新兴业态,是电力营销对外攻坚拓土的重中之重,而“点”升级和“线”重构是为了提升能力和更好的服务于终端用户,可以说是电力营销内功修炼的关键所在。本篇将先围绕电力营销发挥“中国特色”和实现“面”拓展提出相关发展思路与建议。

  • 2022-02-12
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“健康码”助力台区健康诊断

近年来,随着城区低压网格化综合服务和全能型乡镇供电所建设推广,电网企业不断探索和构建以客户为中心的新型前端服务新模式和新应用。本文从国网山西省电力公司原始台区健康指标数据出发,构建了台区健康诊断模型,引入“台区健康码”直观展示台区健康程度,形成台区健康诊断报告,定位台区健康问题,为台区经理快速、精准响应客户需求及厘清基层工作千头万绪、现场故障等作业难题提供有效的帮助。

  • 2022-02-12
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量子保密通信技术广电业务应用研究

随着媒体融合的快速发展,广播影视业务形态、用户需求、监管对象日趋复杂多样,给安播运维和依法监管等方面带来诸多新挑战。在传统媒体和新兴媒体融合过程中,不断强化信息安全风险防控意识和信息安全防护水平,对于广播电视安全播出维护、行政监管等方面具有重要的意义。根据国家重大创新项目《量子保密通信“京沪干线”广电应用研究项目任务书》要求,基于国家广电宽带骨干网京沪干线建立连接5个业务示范节点(广电总局规划院、中国有线大塔、济南、合肥和上海)的量子保密通信广电应用业务示范系统,在量子保密通信的安全模式下,实现视频直播、VOD点播和交互视频(视频通信和视频会议),并以此为基础,开展技术验证和安全验证工作。

  • 2022-02-08
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镍基与铜基碳化硅复合镀层制备技术发展现状

碳化硅 (SiC) 纳米复合镀层可以改善材料的耐磨性能, 是代硬铬电镀的理想替代技术,本文对 SiC 复合电镀广泛使用的 Ni 基及 Cu 基复合电沉积制备工艺在耐磨方面的应用进行了概述, 对 Ni、Cu 单金属及其合金为主的基质金属进行了评价和总结, 在此基础上, 重点综述了近年来 SiC 复合电沉积技术的研究进展, 包括单一 SiC颗粒及与其他复合颗粒沉积, 对其中的规律进行了总结。最后展望了 SiC 复合电沉积技术的发展方向。

  • 2022-02-06
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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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