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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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持续集成持续交付的NFV/SDN网络新型集成体系

基于NFV/SDN等云化新技术的下一代网络在分层解耦的同时,给运营商带来了巨大的集成挑战,运营商下一代网络的集成交付效率和交付质量有待提升。重点阐释NFV/SDN网络集成的痛点,分析下一代网络集成的关键要素,借鉴云计算领域逐渐兴起的持续集成持续交付模式,提出针对NFV/SDN的新型集成体系,并进一步阐释中国移动自主研发的AUTO自动化集成工具及其在中国移动NFV/SDN网络建设中发挥的重要作用。

  • 2021-12-06
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虚拟化网络运营和测试实践探讨

网络功能虚拟化(NFV, Network Function Virtualization)是指基于标准服务器、交换机等设备,采用虚拟化软件化的技术手段,实现传统网络设备实体的功能。从2012年ETSI成立网络功能虚拟化工作组(ETSI ISG NFV)以来,网络虚拟化持续发展,在网元设备上提倡分层解耦,采用通用设备来节省运营成本;在业务运营上提倡自动化,以自动扩缩容功能为代表的网络弹性与快速构建能力对运营商颇具吸引力。NFV技术的引入,使得运营商在通信技术的发展与变革上有了更多的挑战,本文主要针对NFV后网络的运营管理和网元测试管理方面进行了深入探讨和研究。

  • 2021-12-06
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基于物联网技术的排污自动控制系统的设计

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  • 2021-11-16
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基于物联网技术的工业自动化应用

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  • 2021-11-16
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基于物联网技术的煤气自动监控系统

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  • 2021-11-16
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基于物联网技术的设施农业自动控制系统

基于物联网技术的设施农业自动控制系统基于物联网技术的设施农业自动控制系统

  • 2021-11-16
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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