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航天重大工程复杂软件系统管理的创新与实践

随着电子技术和信息技术的发展进步,软件在航天器中所占比重越来越大,如何组织软件队伍并实施科学有效的软件系统工程化管理是航天软件工程领域的研究热点问题之一。面向探索性强、风险性高的某国家重大科技工程,针对其软件工作面临的多任务并行研制、技术状态复杂多变等挑战,提出了一种面向复杂软件系统的敏捷式精细化过程管理模型。该模型推动了重大工程软件系统管理的科学化、系统化和规范化发展,解决了复杂软件系统的信息生态链管理、隐性经验知识向产品研制的转化匹配、技术状态的全要素推演分析等难题,为任务完成奠定了基础,其管理方法和实践经验对航天器复杂软件系统研制有广泛的借鉴意义。

  • 2022-02-13
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新型承载网EVPN关键技术及商业部署应用

基于自主搭建的EVPN网络实验平台,对EVPN双归架构进行仿真技术攻关。结合某市联通宽带城域网现状,首次提出以EVPN网络能力为中心,推进网络设备软件升级、EVPN双归架构部署、定制化的业务专线产品的网络数字化能力阶梯部署。从网络架构创新、商用部署平滑推进、EVPN专线产品研发交付等维度,重塑某市联通宽带城域网VPN架构体系,快速赋能行业客户网络多场景接入,实现新网络架构的演进与行业数字化转型融合构建,支撑网络高质量持续发展。

  • 2022-02-13
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百亿规模行业知识图谱的技术方案与应用实践

人工智能,实现从感知到认知的能力跨越,最重要的具备像人类大脑对知识的关联、联想和探索能力,而知识图谱是目前最趋近与人类大脑思维本质的 AI 底层技术,可通过实体、关系、事件挖掘实现对客观世界的逻辑认知。 知识图谱,通常分为两类。一是通用知识图谱。例如,百科里的基于公开数据构建的明星图谱、影视图谱等。二是面向具体行业的大规模语义网络,即行业知识图谱,或者叫领域知识图谱。明略科技目前涉足公安、金融、工业等行业,这些行业都有各自的行业或领域知识图谱。

  • 2022-02-13
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基于IP骨干网演进及差异化服务方案探讨

随着社会各行各业数字化转型加速,各种新型业务对于网络的需求不断变化,差异化服务保障成为支撑5G和云时代IP骨干网络业务发展的基础。本文针对新型业务对网络提出的各种差异化需求,明确了IP骨干网提供差异化服务保障的目标架构及解决方案,并对解决方案拟采用的SR/SRv6、SDN等新技术进行了阐述。

  • 2022-02-13
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基于常驻用户分离的室分隐性故障识别研究与实践

基于常驻用户分离的室分故障定位方法,在完成LTE号码回填和经纬度回填的基础上,基于室内常驻用户识别,用户楼宇位置识别,常驻用户特征聚类完成室分常驻用户分离模型。通过对室分常驻用户历史样本和网络指标的学习,建立室分隐性故障特征模型,输出高置信度的疑似室分故障清单和解决方案。完成数字化网优平台的室分健康度模块建设,并通过数字化运营系统实现工单一点看全。

  • 2022-02-13
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如何管理海量设备接入?

物联管理满足感知层终端或传感器在接入方面的要求,它的核心是保障物理设备、物理网络与上层应用之间有序、顺畅交互。高速公路运营管理对路网进行规划和道路维护,保障车辆在高速公路的顺畅运行;物联管理主要是提供设备通信连接和设备管理,保障状态全面感知、信息高效处理,高速公路运营管理与物联管理具有很多相似性。因此,我们将高速公路的路网规划、车流引导、收费管理、路网监控、道路维护等业务,分别与物联管理功能进行类比,增加对物联管理的感性认识

  • 2022-02-13
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泛在电力物联赋能园区新兴业务

分布式发电是园区重要的能源供应方式之一,主要包括太阳能发电、风力发电、生物质能发电等,其特点就是利用周围一切可利用的能源进行发电(一般接入配电网,规模在100MW以下),分散广并采用分布式调控方式,对促进节能减排和可再生能源利用有重要意义。但是目前,园区内分布式发电除自发自用外,余电大多直接接入园区配电网,由电网公司统一收购、调度,传输距离远、损耗高,未能实现分布式能源在园区内就近消纳的目标。

  • 2022-02-13
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泛在电力物联网系列评述:小终端演绎大精彩

当“泛在电力物联网”为电网公司不断注入新活力,公司全员上下协力,共同推进“三型两网”建设实践,各网省公司、各岗位职工贴近自身发展特色和业务实际,从理论认识突破,深化 “泛在电力物联网 ”解读,助力融合于具体实践建设中。本期,我们特邀国网公司行业专家为大家带来泛在物联后,手持移动终端带来的电力服务场景设想,内容丰富,欢迎分享交流。

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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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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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