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基于区域感知贝叶斯决策的5G超密集异构网络联合垂直切换技术研究

针对无线通信异构网络切换中最优接入网的选择问题,现有研究主要集中于解决在两个网络间选择切 换,而对于未来5G(5th Generation)通信系统中超密集网络的切换问题研究较少.本文就研究了5G无线通信系统中 超密集异构网络的选择切换.文中提出了一种基于区域感知贝叶斯决策的联合垂直切换方式,该方案通过选择超密集 异构接人网络的最优切换概率从而解决超密集网络切换问题.通过对移动用户(mobile station)从宏基站进入超密集 服务小区,以及在小区内和小区间移动的不同场景进行仿真分析,研究结果表明本文决策方式能够准确地选择要切换 的网络,因而该方案能够适用于超密集网络的应用场景.

  • 2021-06-28
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5G医疗应用走向及相关问题思考

通过对当前我国医疗体系的痛点 ,5G 医疗应用的技术基础 、实践应用和意义进行总结 , 探索并思考 5G 医疗应用发展中将会遇到技术 、经济 、制度 、利益和伦理等方面的问题 ,包括 5G 医疗下新的医疗成本核算 、5G 安全和病人安全 、健康隐私 、医疗数据保护及合理应用 、医疗资 源的公平性和可及性 、相关监管政策的完善 、5G 医疗的发展对医疗生态变革的影响 、5G 医疗 的未来发展走向等 ,以期为 5G 技术的医疗应用发展提供思路 ,推动我国医疗事业健康发展 。

  • 2021-06-28
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互联网时代三位一体的教育供给侧改革

互联网时代三位一体的教育供给侧改革,教育改革的重要性

  • 2021-06-28
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银行信贷顺周期性的微观行为特征与优化控制_基于青岛市大数据平台_时东

银行信贷管理具有明显的周期性,尤其是在经济下行期银行的"避险"行为比较突出。基于青岛市大数据平台,本文对经济下行期银行信贷管理行为进行研究,力图总结出银行的微观行为特征。本文认为银行的风险敏感度和预见度并不高,行为多表现出短期应激性,主要表现是前置性强势和风险处置弱势的双重特征,并且银行在对待周期性行业和非周期性行业方面呈现出较大差异。银行的行为特征有其内在组织和市场根源因素,通过对根源因素开展可控性分析,对其优化控制可以缓解银行信贷的顺周期性。

  • 2021-06-28
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大数据在城市规划中的应用_来自北_省略_市城市规划设计研究院的思考与实践_茅明睿

大数据是当前最热的话题之一,在城市规划及相关领域,一批城市规划、地理、计算机等学科的研究者开展了一系列基于大数据的城市研究,形成了当下的一股热潮,并迅速对城市规划产生了冲击,引起了规划行业的重视。本文分析了大数据之所以能够迅速对城市规划产生影响力的两个重要因素:开放数据运动和互联网——尤其是新浪微博上的规划圈,并通过一系列事件描述了大数据对城市规划产生影响的历程。尽管基于大数据的各类城市研究初具规模,但大数据在城市规划中的实际应用却很有限,本文分析了制约大数据在城市规划应用的几个主要原因,以及城市研究与城市规划的不同。最后本文从战略层、基础层、研究层、应用层四个方面介绍了北京市城市规划设计研究院在对大数据应用的相关问题进行分析之后所做的战略规划和实践案例。

  • 2021-06-28
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5G毫米波焦点频段(26+GHz)全球研究动态与展望

阐述了 5G 系统毫米波焦点频段(26 GHz 频段)全球频谱划分与现有应用概况,对全球研究 动态与主要国家和地区的初步观点进行了梳理与总结。 结合本频段现有无线电业务应用情况,重点 剖析了开展频谱兼容性研究的关键场景、研究方法与主要挑战。 最后,对 5G 系统有助于兼容共存 的特征进行了归纳,为后续研究指明了方向。 相关内容可为该频段 5G 频率规划提供借鉴

  • 2021-06-28
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5G推进及其务实发展战略思考

在讨论5G启动背景、现阶段基本启动状况以及ITU-R标准化路标的基础上,重点论述了5G发展方针、技术 路线及其关键技术走向等问题,最后给出了5G务实发展战略的相关思考。

  • 2021-06-28
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5G网络安全问题分析与展望

伴随着 LTE 等第四代移动通信技术的商业化应用,对于下一代通信技术( 5G) 的研究也已经悄然展开。 相较于 4G 网络,5G 将带来更高的峰值速率体验、高密集用户连接的优质服务、泛在网络互联互通、更优质的用户访问 体验以及实时而可靠的网络连接。 但是在对这些即将出现的特性充满期待的同时,也需要尽早地预见到与之伴随的、 可能的安全问题。 通过介绍和分析 METIS 和 IMT-2020( 5G) 推进组所提出的 5G 概念和架构,从而找出可能会出现的 5G 安全问题,并提出了与其相对应的 5G 安全研究的方向和方法。

  • 2021-06-28
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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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