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联邦学习及其在电信行业的应用

联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。

  • 2022-03-31
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深度学习推理侧模型优化架构探索

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是模拟、延伸和扩展人的智能,是在机器上实现的理论、方法、技术及应用,也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶,在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前,科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来,随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟,人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展,基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速,其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域,表现均已超过人类,尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后,人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。

  • 2022-03-31
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我国5G专网发展的现状分析

5G时代,面对专网市场新机遇,电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术,为各行各业建设5G专网,为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络,助力企业实现数字化转型升级。近年来,在国家政策的大力支持下,在产业链各方的共同努力下,我国5G专网呈现良好的发展势头。

  • 2022-03-31
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“能源互联网”发展趋势及电信运营商拓展策略浅析

近年来“能源互联网”成为国内外关注的一个热点话题,但目前关于“能源互联网”的研究和发展仍处于起步阶段,理论体系、技术体系、标准体系和产业体系等都还没有形成。能源互联网的基本理念是将能源和信息进行深度融合:一方面,人类的持续发展面临资源制约、环境制约,注定了能源体系必须向绿色、低碳、高效转型;另一方面,以大数据、云计算、智能化等为代表的信息通信技术,为能源体系的发展变革提供了新的手段和动力。在这样的背景下,对“能源互联网”进行全方面的探索研究,不仅是理论上还是实践上,都有重要意义。本文的主要目标是介绍国内外研究现状与发展趋势,并从通信行业及电信运营商的角度出发,浅析潜在的新业务,探讨应对策略。

  • 2022-03-31
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基于移动用户画像的个性化PCC决策技术

为了实现高度的用户差异化,满足用户的个性化移动网络连接需求,首先描述PCC控制的层次结构,分析现有PCC决策方法的用户差异化问题,然后阐述移动用户画像与典型画像标签,最后提出基于移动用户画像的个性化PCC决策方案,以提高PCC决策的智能化水平,满足用户的个性化网络需求,优化移动网络资源分配。

  • 2022-03-31
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5G技术挑战、5G商业模式挑战、5G政策挑战

华为无线网络标准专利部部长万蕾在第二届“5G和未来网络战略研讨会”上指出,产业界正在关注的5G标准,是在定义和规划未来十年到三十年的信息通信体系。这是一个非常重要的命题,要让5G更有生命力,就要在它出生的时候给它赋予更强大的基因。在她看来,产业的可扩展性、全球性统一标准的规模优势和良好的用户体验是5G能否成功的关键。

  • 2022-03-31
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基于SDN的中国移动固网(CMNet)的演进

CMNet(中国移动固网)在平台经营(云)、网络经营(管)、用户经营(端)3个层面开展流量经营。流量经营的需求对管道智能化提出了需求,基于流量特征识别、流量经营方向、流量经营措施、流量经营关键能力建设是智能管道的建设目标。

  • 2022-03-31
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基于深度学习的毫米波Massive MIMO信道估计

针对毫米波Massive MIMO系统中基于导频的信道估计精度较差和导频开销过大问题,提出基于DNN的两阶段信道估计方案。第一阶段通过训练数据对网络模型进行训练,在误差阈值范围内得到网络最优效果;第二阶段通过测试和验证数据进行信道参数估计,在此过程中采用Dropout策略防止过拟合。仿真结果表明,与LS、MMSE、OMP算法和LSTM相比,相同导频数量下,所提出的DNN方法信道估计精度平均提升约1.58 dB;不同导频数量下,使用较少导频数量的DNN方法估计精度仍优于使用较多导频数量的LS、MMSE、OMP和LSTM算法,同一估计精度下,DNN方法平均降低导频开销约32.4%。

  • 2022-03-31
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