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“能源互联网”发展趋势及电信运营商拓展策略浅析

近年来“能源互联网”成为国内外关注的一个热点话题,但目前关于“能源互联网”的研究和发展仍处于起步阶段,理论体系、技术体系、标准体系和产业体系等都还没有形成。能源互联网的基本理念是将能源和信息进行深度融合:一方面,人类的持续发展面临资源制约、环境制约,注定了能源体系必须向绿色、低碳、高效转型;另一方面,以大数据、云计算、智能化等为代表的信息通信技术,为能源体系的发展变革提供了新的手段和动力。在这样的背景下,对“能源互联网”进行全方面的探索研究,不仅是理论上还是实践上,都有重要意义。本文的主要目标是介绍国内外研究现状与发展趋势,并从通信行业及电信运营商的角度出发,浅析潜在的新业务,探讨应对策略。

  • 2022-03-31
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群组基站在公安PDT数字集群系统中的应用分析

讨论在PDT集群架构下,通过部分群组基站的构建,解决警用专网普遍大区制覆盖下存在的频率资源紧张、多重叠覆盖区、电台漫游切换、小范围补盲等难题。重点介绍该系统结构,分析了基站备份、扩展应急网、地上地下联网、增强县区基站可靠性、优化隧道覆盖等应用前景。

  • 2022-03-31
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CAD到GIS数据的属性匹配和转换的研究

目前GIS数据应用非常广泛,包括制作电子地图、地图整饰、浏览查询、数字城市建设等等。而城市基础地理信息数据是GIS数据的主要来源,将多种类的地理信息数据进行分类整合,转入到GIS空间数据库中,并在统一系统平台上进行管理[1]。在整个GIS系统建设过程中,数据采集和维护占据了大部分的费用和工作,由于CAD强大的图形编辑和处理功能,很多生产单位都选用CAD作为数字成图的工具,所以大多数城市的基础地理信息数据都以AutoCAD的数据格式存储,而土地管理、测绘部门大多选用GIS的技术进行数据处理。为了更加有效地对数据进行管理,需要进行大量的数据迁移和数据转换工作,将单个文件形式的数据转入到GIS平台中。由于GIS软件的数据格式和CAD数据格式不相同,在数据转换中会存在着转换后数据内容的丢失或者属性信息不一致的情况,降低了数据的利用率。如何最大程度地实现数据的共享以及数据格式的无损转换,成为目前GIS数据建设的一个重要问题。

  • 2022-03-31
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5G超密集网络虚拟化解决方案

5G移动通信系统较4G系统在网络容量方面达到1000倍的提升,减少小区半径、密集部署传达节点,获得更大的小区分裂增益是达到这一目标的关键手段。随着小区分裂技术的发展,低功率传输节点(TP)被部署在宏基站覆盖范围内,形成了由宏基站和微基站组成的多层异构网络(Het-Net)。HetNet 既保证了小区覆盖,又提升了系统容量。

  • 2022-03-30
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工业企业数字化转型方向的深度思考

德国倡导的第四次工业革命、美国主张的“再工业化”、中国推行的《中国制造2025》正是在国家战略层面去推动实现这一目标。根据德国的CPPS技术框架体系和美国的CPS技术框架,在设备层要构建的工业互联网框架要实现“智能感知、网络协同、敏捷响应、高效决策、动态优化”。

  • 2022-03-30
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化合物半导体发展现状分析

化合物半导体作为宽禁带半导体是高温、高频、抗辐射及大功率器件的适合材料。2020年全球化合物半导体的市场规模约为440亿美元,2020年之后其市场需求随着5G商用、汽车电动化、人工智能将呈现持续性增长趋势。化合物半导体的主要材料包括砷化镓、磷化铟、氮化镓、碳化硅及以金刚石,氧化镓为代表的超宽禁带化合物半导体。化合物半导体的主要器件包括射频器件、光电器件和功率器件,在国防、航空航天、石油勘探、宽带通讯、汽车制造、智能电网等领域有重要应用。化合物半导体的发展需要产业界的协同创新,既要与科研院所进行产学研联合,也要贴切下游的应用企业需求。

  • 2022-03-30
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中国芯片行业市场现状及未来发展趋势分析

半导体芯片主要有模拟芯片、数字芯片、存储器芯片、分立器件、传感器、光电子器件等六大类别,其中存储器芯片产值占比34%,数字芯片占比37%,模拟芯片占比12%。Killerapplication至关重要,历史上高通凭借整合基带功能的AP芯片成长为全球第一大IC设计公司。人工智能赛道行业空间广阔,有望诞生下一个芯片设计巨头。

  • 2022-03-30
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5G对光模块、光芯片的需求

根据5G需求白皮书,5G的愿景是“信息随心至,万物触手及”,如图2所示。5G的驱动力是无处不在的连接。5G是人与社会连接的时代,不仅是人与人、人与物的连接,也是物与物的连接,使得5G业务类型更加丰富。同时不同业务对网络诉求也不尽相同:移动视频超高速率;可触摸交互式超低时延;自动驾驶和远程控制高可靠、超低时延;移动宽带超高速移动性。

  • 2022-03-30
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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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