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5G时代教育面临的新机遇新挑战

人类社会正在迈向5G时代,5G和人工智能等新一代信息技术构成的智能互联网将引发新的信息技术 革命。当前,5G技术与产业快速发展,将催生智慧教育新生态,为未来教育带来新机遇新挑战。5G具有超高数 据速率、大规模连接、低时延、高可靠性等技术特征,在教育领域具有广阔的应用前景,能够优化智慧学习环 境,提升学习体验。我国教育未来将面临如何利用国家5G发展战略加快5G教育创新应用研发、依托5G技术提升 教育信息化基础设施、凭借5G泛在虚实融合场景延展教育教学空间、借力在线教育优势和经验优化资源配置并 促进教育均衡等四大战略机遇。同时,也面临应用场景拓展、师生自然互动、隐私和数据安全、专业人才缺乏、 教育治理优化等五大战略挑战。5G时代的教育发展需要加强5G教育应用场景探索、加强5G测试环境建设和5G集 成技术研发、加快5G基础设施部署和5G公共服务平台构建,以及加快5G技术知识传播,尤其要重视5G技术促进 乡村教育发展的部署。

  • 2021-06-28
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5G网络切片下的虚拟网络功能部署及迁移算法研究

基于网络功能虚拟化(Network Function Virtualization, NFV)技术和软件定义网络 (Software Defined Network, SDN)技术的 5G 网络切片技术可为不同的用户业务创建 和划分不同的专属网络,使得网络组网方式更加灵活,且有效解决了现有网络架构 封闭垂直等诸多问题以满足多元 5G 新业务的需求。采用 NFV 技术和 SDN 技术可 以将专用硬件实现的网络功能通过软件化的虚拟网络功能(Virtualized Network Function, VNF)实现,并将不同种类的 VNF 根据特定规则编排,构成与用户业务相 对应的服务功能链(Service Function Chain, SFC)进而在不同网络切片下为用户提供 专属服务,因此如何部署 VNF 并在其资源需求改变的情况下进行迁移从而最小化运 营商成本,保证网络稳定性应是研究的重点。

  • 2021-06-28
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5G网络中流媒体资源的联合调度与分配优化

了分层次云服务系统。 采用“效用函数”做为本地微云系统和云无线接入网络联系的中间桥梁,定义了收 益函数和成本函数,成功建立了综合效用最优化模型。 在运行中,C-RAN 负责无线资源的分配问题,本地微云服务 器负责统筹本地用户的对虚拟资源的服务需求,数据中心负责预测用户需求并将数据和服务缓存到本地的微云系 统中,通过集中式调度和分布式分配的最优化组合,得到网络资源最优联合调配方案。 仿真结果表明:资源联合调 度与分配(JRSA)模型能够均衡整个网络的负载,进一步提高资源利用率和扩大系统容量。

  • 2021-06-28
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基于多核DSP的5G基带处理平台的设计与实现

第五代移动通信(The 5th Generation Mobile Communication,5G)网络可以给 用户带来更高的通信带宽速率、更低的时延以及更大容量的网络连接体验。随着 5G 协议标准的制定与更新,用于传输以及处理基带信号的基带处理平台受到越来越多 的关注。数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)作为基带处理平台中最核 心的组成部件,能够为移动通信系统软件开发提供一个高性能开发环境,具有很强 的工程实践意义。

  • 2021-06-28
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面向5G通信的MIMO系统检测技术研究

多输入多输出(Multi-Input Multi-Output, MIMO)技术在提升通信系统容量、 提高传输速率、改善传输质量等方面具有明显的优势,进一步挖掘 MIMO 技术的 性能优势在未来的 5G 通信中备受关注。基于正交频分复用的索引调制(Orthogonal Frequency Division Multiple with Index Modulation, OFDM-IM)技术具有能效高、 抗频偏强等特点,适用于 5G 通信中的高可靠、低功耗等应用场景。稀疏码多址 (Sparse Code Multiple Access, SCMA)技术是非正交多址技术的候选技术之一, 可以提供更多的连接数和更高的频谱效率,在 5G 通信中的海量连接应用场景方面 具有巨大潜力。

  • 2021-06-28
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珠海建设智慧城市的对策研究

珠海建设智慧城市的对策研究,其他沿海地区的借鉴性

  • 2021-06-29
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Java核心技术卷1基础知识原书第9版720页

Java核心技术卷1基础知识原书第9版720页

  • 2021-06-29
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腾讯-人工智能+制造产业发展研究报告-2018.06-48页

20世纪60-80年代,根据“知识库”和“if-then”逻辑推理构建的“专家系统”,在矿藏勘测、污染物处理、太空舱任务控制等方面得到初步应用,专家系统实际上只是一定程度上实现了这些环节和流程的分析和自动化,对于错综复杂的现实问题只能提供有限的辅助参考。

  • 2021-06-29
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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