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数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”

传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求,数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随着数字经济新时代的到来,传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求,如:4G 时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接;私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合;简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用,为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯,通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构,进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式,完成数字化转型。

  • 2022-03-02
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基于大数据+AI的5G网络运营与保障

随着5G网络的大规模部署,如何实现5G用户数量的快速发展,为用户提供良好的网络感知成为热点课题。传统营销方式精准度低,无法快速实现5G用户规模化;5G用户位置信息准确度不高,大多数MRO数据的用户位置信息缺失,无法针对性进行5G网络部署;传统网络感知分析手段有限,无法实现用户级评估;站点规划工作量大、人员水平有限的问题导致站址规划效果不佳。主要围绕5G用户是谁、5G用户在哪、5G用户网络感知如何这3个核心问题来开展研究,通过引入GBDT算法、随机森林算法和DBSCAN算法等AI智能算法,实现5G用户挖掘、5G用户位置预测、5G智能规划和5G网络感知保障等功能,完成基于大数据+AI的5G网络运营与保障。

  • 2022-03-02
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家庭宽带用户网络感知评价的建模与综合分析

介绍了家庭宽带用户网络感知评价体系的分析和建模过程,分析影响宽带用户网络感知的因素并从中选取具备分析建模能力的关键因素,通过B+O+C域数据拉通建立宽带用户网络感知运营系统,实现用户维度端到端网络感知评价分析、量化,支撑省市客户感知优化中心实现面向家庭宽带用户的网络感知运营,对提升客户感知具有重要意义。

  • 2022-03-02
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LTE单、双通道室分系统应用分析

LTE作为4G移动通信的统一标准,具有频谱效率高、峰值速率快、移动性好和网络架构扁平化等多种优势。4G时代因数据而生,据统计,高速数据业务一般发生在室内环境,LTE室内覆盖的好坏将直接影响运营商客户的体验及其品牌形象;另一方面,LTE室内覆盖在建筑物内部可以形成有效的主信号,能够分散热点区域的网络压力,减少室外基站的数量和配置,降低网络干扰,从而提高网络容量,更好地满足用户的需求。

  • 2022-03-02
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5G在军事领域应用的潜力分析

实现国际电信联盟(ITU)IMT-2020愿景的5G规范和技术代表了国际移动通信(IMT)标准的范式转变。5G将在许多领域取得技术突破,尤其是在空中接口层面。随着第一个5G网络的推出,包括军方在内的许多参与者都对5G给予了极大关注。与任何突破性技术一样,5G技术易引发大量炒作和错误认识。

  • 2022-03-02
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有源室分系统在不同场景下的解决方案

“ 随着无线技术的不断发展,传统的室内覆盖解决方案越来越难以应对未来数据增长需求,且传统室内覆盖方案缺乏灵活性、扩展性。同时考虑到5G的即将的到来,传统室分在室内覆盖和容量上都有诸多限制。文章通过分析不同场景业务特点,给出有源室分建设场景要求,并通过容量和覆盖模型测算,给出该场景解决方案,为后续的有源室分规模建设提供参考。”

  • 2022-03-02
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基于错层的5G传统室内分布系统MIMO方案研究

5G通过直接合路现网DAS分布系统具备改造成本低、快速引入5G信号的优势,但相比于分布式皮站的多流,传统DAS分布系统在用户速率上存在明显的劣势。本文提出的基于错层的室内分布系统MIMO方案通过利用一个或多个RRU的不同通道进行联合接收和发送,使传统DAS分布系统也具备多天线收发的能力,实现传统DAS分布系统支持5G多流,提升5G用户感知的目的。本文对错层方案原理进行了介绍,并对错层实施思路、实施方案、改造效益进行了探讨。

  • 2022-03-02
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5G在工业互联网领域的应用进展

“5G+工业互联网”已成为产业界探索的重要方向,但仍存在工业企业对5G能发挥的作用、与工业融合落地方式及发展趋势认识不足的问题。首先剖析了5G技术赋能工业企业数字化转型的作用,其次从建网模式、5G+MEC、融合终端、融合应用等方面总结了“5G+工业互联网”阶段性发展经验,最后展望5G技术及标准化趋势,并提出5G与工业互联网融合创新是产业发展的必然趋势,需要产业界持续探索和推进。

  • 2022-03-01
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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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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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