AI/ML在无线通信系统中物理层的应用

随着近些年现代计算与数据存储技术的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术也随之广泛地应用于人们的生产生活中，其中最关键的机器学习（Machine Learning, ML）技术也为解决很多无法建立数学模型的难题提供技术支持。因此，研究人员很自然地也希望把AI/ML技术引入到无线通信系统中来解决传统接入网中的技术难题。事实上，无线接入网中有很多地方无法用严格的数学模型加以准确地描述，尤其是在无线接入侧的高层，同时无线接入网每时每刻也会产生海量的数据需要分析，这也大大增加了系统设计的复杂度。当下一代通信6G被定义为超通信时代后，无线接入网的高层又承担了更多业务层面的功能，比如对数据包的分类，识别等，这些功能需求均比较适合AI/ML技术进行处理。

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2016年全球科技创新方向与新兴产业版图

科技创新及其产业化促进新兴产业的崛起，引导二级市场投资。我们梳理了全球科技创新方向和新兴产业版图，并从 A 股市场筛选出最值得投资的领域。我们认为创新技术的概念投资看“海外映射”：如智能微尘、领悟技术、脑机接口等技术，新兴产业的成长投资看业绩增长：如智能与新能源汽车、3D 打印、互联网传媒等产业。

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3GPP中URLLC标准研究进展

为了应对未来移动流量与设备连接数量的爆炸式增长，第五代通信系统（5G）将通信服务从人与人之间通信渗透到物联网及各种垂直行业领域，3GPP从NR第一个版本开始就开展了针对低时延高可靠通信的标准研究工作。首先概述了URLLC在3GPP中研究的标准化进程；然后列举了URLLC用例与需求，基于多样化的需求指标，详细介绍了使能URLLC业务的物理层关键技术与其在3GPP各个阶段的研究进展；最后，总结全文并对未来URLLC技术的发展做出展望。

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URLLC超低时延解决方案和关键技术

工信部发放5G牌照后，电信运营商就紧锣密鼓地加紧推动5G商用进程。2019年11月，5G商用套餐正式商用，这标志着中国正式跨入5G商用时代。和以往的通信制式明显不同的是，5G在面向电信终端用户的同时，还面向工业化、自动化的应用。这标志着我国开启了第四次工业革命的序幕，5G技术将极大促进工业互联网的发展，推动人类进入智能化时代[1]。工业互联网对5G提出了很高的网络可靠性和低时延要求，例如工业控制、远程医疗、车联网等要求5G网络能提供小于10 ms的端到端超低时延能力[2]。3GPP对此场景定义为URLLC，并从R15开始研究相关技术，制定一系列技术标准。当前3GPP的重点是改善5G无线部分的通信时延[3]，对承载网、核心网等网络架构方面的超低时延技术研究较少，本文从5G网络架构的角度[4]，介绍了URLLC超低时延的解决方案和关键技术，并提供了部署方面的建议。

2021-12-07
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URLLC典型应用建模与评估

为了实现万物互联，5G标准在制定之初就提出了三大场景：增强移动宽带（eMBB）、超可靠低延时通信（URLLC）、海量机器类通信（mMTC）。其中，URLLC技术被视为移动通信技术针对工业控制、智能医疗、自动驾驶等高实时性高可靠性要求的垂直领域的深度优化。本文将聚焦于第一批落地应用的典型URLLC场景（港口远程控制和工厂AGV），分析其典型业务模型，基于运营商典型网络配置进行建模评估，结合系统级评估结果，给出后续发展建议。

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基于大数据的仓储共享模式研究

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高校图书馆大数据平台区块链应用研究

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