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5G专网安全需求分析及策略探讨

为提高5G专网的安全性，首先分析独立专网、虚拟专网和部分共享专网所面临的安全风险，接着论述独立5GC安全防护、下沉网元安全防护、下沉网元与公网5GC间的安全控制、5G专网与企业网间的安全控制、业务隔离与切片安全、安全运维等安全要素，最后提出三类5G专网的安全策略建议。

  • 2021-11-30
  • 阅读223
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机器人技术在图书馆智能化IM咨询中的应用研究

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  • 2021-12-01
  • 阅读115
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基于WiFi技术的智能搜救机器人

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  • 2021-12-01
  • 阅读126
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图书馆智能化机器人三项关键技术的研究与探讨

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  • 2021-12-01
  • 阅读119
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关于AI算力问题的思考

人工智能技术已经成为国家发展战略。目前人工智能技术对算力需求与集成电路所能提供支持的差距日益加大，人工智能信息处理平台需要在处理速度、复杂度和功耗等方面有数量级的改善，才能满足人工智能技术在军民领域的应用，因而需要寻求新颖的技术路线解决人工智能的算力问题。介绍了一种颠覆性的技术——概率计算方法，该技术采用了一种类脑的非精确的模糊计算模式。相关研究工作表明，在现有工艺条件下该技术能够满足人工智能系统对处理速度、复杂度和功耗的要求，可以支持未来人工智能系统应用的要求。

  • 2021-12-06
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高噪声环境下的生成对抗网络人机语音增强技术

在复杂环境下，传统的语音增强技术存在泛化能力弱、性能表现不足等缺点。近年来，生成对抗网络技术在语音信号处理领域有着重大突破。通过改进传统的生成对抗网络模型，提出了基于深度完全卷积生成对抗网络的高噪声环境下人机语音增强方法。该方法将语音信号语谱图作为生成器输入，判别器根据纯净语音信号指导生成器生成高质量的语音信号，滤除噪声信号。实验表明，通过语谱图和客观质量评分评估，可以发现所提方法可以明显改善语音质量，减少语音失真，增强系统的鲁棒性。

  • 2021-12-06
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生成式对抗网络的通信网络安全技术

为了更好地解决通信网络中存在的恶意攻击，保护用户数据安全，通过生成式对抗网络的生成模型和判别模型相互博弈不断优化，构造成最优判别器，可以对数据攻击进行检测。主要介绍生成式对抗网络（GANs）和Wasserstein生成式对抗网络的区别、模型及算法，通过研究GAN与WGAN梯度消失问题，实验证实WGAN可以有效地解决网络收敛性差、模型自由不可控、训练不稳定等问题，具有更好的性能。

  • 2021-12-06
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LTE小区的人工智能应用与探索

随着人工智能技术在各领域的迅速发展，无线网络日常运维领域也逐渐尝试借助人工智能技术提质增效降本。主要介绍在该领域性能指标异常数据诊断、指标趋势预测、LTE小区扩容预测三个方向应用人工智能技术进行探索研究的成果。异常诊断使用基于小区规模和时间周期改进后的LOF算法，结果较为理想；LSTM在平均激活用户数个别指标上预测效果较好；LTE扩容小区预测基于改进后的LR模型预测准确率可达99%以上。这些成果将逐渐经过大规模优化测试并最终落地，对运营商无线网络智能化、自动化运营将提供很大技术支撑。

  • 2021-12-06
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