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人工智能教练:“硬”技能VS“软”技能

人工智能教练是一种计算机软件程序,该软件借助先进的人工智能技术收集各方面的语言和行为信息、建立数据管理平台,并基于人工智能技术挖掘数据背后的规律,最后建立实时反馈系统,对学员的个人能力进行评估,并提出改进建议,提升学员的技能。

  • 2021-11-25
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基于5GMR的SSB波束场景调优实现波束间用户均衡

无论在 SA 或是 NSA 组网小区中,用户均通过搜索 SSB,选择最强波束进行小区选择、B2/A3 事件上报、随机接入、切换等动作。而在当前厂家设备的实现上,可以通过预设场景,对SSB波束整体包络进行调整。一般而言,场景水平和垂直宽度越大, 每个波束覆盖的范围也越大(包括水平和垂直维度) ,但能量也越分散,反之亦然。

  • 2021-12-22
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5G SA网络接入类问题优化方法研究

MIB 承载在 PBCH 上, 发送周期为 80ms, 在 80ms 内重复发送. MIB 信息中包括:系统帧号, SIB1 和公共广播消息的子载波间隔, SSB 的 RE 级偏移, CORSET0 的资源配置. 在初始接入时 UE 通过接收 SSB 进行小区搜索, 和小区实现时间和频率的同步之后, 才能接入无线网络. 在邻区测量时, UE 通过下行同步之后, 才能解码出SIB1信息, 解码出邻区的 NCGI。SSB 通常以 4 个连续的符号发送, PBCH 包含 PBCH DMRS信号。

  • 2021-12-22
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R165GNR无线增强功能

3GPP已在R15规范中完成了新无线(NR)系统的基本功能。但是,由于Release 15时间过于仓促,所以只引入了基本切换。基本切换主要基于LTE切换机制,即网络基于UE测量报告控制UE移动性。在基本切换中,与LTE类似,源gNB通过向目标gNB发送切换请求来触发切换,在接收到目标gNB的ACK后,源gNB通过发送带有目标小区配置的切换命令来发起切换。在目标小区配置的RRC reconfiguration后,UE向目标小区发送PRACH。

  • 2021-12-22
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5G CQI 覆盖优良比提升方法探究

5G 覆盖优良率(CQI 优良比) 能够反映 5G 用户信道质量, 可通过射频优化及优化参数提升。 射频优化解决 5G CQI 质差问题, 可从发射功率, B1 门限及机械下倾角等方面解决。增大 TOP 小区发射功率、 按照连续覆盖原则修改机械下倾角, 形成 5G区域的连续覆盖以及增大锚点站 B1 门限等手段均可以解决 5G CQI 问题, 提升5G 覆盖优良率。

  • 2021-12-22
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5G波束场景优化改善居民区深度覆盖研究与实例

波束赋形方向可控, 可跟随移动的终端调整波束方向。在非视距(NLOS) 场景下, 波束赋形还可利用波束的反射或折射让信号抵达终端。但是, 由于终端经常处于移动状态, 高频信号(尤其是毫米波) 又易受无线环境影响, 比如被建筑物、 雨水等阻挡, 很容易导致波束信号无法抵达终端。因此, 为了确保连续的无缝覆盖, 需要基站侧尽可能在不同的方向上发送多个波束。要管理多个波束, 就需要波束管理技术。

  • 2021-12-22
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NSA组网模式下的5G终端耗电问题研究与应用

三大运行商在重点城市已经实现5G网络的区域性连续覆盖,部分友好用户已试用5G网络,用户使用过程中普遍出现终端异常耗电的情况,用户感知相对较差,因此网络侧对手机电池节电势在必行,本文主要通过优化的手段,来降低终端耗电。

  • 2021-12-22
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5G初期全球市场观察与借鉴

从国家战略、电信运营商的商业规划以及各国产业链进展等维度,对全球5G发展做了透视性的综述,并探讨了基于5G技术能力革新对社会经济转型带来的推动作用,以及在这种转型背景下,电信运营商的角色将如何转变。最后,对我国如何持续领跑5G时代提出了思考。

  • 2021-12-22
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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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