ROADM区域组网在长途干线网络中面临的挑战

在阐述组网模式演进的基础上，简要介绍了ROADM区域组网的技术优势。根据区域ROADM组网在长途干线建设中的推广应用情况，深入思考，重点分析了区域组网带来的新问题和挑战，并提出了针对性解决思路和建议。

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基于混合现实的智能建维辅助系统研究

由于5G网络采用了复杂的无线传输技术和无线网络架构，网络的建设和维护将成为一个极具挑战性的工作。为了解决传统网络建设和维护工作中工作效率低下等问题，首先分析了网络建设和维护场景面临的困难，针对行业痛点构建基于混合现实的智能建维辅助系统，然后介绍系统的架构和功能，最后阐述了该系统应用的具体场景。对该系统的研究可有效地提高网络建设和维护的智能化程度，在减少工作人员工作量的同时提高网络建设和维护的效率。

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基于图像分割的网络覆盖评估方法

基于深度学习理论，采用TensorFlow和Keras框架，在下载的原始卫星地图上使用LabelMe软件对目标物体山和水域进行标注，将标注好的原始卫星地图切分成小尺寸图片并进行图像增强后，使用U-Net算法构建神经网络模型进行图像分割来提取目标物体的轮廓。在得到目标物体的轮廓后，经过经纬度计算转换获取目标物体的闭合电子边框，与无线网络中的MDT栅格化数据及地（市）、面场景、点场景电子边框相结合应用于网络评估。该方法可剔除无需网络覆盖区域的山体水域部分对指标的影响，有效提升各类场景网络覆盖评估的准确性，为网络规划建设与优化提供数据支撑。

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基于知识图谱的智能故障诊断研究

介绍了一种基于知识图谱的智能故障诊断系统，通过构建电信领域知识图谱，将电信网络领域零散的专家经验及庞大的产品、案例知识和故障数据有效关联，并应用知识图谱推理技术，进行网络故障智能诊断，辅助解决网络运维领域的故障问题。该系统利用知识图谱解决了故障知识与故障数据自动对接、自动推理生成故障传播链、按图索骥查询故障传播可解释性知识等问题，经过现网真实故障场景验证，可以极大提高故障根因定位分析全过程的处理效率。

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基于机器学习方法的设备监控指标预测

主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法，从生产实际出发，在不同应用场景下对不同厂商，甚至是同一厂商内不同设备，不同版本，设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”，并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。

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SR-IOV技术在数据中心网络中的应用

随着我国经济高速发展以及信息化程度的提高，云计算已经得到了广泛应用，但是现有的一些云计算技术随着管理计算资源规模的增加存在性能瓶颈。分析了传统IaaS中VM网络配置中存在的问题，提出了采用SR-IOV技术提高网络性能；同时对技术应用过程进行了详细的阐述，并进行了网络性能对比测试验证，最后提出了云网一体数据中心建设思路。

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移动网络NPS提升方法探讨及建议

网络NPS指标是用户对网络感知的直观反映，是运营商口碑的直观体现，关系到运营商的品牌形象及业务发展。从网络KPI指标和贬损用户画像入手展开分析，找出NPS与网络KPI和用户特征的对应关系，进而建立NPS评价体系，预判潜在NPS贬损小区，并给出NPS提升建议。

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5G NSA共建共享方案实践

5G前期建设主要采用NSA组网，后期会演进到SA组网。由于5G使用高频，覆盖性能较弱，SA组网建设投入巨大，单站运营成本非常高。中国电信和中国联通在4G时代已经就共享展开合作，5G时代双方期望进一步开展通力合作，在节省投资的同时，建立一张有竞争力的网络，发挥“1+1≥2”的效果。阐述了共建共享的需求以及满足需求的技术手段和业务实现。

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