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基于网格化的主干光缆纤芯配置模型

目前国内各大通信运营商均以网格为基础推进光缆资源的建设、管理、使用,以实现资源配置具有相对的独立性网格化管理模式,但现有主干光缆纤芯配置模型存在跨区、跨机房纤芯配置问题,难以达到网格建设目标。本文通过对主干光缆配置模型进行优化,提出一种新的纤芯分配模型,解决了现有主干光缆跨区、跨机房纤芯配置问题,并通过采取差异化光缆建设方案,进一步降低光缆项目建设成本。以某地市光缆纤芯优化方案为例,通过与传统方案对比分析,验证了新的配纤方案在业务网格化管理、资源优化等方面的价值和作用。

  • 2021-12-03
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5GeMBB空口时延分析与增强技术研究

为进一步增强面向eMBB场景的空口时延性能,从5G NR的空口设计、物理层关键技术入手,分析了eMBB场景下的5G NR空口时延,并提出一种基于TDD/FDD协同的上行增强技术,最后通过Ping业务时延分析为例,给出在3GPP模型假设下的4G LTE、5G NR和采用上行增强技术后的5G NR的时延对比,论证了所提方案的可行性和有效性。

  • 2021-12-02
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区块链技术在智慧图书馆中的应用研究

区块链技术在智慧图书馆中的应用研究区块链技术在智慧图书馆中的应用研究区块链技术在智慧图书馆中的应用研究区块链技术在智慧图书馆中的应用研究

  • 2021-12-02
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融合区块链技术的机构知识库科学数据监护模型研究

融合区块链技术的机构知识库科学数据监护模型研究融合区块链技术的机构知识库科学数据监护模型研究融合区块链技术的机构知识库科学数据监护模型研究

  • 2021-12-02
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面向6G需求的算力网络技术

首先阐述了6G时代中算力网络存在的意义,并简要说明了算力网络分层结构,然后,结合算力网络(CPN)控制技术,详细说明了分布式控制及集中式控制的工作原理,并对算力网络中的异构计算资源纳管进行了描述,最后详细分析了整个算力网络分层架构中各层的作用及构成,并对算力网络未来的发展进行了总结与展望。

  • 2021-12-01
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未来6G网络内生智能的探讨与分析

将机器学习技术应用到未来6G网络使其具备内生智能,是未来移动通信系统发展的重要趋势之一。对将机器学习技术引入到6G网络的必要性、可行性进行分析,并给出了一种网络内生智能的方式。同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。

  • 2021-12-01
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面向空天地一体多接入的融合6G网络架构展望

空天地一体网络架构是6G的核心方向之一,被ITU列为七大关键网络需求之一[1]。6G的空天地一体网络架构将以地面蜂窝移动网络为基础,结合宽带卫星通信的广覆盖、灵活部署、高效广播的特点,通过多种异构网络的深度融合来实现海陆空全覆盖,将为海洋、机载、跨国、天地融合等市场带来新的机遇。国内外产业已经开始积极布局,美国SpaceX公司正在积极储备太空能力、欧洲也在积极开展OneWeb等项目,希望打造规模巨大、覆盖全球的低轨卫星互联网,以抢占卫星网络的运营先机。

  • 2021-12-01
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面向6G的智能表面技术综述

智能表面是一个跨学科新兴技术,在学术界也被称为大型智能表面(Large Intelligent Surface),可重配智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface),金属超表面(Metasurface),软件定义超表面(Software Defined Surface/Metasurface)等。智能表面技术最早由电磁学、材料学的科学家进行研究,之后被引入实际应用中,例如电磁隐身材料、全息成像、雷达波束扫描等。智能表面在20世纪就已经被提出,其技术前身是军用雷达和反雷达设备,主要应用于毫米波、太赫兹等高频波段,因此在早期并没有引起移动通信系统的关注。2017年,Nature Communication杂志上发表了一篇智能表面相关论文[1],论文中介绍了工作于7.8?GHz频段的反射型智能表面,通过1?bit相位控制实现了动态全息成像。智能表面技术再次受到业界广泛关注,尤其是通信界的关注,被认为是6G系统的潜在关键技术之一。

  • 2021-12-01
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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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