详解联邦学习Federated Learning

近年来人工智能可谓风风火火，掀起一波又一波浪潮，从人脸识别、活体检验发现刑事案件报警到阿尔法狗大战人类围棋手李世石、再到无人驾驶、以及已被普遍应用的精准营销，AI逐步进入人们生活的方方面面。当然也不免出现部分过度吹捧，导致对AI的误解--AI无所不能，既然这么好用，为啥我不能拿来用一下？在追逐AI的同时却忽略了一点，AI是靠数据来喂的，而且是大量优质数据。

2021-12-10
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5G基站射频传导测试研究与应用

5G基站的射频性能测试可以分为传导测试和OTA（Over The Air，空口辐射）测试两类。射频OTA测试作为新引入的测试需求，已经有大量人员进行过相关研究[2-4]。射频传导测试作为传统测试项目，其测试过程中存在发射机测试模式的选取、接收机参考测量信道配置、测试项目间关联性、测试结果与设备性能的相关性等多个关键点值得进行深入研究。当前除3GPP系列标准中对传导测试方法进行规范性说明外，国内外对相关测试方法或实施方案详细介绍的文献资料很少。射频传导测试系统方面，现有的测试系统仅针对5G终端，并无针对5G基站的成熟的传导测试系统。本文主要通过对5G基站射频传导一致性测试项目的梳理归纳，分析不同测试项目的配置、考量的设备指标及其对实际网络的影响，并结合实际测试的经验，提出了5G基站射频传导一致性测试的方案。

2021-12-10
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星地融合通信中的卫星回传技术

星地融合通信网络以其低成本、高覆盖特性，通过地面网络与卫星网络的融合，可实现大流量区域高峰时段通信的快速高效接入，满足日益增长的高速率、大容量通信业务需求。为了满足稳定可靠连续的通信可接入性，提出了星地融合通信中的卫星回传系统架构，从服务质量、移动性管理和资源分配三个方面对星地融合通信中卫星回传技术的研究现状和未来发展趋势进行了分析和展望。

2021-12-10
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IP网络控制器架构与关键技术

为满足主流运营商新的IP网络运营要求，实现网络运营流程端到端自动化闭环，基于新时期IP网络的业务需求，研究了引入IP网络控制器的必要性、目标架构和关键技术，在此基础上研究了这些关键技术的应用场景，并基于实验室环境验证其有效性。为电信运营商在未来的IP网络管控中提升业务发放和运维效率、降低运维成本提供重要参考。

2021-12-10
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基于数字孪生的车路协同虚拟仿真平台研究

智能仿真平台作为车路协同技术测试的重要手段，具有低门槛、高效率、高安全等优势，逐渐成为行业的主流研究方向。基于数字孪生的信息空间数字化模型映射技术，提出一种基于数字孪生的交通仿真平台研究方法，完成人-车-路-网的全息仿真映射，构造可配置的场景案例串联测试方式；同时在安全、环保、效率等维度设计评估优化方法，实现车路协同平台感知、决策、控制的闭环仿真测试，为车路协同方案落地提供借鉴和参考。

2021-12-09
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基于“7·20郑州特大暴雨”对空天地一体化通信的思考

针对“7·20郑州特大暴雨”事件中的新型应急救援方式进行了总结与思考，探索了面向应急通信的空天地一体化通信网络的发展思路与方案，并给出了建议。在此次“7·20郑州特大暴雨”的应急通信救援中，地面运营商部署无人机实现了对局部区域的通信恢复，借助卫星通信为通信受阻区域提供语音与短报文服务。作为空天地一体化通信网络不可或缺的一环，无人机与卫星通信成为此次救援中新型且有效的应急通信方式。为了更好地增强应对紧急突发事件能力，在构建空天地一体化通信网络中，应逐步建立统一技术体制，分阶段实现业务、体制与系统的异构网络融合。

2021-12-09
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基于回归分析算法的5G室分变频双路功率差与速率关系研究

目前在实现5G深度覆盖的同时，5G室分双路变频策略可最大化利用现网4G单路DAS，使之快速、低成本地升级改造成具备MIMO能力的5G室分方案。通过场景选取、测试方案等策略寻优，对新型5G室分变频双路系统进行双路功率差与下载速率的测试采样，并采用MATLAB编程技巧、经典函数使用等研究方法，研究分析其双路功率差与速率的量化关系，根据一元线性及一元多项式回归分析算法计算出当双路功率差约在4.72 dB以内时，下载速率降幅可控制在5%范围内。

2021-12-08
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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下，为提升5G边缘用户的感知速率，开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限（B1）与辅载波删除门限（A2）的合理设置，依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求，同时结合集中开站流程特点，划分为覆盖场景和干扰场景，分别对不同场景的参数设置进行了分析，得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略，从而在网络开站源头进行提前优化，为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

2021-12-08
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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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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。