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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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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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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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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5G双域专网解决方案浅析

为了满足教育、文旅等行业客户同时访问内网及互联网的需求，需要制定5G双域专网解决方案。首先对双域专网的业务场景进行阐述，并归纳了三类共性需求，然后围绕业务开展的四个要素进行分析，明确了相应的关键技术，并整合形成两大类双域专网解决方案。最后面向商用实施，结合UPF的部署位置和方式，阐述不同的商用部署模式。未来，将结合各省市相继落地实施的案例，进一步完善双域专网方案，助力5G进一步融入教育、文旅等行业的数智化升级。

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面向5G Advanced网络的话音业务演进研究

以GSM（Global System for Mobile Communications）为代表的2G移动通信技术经过20年的发展和普及，使全球移动话音通信业务获得了空前的成功。到了4G LTE时代，伴随网络速率的大幅提高，话音实现了高清音质传输，并在音频通话的基础上开始拓展视频通话业务市场，同时，以多媒体彩铃为代表的各种话音增值业务也推动了用户业务和体验的不断升级。

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浅谈海底管线及路由调查

海底管线就是铺设在海底的管道和缆线（光缆、电缆），有埋设在海底下面的，也有敷设在海底表面的。海底管线先是从电报电缆发展起来的，1866年跨大西洋海底电缆（The Atlantic Cable）铺设成功，实现了欧美大陆之间跨大西洋的电报通讯。时至今日，随着社会经济和科技发展，海底管线的种类越来越多。

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