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MEC的研发进展与应用场景探索

为了有效满足移动互联网、物联网高速发展所需的高带宽、低时延的要求并减轻网络负荷,欧洲电信标准化协会(European Telecommunication Standard Institute, ETSI)于2014年提出了MEC(Mobile Edge Computing,移动边缘计算),基于5G演进架构,将基站与互联网业务深度融合的一种技术。NGMN和3GPP等研究机构和标准化组织在研究下一代移动通信网标准时也都考虑了MEC,NGMN将相关概念命名为“智能边缘节点”,3GPP在RAN3和SA2子组中都有MEC相关立项,国内标准化组织CCSA也有“面向服务的无线接入网(SoRAN)”的课题研究。

  • 2021-12-29
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5G核心网网络架构及关键技术

5G核心网的创新驱动力源于5G业务场景需求 和新型ICT使能技术,旨在构建高性能、灵活可配的广域网络基础设施,全面提升面向未来的网络运营能力。5G时代要求未来能形成虚拟化、分层化的核心网络,以及资源开放、适宜开发新业务的网 络架构,从而能够提供从网络运营到业务服务的经济和可持续发展的模式。

  • 2021-12-29
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面向5G的通信云部署方案

作为承载网络云化、业务平台以及新一代5G网络部署的基础设施,通信云助力电信运营商网络升级转型。但由于业务多样性,虚拟化的通信网元部署复杂,通信云仍是当前建设的重点和难点。分析了运营商各类业务对云平台的需求,综合云平台的兼容性、网络的需求、可靠性等因素对其进行了分类,最后提出了通信云的部署方案和网络架构。目前该方案已在中国联通规模商用。

  • 2021-12-30
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机器学习在滴滴网络定位中的探索和实践

目前定位技术主要包括GPS、网络定位、惯性航位推算、MM(地图匹配)、视觉定位等。GPS是最为人熟知的定位技术,是依靠设备与卫星交互来获取经纬度的方式。GPS精度高,但有冷启动耗时长、耗电大、遮挡场景不可用等缺点。在滴滴场景下,乘客和司机在有遮挡的场景下,例如室内、高架下等,GPS通常处于不可用状态。这时就需要有其他定位技术作为GPS的补充,使得乘客发单、司机导航等服务依然可用。其中最主要的补充便是网络定位。

  • 2021-12-30
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基于深度学习的智能OCR识别关键技术及应用研究

智能OCR技术作为人工智能领域的重要原子能力之一,在行业转型过程中发挥作用。对传统的OCR和基于深度学习的智能OCR技术进行对比,着重分析智能OCR技术的关键技术和部署优势;深度学习的融入实现了OCR对复杂文本的识别。其他信息化手段的综合应用,使智能OCR具备移动端适配、多任务检测、整行识别、图像分割定位和分类等功能,应用场景更加广泛,在图书情报领域中的图书文本和卡证识别会更高效。最后对智能OCR的技术发展和赋能做了展望。

  • 2021-12-30
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碳达峰、碳中和约束下我国天然气发展策略研究_刘合

碳,达,峰,碳,中和,约束,下,我国,天然气,发展,策略,研究,刘,合

  • 2021-12-29
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“双碳”目标下传统火电面临的挑战与对策_马双忱

双,碳,目标,下,传统,火电,面临,的,挑战,与,对策,马,双,忱

  • 2021-12-29
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考虑需求侧参与的分布式电源并网优化_时雨

考虑,需求,侧,参与,的,分布式,电源,并网,优化,时,雨

  • 2021-12-30
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