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什么是5G前传WDM技术？

5G共站址建设时，无源CWDM具备比较明显的价格优势，5G初期可作为过渡方案进行前传承载，适用于城区等接入距离较短的场景。 ？PAB-WDM、Open-WDM采用半有源方案时既降低了成本，又具备1+1保护及OAM等有源方案的优势，但设备仍处在开发测试阶段，可作为5G成熟期的备选方案。

  • 2021-12-31
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半有源5G前传技术研究与试验

随着5G网络的大范围部署，5G前传作为承载网络的重要组成部分，前传方案的选择直接影响运营商的投资成本和建设效率，通过对当前不同的5G前传技术优缺点的分析，结合5G通信对高带宽、低时延、绿色节能及云化的需求，从网络的可靠性、可维性以及带宽惯性进行研究，得出半有源WDM是未来网络建设的焦点，是5G前传的网络建设趋势。

  • 2021-12-31
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5G通信网络承载CBTC系统业务的方案研究及现场测试

为了积极响应国家的5G发展战略，促进上海轨道交通数字化、智慧化水平的提高，以5G应用探索体系化、技术应用适用化、项目试点可快速复制推广为目标，2020年6月，上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司、上海申通地铁集团有限公司技术中心和中国电信上海分公司共同成立了《基于5G的轨道交通生产辅助业务综合应用研究与试点》项目课题组，共同探索5G技术在城市轨道交通CBTC系统的列车控制、视频监控、智能运维、列车定位等场景下的专业化应用。在该课题的第一阶段，将重点研究利用电信运营商的5G通道代替城市轨道交通高架线路的2.4GHz Wi-Fi和1.8GHz LTE-M车地无线系统，用5G承载CBTC系统的列车控制信息。

  • 2021-12-30
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捍卫数据隐私：联邦学习在临床预测模型中的应用

标准机器学习方法需要在一台机器或数据中心把数据集中起来训练模型，这需要同时处理多家医疗机构的数据，用于临床预测模型的训练。但医疗数据有着极高的敏感性，包括数据的权属问题、数据的隐私问题、数据的合规问题等，这均要求在保证数据绝对安全、合规的前提下进行机器学习模型的训练。如何在医疗数据不出医疗机构安全域的前提下进行一个模型训练，这是联邦学习（Federated learning）兴起的背景。联邦学习使得不同医疗机构能够协同学习、共享预测模型，同时将所有训练数据保存在各自医疗机构内部，从而将机器学习的能力与数据集中存储脱钩。

  • 2021-12-30
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基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究

随着大数据、云计算等技术的高速发展，数字经济已经成为我国经济发展的重要战略，高密度数据中心作为承载技术与产业的实体，是传统工业向信息化转型的关键“新基建”。因此，对数据中心的全方位优化部署成为了从业者的迫切追求。衡量数据中心性能的标准即为可定义、可量化的一系列数据中心关键参数。本文希望研究利用机器学习算法进行数据中心参数自动优化的典型关键技术，特别是研究聚焦在“基础设施层”和“服务器层”等核心参数的具体优化方法，以形成数据中心参数自动优化的设计路径。

  • 2021-12-30
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面向B5G/6G的无线电监测网建设需求初探

面向B5G/6G，为有效监管空中无线电电磁环境秩序以及快速查除各种无线电干扰源，初步探讨了当今无线电监测网应用现状及相关学术研究成果，分析了其建设需求，并结合近年来出现的各种干扰现象给出建议，为未来无线电监测网建设提供理论参考与借鉴。

  • 2021-12-30
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基于bim-cobie技术的建筑设施信息化管理

基于bim-cobie技术的建筑设施信息化管理基于bim-cobie技术的建筑设施信息化管理

  • 2021-12-30
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5G技术应用中如何从热管理方面考量选择电路材料

随着物联网的兴起和移动互联网内容的日渐丰富，人们对移动通信网络的传输速率以及服务质量提出了更高的要求，第五代（5G）无线移动通信技术应运而生并得到快速发展。与此同时，5G也将渗透到其他各种行业领域，与工业设施、医疗仪器、车联网等深度融合，有效满足工业、医疗、交通等行业的多样化业务需求，实现真正的“万物互联”。

  • 2021-12-30
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