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基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究

随着大数据、云计算等技术的高速发展，数字经济已经成为我国经济发展的重要战略，高密度数据中心作为承载技术与产业的实体，是传统工业向信息化转型的关键“新基建”。因此，对数据中心的全方位优化部署成为了从业者的迫切追求。衡量数据中心性能的标准即为可定义、可量化的一系列数据中心关键参数。本文希望研究利用机器学习算法进行数据中心参数自动优化的典型关键技术，特别是研究聚焦在“基础设施层”和“服务器层”等核心参数的具体优化方法，以形成数据中心参数自动优化的设计路径。

  • 2021-12-30
  • 阅读94
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  • 7页
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网银云交换平台

公司基于全球运营商的二层专线网络，运用SDN/NFV/DPI等技术构建一张全球overlayer的网络，可以提供全球专线、云连接、全球组网、应用加速等功能，广泛运用于混合云连接、云访问加速、多分支机构互联，跨境直播加速、跨境视频会议加速等业务场景。

  • 2021-12-30
  • 阅读203
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5G定位技术研究综述

连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠是第五代移动通信技术（5G）四大主要技术场景. 移动台的位置信息不仅是新业务的需求，更能有效应对5G新业务在流量密度、连接数量、超低时延、高可靠性、高移动性上面临的挑战. 针对面向5G的定位技术研究展开综述，并对定位技术涉及的主要方向进行了分析.

  • 2021-12-30
  • 阅读99
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5G专网场景需求与关键技术分析

专网通信技术从窄带模拟集群通信、窄带数字通信，逐渐向宽带数字集群通信发展，能够支持语音集群、视频调度、移动图像等业务。由于行业特点鲜明，规模较小、投资分散，专用设备及终端价格高，因此进入壁垒较高。传统专网技术、业务、产品迭代速度较慢，整体处于2G水平；部分行业，如政务、公安、电力、石化、铁路等已应用4G LTE专网。随着大数据、物联网等技术和工业互联网、车联网发展，LTE及Wi-Fi无法满足对安全性、可靠性、可控性、低时延、抖动、连接密度、速率和定位精度等性能要求更高的专网场景。[

  • 2021-12-30
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联邦生态：从联邦数据到联邦智能

针对大数据时代广泛存在的数据孤岛问题，从整体入手，提出了联邦生态的基本框架，并探讨了其结构和运行机制。联邦生态以数据隐私可控为前提，以区块链技术为支撑，以联邦智能为驱动，借助联邦控制实现数据联邦化，通过联邦管理实现服务联邦化。为打破数据孤岛问题，联邦生态充分发挥了大数据和人工智能的潜力，进而为实现联邦智能提供了一种新的思路。

  • 2021-12-30
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变频器电路维修与故障实例分析

本书根据变频器的实际电路测绘所得的电路图，结合作者十年来变频器的检修心得，给出电路原理 解析，检修思路和检修方法。对故障检测电路的解密式精彩阐述，独门检修方法的首次披露，对疑难故障检修进程的生动推演，成为本书的三大魅力亮点。 本书适合作为广大电工及从事电气自动化工程、电力电子、电气传动专业的技术工程人员和设计人员的工具书和参考书。

  • 2021-12-30
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面向机器学习的隐私保护关键技术研究综述

随着信息通信技术的发展，机器学习已经成为多个研究领域与垂直行业必不可少的技术工具。然而，机器学习所需数据中往往包含了大量的个人信息，使其隐私保护面临风险与挑战，受到了越来越多的关注。对现有机器学习下隐私保护法规政策与标准化现状进行梳理，对适用于机器学习的隐私保护技术进行详细介绍与分析。隐私保护算法通常会对数据质量、通信开支与模型表现等造成影响，因此对于隐私保护算法的评估应当进行多维度的综合评估。总结了适用于机器学习应用的隐私保护性能评估指标，并指出隐私保护需要考虑对数据质量、通信开支以及模型准确率等之间的影响。

  • 2021-12-30
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如何在机器学习的框架里实现隐私保护？

在大数据和人工智能的时代，人们能够更方便高效地获取信息。然而在获得便利的同时，我们的行为无时无刻不在被记录、被学习、被使用。如果在应用中不注重隐私保护，就很难阻止个人信息被用于非法目的。近年来，越来越多的人开始重视数据隐私，在选择使用客户端软件（App）时更加关注隐私条款。有研究表明，对于隐私的保护可以提高用户的使用率[1]。

  • 2021-12-30
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