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5G边缘算网一体机助力工业数字化转型

自动化博览 2024年第2期41卷 78-81页

作者：陈斌蔡超侯迎龙徐亚楠高沛中国联合网络通信有限公司智网创新中心

1目标和概述随着工业数字化的深入发展,工业体系架构正向工业4.0时代的两层体系架构迈进。新型两层架构要求设备端侧与边缘云之间的网络具备高可靠、低时延等能力。为了满足制造企业向“工业4.0”和智能化迈进过程中遇到的海量设备接入... 详细信息

1目标和概述随着工业数字化的深入发展,工业体系架构正向工业4.0时代的两层体系架构迈进。新型两层架构要求设备端侧与边缘云之间的网络具备高可靠、低时延等能力。为了满足制造企业向“工业4.0”和智能化迈进过程中遇到的海量设备接入、分布式实时控制、智能调度、数据安全与隐私保护等方面的业务需求,智网创新中心设计并研发了中国联通5G边缘算网一体机,为行业提供了“算力+网络+应用”的一体化解决方案和一站式服务。其结合数字孪生、VR/AR、人工智能、机器学习等技术,构建工业互联网应用,可实现诸如人工巡检、远程协作、无人搬运、自动质检、能耗分析、生产设备在线实时状态检测/在线巡检/预测性维护等场景。

关键词：机器学习人工智能一体机一体化解决方案一站式服务数字化转型体系架构智能调度

考虑STP与LKJ数据融合的机地综合分析系统

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中国铁路 2024年第6期 119-123页

作者：李福建何伟河南辉煌科技股份有限公司产品中心河南郑州450001

无线调车机车信号和监控系统(STP)和列车运行监控装置(LKJ)系统独立地分析和操作过程,导致在STP系统中对机车制动、卸载等现象的分析耗费大量的时间和精力。为此,在分析STP系统与LKJ各自应用场景与功能差异基础上,设计机地综合分析系统,... 详细信息

无线调车机车信号和监控系统(STP)和列车运行监控装置(LKJ)系统独立地分析和操作过程,导致在STP系统中对机车制动、卸载等现象的分析耗费大量的时间和精力。为此,在分析STP系统与LKJ各自应用场景与功能差异基础上,设计机地综合分析系统,将STP系统与LKJ数据的调车机动作和地面信号设备变化综合处理,实现信息的诊断分析,设计系统的报警、统计与分析功能。机地综合分析系统能够有效降低分析人员跨专业分析的难度,减轻人员综合劳动强度,提升维护水平。

关键词： STP系统 LKJ 诊断分析综合信息数据处理

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PSTN网络向NGN网络转型的方案和步骤

数字通信 2010年第2期37卷 29-32页

作者：景远辉中国联通郑州市分公司设备维护中心郑州450052

0引言随着3G的正式商用，各种智能业务、应用业务等不断涌现，对传统的以窄带为基础的PSTN网络带来的冲击非常巨大。PSTN网络必须向下一代NGN网络进行过渡，这也是固网当前唯一的生存之道。

关键词： PSTN网络 NGN网络网络转型智能业务交换机窄带商用 3G

redback SE800下的MPLS配置研究

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硅谷 2011年第7期 94-94页

作者：孙海涛綦悦中国联通唐山市分公司网管中心中国联通唐山市分公司设备维护中心

研究REDBACK SE800以及多协议标签转换的基本问题,对基于REDBACKSE800的MPLS配置做详细的分析,研究对于配置和维护REDBACK SE800,提高设备的运行效率,减少维护人员的工作量有一定的帮助。

关键词： REDBACK SE800 多协议标签转换配置

IPRAN和OTN技术在传输干线上的融合实现

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中国新通信 2020年第17期22卷 67-69页

作者：刘诗儒中国联通太原市分公司设备维护中心

随着5G和大数据时代的来临,大客户专线业务颗粒越来越大,如何快速响应已成为运营商面临的主要问题。IPRAN和0TN网络采用独特的网络技术,具有融合优势,十分符合未来高速率、大颗粒、快速接入运营的通信发展要求。本文分别介绍了IPRAN和OT... 详细信息

随着5G和大数据时代的来临,大客户专线业务颗粒越来越大,如何快速响应已成为运营商面临的主要问题。IPRAN和0TN网络采用独特的网络技术,具有融合优势,十分符合未来高速率、大颗粒、快速接入运营的通信发展要求。本文分别介绍了IPRAN和OTN的主要技术特点,并阐述了山西联通干线网络对IPRAN网络和OTN网络的融合与应用。

关键词： IPRAN OTN UTN 融合

基于delphi的ODF内面板标签程序设计与实现

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中国新通信 2019年第9期21卷 50-51页

作者：刘诗儒中国联通太原市分公司设备维护中心

随着大数据以及5G引领全球信息智能化时代的到来,有线传输技术正向全光网络的方向发展,随之在传输机房内建设了大量ODF架,本文阐述了利用delphi和ACCESS数据库技术对excel文件进行处理,自动生成ODF内面板标签的程序。

关键词： delphi ODF

面向联邦学习的6G大规模物联网资源跳跃多址方案

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移动通信 2024年第5期48卷 60-68页

作者：张一萌李广恺马国玉张婉悦杨靖雅汪莞乔艾渤北京交通大学电子信息工程学院北京100044 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100020 河南省高速铁路运营维护工程研究中心郑州河南451460 中国电力科学研究院有限公司北京100192

随着移动设备的广泛应用和大数据的快速增长,联邦学习作为一种在分散数据环境中进行机器学习的新兴范式,吸引了越来越多的关注。同时,5G/6G均将大规模物联网场景作为其核心场景之一,以通过实现大规模设备连接来完成未来海量分散数据的... 详细信息

随着移动设备的广泛应用和大数据的快速增长,联邦学习作为一种在分散数据环境中进行机器学习的新兴范式,吸引了越来越多的关注。同时,5G/6G均将大规模物联网场景作为其核心场景之一,以通过实现大规模设备连接来完成未来海量分散数据的实时传输。因此,6G大规模物联网可以为联邦学习中海量终端的数据处理提供有力支撑。多址技术是6G大规模物联网实现海量连接的关键,现有研究提出了多种面向大规模物联网的新型多址方案,其中资源跳跃多址方案考虑信道资源的跳跃,通过给不同用户分配不同的资源跳跃图案从而实现海量用户接入。提出了资源跳跃多址与联邦学习的结合方案,将联邦学习客户端的通信信道划分为多个子信道,然后根据其数据特征和计算资源分配资源跳跃图案。结果表明,所提出的结合方案不仅能够提高联邦学习模型的训练速度,而且能够有效保护用户数据的隐私。

关键词：联邦学习大规模物联网资源跳跃多址

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