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基于机器学习方法的设备监控指标预测

主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法,从生产实际出发,在不同应用场景下对不同厂商,甚至是同一厂商内不同设备,不同版本,设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”,并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。

  • 2022-01-04
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一种面向5G网络的人工智能平台

首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义,以及使用人工技能技术的痛点,横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后,详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措,最后展望网络AI平台未来的演进计划。

  • 2022-01-04
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电信计费业务中基于复购行为的协同过滤营销推荐

移动互联网时代下,通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据,发现用户复购行为规律,并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度,在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法,以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性,选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试,结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。

  • 2022-01-04
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ICT机房基础设施监控系统标准化建设研究

针对当前ICT机房基础设施监控系统建设中存在的多监控子系统并存、各子系统条块分割、底端采集设备不通用、系统间无法数据共享、无法联动、互联接口不统一等问题,从底端采集设备、B接口、中间数据库、监控平台软件功能等几个方面,提出ICT机房基础设施监控系统的标准化建设方案,涵盖了底端采集设备统一组网、采集数据共享和系统功能测试评估等方面,以满足今后ICT基础设施监控大数据分析和智能控制的需求。

  • 2022-01-04
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SDN中基于用户服务等级目标的流量控制算法

SDN解决了传统IP网络异构性带来的配置管理困难、业务维护复杂等问题,流 量控制算法成为SDN的研究热点。现有流量控制算法多为业务流的配置优化 和网络整体性能的优化,缺乏面向用户需求的设计。然而,网络用户最关心的是自己业务的服务质量。不同业务流的QoS参数和目标不同,对传输链路性能提出了定量化的要求。针对这个问题,提出基于用户服务等级目标要求的流量控制算法。算法首先对多种QoS指标的业务流进行了分类,再结合业务流优先级和服务等级目标值的约束模型进行路由计算和资源分配。仿真实验证明,该算法能瞄准用户对业务流的QoS要求,精准地选择服务链路,达到多业务流QoS保障的目的。

  • 2022-01-04
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SR-IOV技术在数据中心网络中的应用

随着我国经济高速发展以及信息化程度的提高,云计算已经得到了广泛应用,但是现有的一些云计算技术随着管理计算资源规模的增加存在性能瓶颈。分析了传统IaaS中VM网络配置中存在的问题,提出了采用SR-IOV技术提高网络性能;同时对技术应用过程进行了详细的阐述,并进行了网络性能对比测试验证,最后提出了云网一体数据中心建设思路。

  • 2022-01-04
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一种使能5G的AI深度学习训练与服务平台

以深度学习为代表的AI技术可以广泛用于5G网络的故障分析、网络覆盖、性能优化、网络容量预测、精准网络建设、能耗管理、资源调度、网络切片、客户服务等领域,从而提升网络运维效率,降低网络运维成本。研究并实现了一种端到端的AI深度学习训练和服务平台,从而为5G各类应用服务的快速构建提供支持。

  • 2022-01-04
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NB-IoT网络指标体系研究与应用

窄带物联网(NB-IoT)技术作为万物互联中炙手可热的技术受到了各大运营商的重点关注。首先统筹考虑物联网业务与传统移动网络业务的异同,结合路测数据和现有网络指标,从覆盖、干扰、接入、容量、业务量和保持6个维度,建立六维三级指标评估体系。然后从窄带物联网典型业务特点出发,结合网络实践,探讨了满足典型业务基本需求时网络覆盖指标的下限,平衡了网络指标与建设成本,极具市场价值。

  • 2022-01-04
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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