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企业数字化转型成败关键,选IMS了没?

实践证明,IMS技术作为国际普遍认可的通信技术标准,为国家电网公司“能源互联网”战略目标实现提供了有力的支撑,也为电力行业的数智化应用探索提供了优质的土壤。 IMS现在是世界公认的核心网主流技术标准,是现代通信网络不可或缺的组成部分。 尤其对于政企专网来说,IMS面对的是一个蓝海。几乎所有的企业,都对IMS有着原生的需求。 目前,除了多媒体会话业务之外,IMS还在电信增值业务平台、应急指挥调度、企业级融合通信系统等领域进行了广泛使用,均有优异表现。 IMS厂家方面,华为中兴作为一线设备商,占有较大的份额。 国外的话,诺基亚贝尔、爱立信、AT&T等公司,都在探索IMS的应用落地方案。 值得一提的是,国内新兴技术创新型企业,也在IMS领域开始发力。 鸿天IMS核心系统 未来,随着国家数字化转型的深入推进,企业专网通信的不断开启,相信IMS将会迎来更广阔的未来!

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2022(第二届)座舱监控系统(IMS)前瞻技术展示交流会3月25号与您相约上海!

本届大会部分重磅嘉宾精彩展示 大会日程 3月25日上午(09:00-11:30) 签到注册 & 商务交流   专题一:DMS、OMS、IMS分析与法律法规 1、政策驱动下DMS、OMS、IMS 预测及现状分析 发言嘉宾:北京新思界国际信息咨询有限公司,DMS资深分析师,李晖 2、主机厂对于IMS系统的思考、需求以及产品规划 3、智能网联汽车网络和数据安全政策和技术 √ 分析和解读智能网联汽车生产企业和产品准入的相关进展 ,对比国外WP29法规差异 √ 相关准入强制标准制修订进展,对比R155和R156差异性分析 √ 基于法规和标准的理解,终端和零部件产品的网络安全和数据安全评估技术,覆盖测试工具、测试方法,结果判定等内容 发言嘉宾:工业和信息化部电子第五所,车联网信息安全技术总监,李乐言 4、智能座舱功能进阶之路——从DMS到OMS和IMS 发言嘉宾:大陆,人机界面事业部中国区总工程师,余道和 CEO焦点访谈 3月 2022年我们为您提供定制及多样化的赞助机会, 让您的品牌和产品信息准确曝光和送达目标客户群,扩大品牌的影响力,助力拓展和商业合作伙伴。

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    李杰:未来的15年走的是工业人工智能路线

    我简单介绍一下大方向:IMS这几十年来走过的路径怎么出来的,我们学到的教训,有什么关节点,有什么缘分遇到了大家,未来IMS路径跟工业人工智能的转型在哪里。 我在美国将近37年,我们在谈产学合作,我们觉得在学校的时候发现我们很好的idea,但是需要很多时间做事情才有,这个时间就浪费掉了,很多就靠转移,很多做产业园,科技园跟地方经济挂钩,问题就来了,一个桥梁 所以未来我们看的时候,我们高校做的是均值,要的是值。因此要把这个均值加到工业中。北航、清华等做的都是一样的,都是均值,它要的是结果。 2008年我们合作,把尿布能够稳定,不用造成不必要的故障。2008年参与的阿尔斯通高铁,做了很多电机、转向架、轴承,导轨等。去年Health Heb得到了阿尔斯通内部的创新奖。 我们为什么讲这些,因为我今天讲的是我的信仰,并不是讲我的。我觉得我当教授的目的,是需要培育一些学生,他们懂得人生的价值,这是我的心态。因此我觉得一个学生做人做事做学问很重要,这是我们IMS传承。

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    5G消息(RCS),到底是什么?

    竟有什么神奇,竟然能够吸引三大运营商和11家手机厂商同时为它站台? 别急,让小枣君慢慢给大家揭开它的神秘面纱。 ? “5G消息”,其实和5G并没有什么关系。 同样是2008年前后,iPhone和安卓相继问世,移动通信进入智能机时代,移动互联网开始井喷。 2015年,就在国内LTE网络覆盖初具规模之后,中移大幅提前了国内各省IMS和VoLTE网络的建设进度,并积极推动广州院的RCS业务验证和测试。 随着5G的到来,情况又发生了不同。 更受运营商及整个产业关注的,其实是景2。 2021年,RCS服务的总价值预计将达到740亿美元。 ? GSMA也已将RCS纳入5G终端的必选功能。相信随着5G建设的深入,RCS很快会成为大家手机中的标配。 5G消息竟会如何发展?

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    5G消息能取代IM?一文读懂5G消息的前世今生!

    3.4 RCS在移动端IM的挤压下持续演进 同样是2008年前后,iPhone和安卓相继问世,移动通信进入智能机时代,移动互联网开始井喷。 2015年,就在国内LTE网络覆盖初具规模之后,中国移动大幅提前了国内各省IMS和VoLTE网络的建设进度,并积极推动广州院的RCS业务验证和测试。 仍面临三大挑战: 1)用户的服务体验不一致,也给终端互联互通带来挑战(它无法做到像微信这样的IM一样,每款手机上安装的都是同一个应用); 2)消息业务将会不断创新演进,需要终端快速跟进和支持,传统的技术 但 5G 消息能否拿回被微信这种IM应用抢走的,又或者在新的物联网增量分得一杯羹,尚需时日见证。可以肯定的是,对于客户来说,尤其是行业客户,多了一个选择。 中国移动表示:由于前期三家运营商联合发布5G消息白皮书,引发较高舆论关注,为保护“5G消息”名称不被恶意抢占,中国移动近日在应用进行上线(指的就是上线“5G消息”App)。

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    5G消息能取代IM-此白皮书PDF版可在文末处下载

    3.4 RCS在移动端IM的挤压下持续演进 同样是2008年前后,iPhone和安卓相继问世,移动通信进入智能机时代,移动互联网开始井喷。 2015年,就在国内LTE网络覆盖初具规模之后,中国移动大幅提前了国内各省IMS和VoLTE网络的建设进度,并积极推动广州院的RCS业务验证和测试。 仍面临三大挑战: 1)用户的服务体验不一致,也给终端互联互通带来挑战(它无法做到像微信这样的IM一样,每款手机上安装的都是同一个应用); 2)消息业务将会不断创新演进,需要终端快速跟进和支持,传统的技术 但 5G 消息能否拿回被微信这种IM应用抢走的,又或者在新的物联网增量分得一杯羹,尚需时日见证。可以肯定的是,对于客户来说,尤其是行业客户,多了一个选择。 中国移动表示:由于前期三家运营商联合发布5G消息白皮书,引发较高舆论关注,为保护“5G消息”名称不被恶意抢占,中国移动近日在应用进行上线(指的就是上线“5G消息”App)。

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    对比度保留之彩色图像去色算法---基础算法也可以上档次。

    因昨日写的匆忙,有不少错误,特重写并增加了适当的解释,并且觉得对于搞图像处理的朋友来说,这个可能在很多合还是用得着的,因此删除了原随笔,又重新发布了下,非有意刷屏。       原来一直认为彩色图像的去色算法没啥价值,网络上已经有很多类似的算法了,比如著名的Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114公式,或者LAB颜色通道的L值,HSL的L通道等等 ,直到最近看一些论文,发现原来也有很多人对这个过程进行过详细的和创新。 我先拿两个图片的例子来说明为什么要对彩图去色的过程进行,同时也说明了常用的方法存在的一些缺陷。       files.cnblogs.com/Imageshop/Decolorization.rar     关于去色,仔细找找,其实还有很多其他的比较成功和优秀的算法,因此,不要小看一些基础的算法,只要你仔细

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    5G非公网络及其媒体制作

    支持SNPN的IMS语音和紧急服务 使SNPN支持IMS语音和IMS紧急服务; 当通过SNPN访问IMS的UE中USIM或ISIM不可用时,允许使用IMS凭证; IMS Core可以由SNPN部署,也可以与 附上演讲视频: 第二篇演讲者是来自Ericsson Research专业媒体传输的Thorsten Lohmar博士, 主题是 “基于5G NPN的媒体制作”,即SA4项目。 该项目旨在确定3GPP规范中的潜在差距以及规范工作的必要性,目的是确定使用5G系统进行媒体制作时的标准化需求和潜在的标准差距,具体有: 根据TR 22.827中的现有用例以及TS 22.263中的要求 网络事件报告和协助等,并阐明它们在媒体制作中的用途; 确定现有媒体制作内容交付协议、编解码器和5G系统使用的服务层的适用性,评估优势和差距,并与开发和部署现有协议和编解码器的组织合作推荐配置文件或扩展; 媒体设备和网络编排解决方案 该遵循TR 22.827和22.263中的用例和要求。与SA2和RAN的交互,例如 预计设备的时间同步、时间敏感通信、5G NPN方面等。

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    SD-WAN洞察(2022)

    来源:全栈云技术架构 本文参考自2022 SD-WAN报告。 原生厂商:在SD-WAN兴起之初,甚至更早期,率先进入,持续专注 SD-WAN 技术创新,具备出色的软件发能力与技术创新实力,是 SD-WAN 技术的主要推动者。 原生厂商作为 SD-WAN技术的推动者,具备出色的技术发和创新能力,对 SD-WAN 发展起到了重要的引领作用。 全球方面,机构 Omdia调数据显示,2021年上半年全球SD-WAN 收入排名前五的供应商分别是VMware、Versa Networks、Cisco、Fortinet和 HPE/Silver 国内方面,根据业内企业访谈,当前整体较为分散;参考海外发展趋势,预计未来几年将进入行业整合期。

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    美国征信报告

    PDF报告请加...

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    「深度」智能可穿戴设备将走向轻奢化?

    根据IMS报告,智能穿戴设备的有望在2016年达到1.71亿的出货量,而2011年出货量仅为0.14亿。 从这一最新数据来看,智能可穿戴的的普及度正在迅速上升。 二、可穿戴前景尚在,大佬黑马乱世混战 一个新的产业的发展一般要经过探索期、启动期、高速发展期以及成熟期,可穿戴设备自然也不会例外,以下是智库数据的报告: 探索期:2015年上半年之前,产业环境以及消费习惯逐步形成 成熟期:2021年之后,格局形成、普及。 由于现在整个行业刚刚进入启动期,真正实现盈利的并不多。大家最熟悉的应该是苹果公司的Apple Watch以及Fitbit。 用户对苹果手表的态度褒贬不一,但就整个苹果手表的销售情况来看,公司IDC估计,苹果今年第二季度售出了360万块Apple Watch。 这类产品反映极佳,这也是苹果可能发苹果戒指的原因。 事实上,从苹果生态上并不难理解其逻辑:无论是苹果手表还是苹果戒指等诸多品类,最终都将作为数据采集的入口,进而为用户提供个性化服务。

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    2016中国大数据报告

    报告主要针对大数据进行。首先理清大数据的定义及本质。而后,就大数据是处于概念期还是实战期做出判断分析,包括企业用户的实践情况,实践方向,实践障碍。 最后,就大数据的发展潜力进行分析。 我国大数据有较为良好的基础条件、际遇、以及外部推力,未来会在全球大数据中占有较高比例,以国外突破千亿的情况来看,我国大数据仍有很高的成长空间。 4)产业链逐渐完善,并且纵向链条上的各细分均处于蓝海,并且在资本的助推下,创新厂商迎来良好的进入机会 从2014年来看,大数据产业链发展不均衡,导致资源无法有效整合,厂商缺乏价值链条的传导, 开拓情况不佳;而发展到现在,大数据产业链已逐渐完善。

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    SDNNFV助力电信运营商抢占新兴

    网络功能虚拟化(NFV)给新兴的电信运营商带来了缩小了传统服务上线时间差的机会。 ? 传统的网络升级周期,例如3G向4G的迁移大约需要十年,并且升级网络服务功能缓慢而繁琐。 但随着NFV的到来,新兴的运营商可以缩短服务上线的周期,甚至能与发达的同行相比,例如LTE语音(VoLTE)服务可以在短短三到四年内推向。 SDN/NFV仍然只是一级运营商能实现的技术,但是新兴已经将其纳入到了新的移动固网计划中。 一些一级运营商已经开始提供软件定义网络(SDN)和商业化NFV服务。 纵观全球,首个被虚拟化的服务包括EPC和IMS。一些运营商正在同时实现这两个技术的虚拟化,而其他运营商则选择优先实现其中一个,例如如果战略目标是VoLTE服务的商业化,则优先实现IMS的虚拟化。 对新兴的运营商来说,NFV能够让他们将新服务(如VoLTE)比传统网络升级周期更短的时间上,并且在降低成本和抓住新的商机方面有更多的优势,使其能够赶上发达上的同行。

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    3GPP协议查看教程

    目前独立成员有300多家,此外,3GPP还有TD-SCDMA产业联盟(TDIA)、TD-SCDMA论坛、CDMA发展组织(CDG)等13个伙伴(MRP)。 查看第5章16节中介绍SA(5GC)模式下进行IMS语音的方法: ? 【百度再翻译一下】 为了支持获得IMS语音服务的各种部署景,连接到5GC的UE和NR可以支持将UE从连接到5GC的NR定向或重定向到连接到5GC的E-UTRA(RAT回退)或EPS(连接到EPS系统回退的 以下原则适用于IMS语音服务: -服务AMF在注册过程中向UE指示支持IMS voiceover PS会话。 【得出结论】 -AMF支持N26接口:NG-RAN可以通过切换或者重定向方式进行EPS fallback 使用IMS语音服务。

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    数据库漫谈(一)

    当时埃里森刚离开上一个公司Ampex,理由是“我比公司的头儿们懂技术,也比他们懂,如果他们能经营公司,我也能。” 可能原因有很多,但是下面两点是主要的: IBM的人员大多是学术出身,他们最感兴趣的是理论,而不是推向的产品;从学术上看,成果应该公开,因为发表论文和演讲能使他们成名,何乐而不为呢? IBM当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS,推出一个竞争性的产品会影响IMS的销售人员工作。 直到1985年,IBM才发布了关系数据库DB2,而埃里森那时已经成了千万富翁。 1995年,埃里森宣布PC已死,把全数产品推向互联网发展,并另组“网络计算机公司”(Network Computer),销售“网络计算机”,最终被淘汰收。 2000年,科网接近尾声时,推出E-Business Suite,抢占应用产品,与昔日的生意伙伴构成严重利益冲突。

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    亿欧网&阿里院:2017中国AI投资报告

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    边缘计算在智慧制造领域的应用

    最后,给出了边缘计算在智慧制造领域应用的模式,包括管理模式、商业模式和部署模式,初步阐述了边缘计算在智慧制造领域的应用方向。 根据以上行业应用分析,边缘计算在智慧制造领域的应用,必须要先理清该行业发展的问题、挑战和机遇。 作 者 蔡锴(1972−),男,中国移动通信集团重庆有限公司高级工程师,重庆通信行业专家委员会成员,主要从事核心网IMS、虚拟化技术以及5G边缘技术等方面的工作。 蔡争耘(1979−),男,中国移动通信集团重庆有限公司工程师,重庆电磁辐射环评专家,主要从事核心网、无线网、有线网络5G虚拟化方面的工作。 李瑜(1984− ),男,现就职于中国移动通信集团重庆有限公司,主要从事核心网IMS、虚拟化技术以及5G边缘技术等方面的工作。

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    深度学习框架中的「张量」不好用?也许我们需要重新定义Tensor了

    # batch_size x width x height x channels return rotated rotate(ims)[0] ? im = NamedTensor(ims[0], ("height", "width", "channels")) im2 = NamedTensor(ims[1], ("height", "width NamedTensor(rt1, ("batch", "inhid"), mask=1) nr, na = namedtensor_attn(params, Y, ht, rt1) 结论/请求帮助 深度学习工具可以帮助人员实现标准模型 ,但它们也影响了人员的尝试。 (例如,我们最近的是离散隐变量模型,它通常有许多针对特定问题的变量,每个变量都有自己的变量维度。这个设置几乎可以立即打破当前的张量范式。) 这篇博文只是这种方法的原型。

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