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云视频会议关键技术浅析

描述了实现云视频会议的三种架构类型,描绘了不同架构类型的网路拓扑图与系统分层图,并分析其各自特点与优势劣势。同时详细阐述了云视频会议中媒体处理的关键技术,具体包括媒体分层编码技术、媒体数据交换同步技术、媒体网络适应性技术与媒体安全技术。最后对云视频会议技术发展趋势进行了展望。

  • 2022-03-04
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中国联通IT运营平台建设思路

互联网+时代对传统运维带来新的挑战,维护单位需要做好数以万计的设备管理,实现设备故障快速定位,需要维护海量的设备配置信息,满足负责的业务服务以实现快速的业务响应,降低人工操作成本并保证支撑质量,做好相关运维资源的有效运营,是中国联通IT运营平台亟待解决的问题。从中国联通运维支撑系统建设现状出发,对中国联通IT运营平台建设思路进行探讨,从系统定位、能力需求,技术路线等多方面对平台功能需求、技术架构、系统框架等方面进行研究,进而提出相应的IT运营平台建设方案。

  • 2022-03-04
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运营商语音能力开放集中管理方案

本文分析了语音能力开放背景,以及语音能力开放的业务签约受理和管理需求,提出了语音能力开放集中管理解决方案、组网结构、外部接口要求,以及业务订购、受理开通、计费批价和后台管理等主要功能要求。并以云呼叫中心、家庭智能设备通话等典型语音业务能力开放场景为例,描述了其能力开放集中管理技术方案和主要业务流程。最后,对网络能力开放集中管理解决方案的后续迭代进行了展望。

  • 2022-03-04
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3400~3600MHz频段5G系统与卫星固定业务共存研究

近年来,智能终端的广泛应用以及移动互联网应用的多样化,促使全球移动数据业务进入高速增长模式。在全球4G商用方兴未艾之时,由产业界推动的第五代移动通信系统(5G),正在如火如荼的开展研究。频谱作为无线通信的基础战略资源,对5G产业未来发展至关重要。为了引导5G产业发展,抢占市场先机,从2016年开始,包括美国、欧盟、韩国、日本等在内的全球主要国家纷纷制定5G频谱政策,部分主要国家还提出了商用时间表并开展了前期技术试验,为2018-2020年5G的商用奠定基础。为适应和促进5G系统在我国的应用和发展,我国也于2017年底发布5G系统在3000-5000MHz频段内的频率使用规划,规划明确了3300-3400MHz(原则上限室内使用)、3400-3600MHz和4800-5000MHz频段作为5G系统的工作频段[1]。

  • 2022-03-04
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量子保密通信技术发展及应用

量子保密通信是未来提升信息安全保障能力的重要技术手段之一。介绍了基于量子密钥分发(QKD)的量子保密通信关键技术,探讨了量子保密通信应用示范及标准化研究最新进展,提出了量子保密通信的系统架构和典型网络组织;同时为了更好地与现有通信系统融合,提出了一种QKD系统与大容量光通信系统共纤传输方案;最后对量子保密通信的发展前景进行了展望。

  • 2022-03-04
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高速率大功耗传输设备机房散热研究

首先介绍当前传输设备发展现状、现有传输设备和传输机房气流组织方式,随后对大功耗传输设备散热引起的机房局部热点和气流组织混乱等问题进行研究分析。最后结合工程实际从传输机房设备布局和气流组织等方面提出了大功耗传输设备散热问题的解决思路,并对传输设备气流组织提出了具体改进建议。对运营商机房热管理具有一定借鉴意义。

  • 2022-03-04
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基于AI的智能切片管理和协同

5G作为数字化社会的关键基础设施,不仅服务于个人用户, 还需要满足各行各业数字化转型的需求。对于5G业务ITU提出三大应用场景:增强型移动宽带、超可靠低时延通信和大规模机器类通信,3GPP协议已经定义通过3种类型的网络切片支持,从而避免每种业务都新建独立网络造成的建网成本巨大和制约业务发展的问题,同时网络切片之间的隔离也保证了网络的安全性。网络切片的引入给网络带来了极大的灵活性,主要体现在切片可按需定制、实时部署、动态保障。为了实现这些功能,需要引入专门的管理网元来实现切片实例的全生命周期管理,因此,又给网络带来管理和运维的复杂性,使得运营商面对的是一个高度复杂的移动通信网络。如果网络切片的智能化程度不够,使得网络切片无法根据用户的特殊需求进行切片定制,运营商通过网络切片进行业务创新就会受限。

  • 2022-03-04
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材制造在航空航天制造中的应用

近几年来,增材制造在全球范围内迅速走热,各国对于增材制造技术又开始重新重视起来,美国总统奥巴马将其视作制造业回归升级的重要方向,中国也在金属增材制造领域一直处于世界领先水平。随着技术不断的进步,增材制造已经在航空航天、模具以及汽车等领域获得大规模应用,而走在应用前列的当属美国NASA。

  • 2022-01-28
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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