面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切，以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标，介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先，简述安全多方计算及其相关技术，包括同态加密、不经意传输、秘密共享等；其次，分析联邦学习架构，从源数据节点和通信传输优化方面探讨现有研究；最后，整理对比面向隐私保护的非聚合式数据共享框架，为后续研究方案构建和运行提供支撑。此外，总结提出非聚合式数据共享领域的挑战和潜在的研究方向，如复杂多参与方场景、优化开销平衡、相关安全隐患等。

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区块链与联邦学习综述

移动边缘计算（Mobile edge computing，MEC）用来处理来自无处不在的移动设备的大量数据，以便在人工智能（AI）的帮助下实现智能服务。传统上，AI技术通常需要在单个实体中进行集中数据收集和训练，但是MEC服务器由于数据隐私问题和大数据量通信开销无法计算。基于上述背景提出联邦学习（FL）通过协调多个移动设备联合训练AI模型，而无需泄露本地的数据。

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通信网络中量子计算潜在应用场景探索

未来通信网络需要满足“空天地海”一体化、超高密度设备连接、海量数据流量处理以及高度智能与自治化等特点，对网络的超性能计算能力提出了迫切需求。量子计算作为后摩尔时代的最重要的计算技术之一，拥有经典计算无可比拟的并行计算与信息处理能力，有望成为未来通信网络的关键使能技术。首先分析了量子计算在通信网络中应用的潜在需求，在对量子计算、量子算法和量子衍生技术的发展现状进行介绍的基础上，重点探索了若干量子计算在无线网络中的潜在应用场景，进一步展望了量子计算在未来通信网络中的应用前景。

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卫星移动通信现状与未来发展

卫星通信定义为以卫星作为中继站进行无线电波发射或转发的一种通信方式，能够实现两个或多个地面站/手持终端以及航天器和地面站之间的通信。相较于传统地面通信，卫星通信能够以较低的开销实现较广的无缝覆盖，同时地理环境不对其产生约束。并且可使用的频谱资源十分丰富，载波频段可从甚高频（Very High Frequency，VHF）到Ka频段，正往更高的频段发展。除此之外，卫星通信在岛屿、沙漠等低业务地区，船舶、飞机等地面网络难以覆盖区域得到了普遍的应用。其提供的移动通信服务具有跨度大、距离远、机动性强、通信方式灵活等优点，是蜂窝移动通信的必要补充和延伸。

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联邦学习的技术挑战和应用展望

联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中，联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络，还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。

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5G在工业互联网领域的应用进展

“5G+工业互联网”已成为产业界探索的重要方向，但仍存在工业企业对5G能发挥的作用、与工业融合落地方式及发展趋势认识不足的问题。首先剖析了5G技术赋能工业企业数字化转型的作用，其次从建网模式、5G+MEC、融合终端、融合应用等方面总结了“5G+工业互联网”阶段性发展经验，最后展望5G技术及标准化趋势，并提出5G与工业互联网融合创新是产业发展的必然趋势，需要产业界持续探索和推进。

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支持5G LAN的UPF转发模型

5G LAN功能已经成为5G网络在工业互联网应用中最重要的增强能力之一。参考传统交换机的常用组网拓扑，分析了5G LAN的组网和转发需求，研究了支持5G LAN功能的UPF转发模型，设计了UPF软件架构，并基于开源软件完成了Ethernet类型5G LAN的基本转发功能验证，为5G LAN技术研究和应用提供参考。

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联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题，网络可融入联邦学习技术，构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状，介绍了基于联邦学习的网络智能化架构，并基于该架构验证了客户体验管理应用案例，为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴，进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。

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