随着大数据、机器学习等创新技术的发展,人工智能技术越来越成熟化,在社会生活的多个领域得到了广泛的应用,极大地推动了社会进步,同时也带来了安全领域的挑战。对人工智能技术的发展和政策背景进行概述,对标准化现状进行了介绍,在对应用于通信领域的人工智能技术分析的基础上,探讨了人工智能在通信安全领域的应用。
在移动通信技术发展过程中,迎来了5G时代,致使业务增长量持续上升,必须关注到室内无线网络覆盖问题。传统室外站与室内分布系统无法满足5G网络的业务需求,需要建立高效且灵活的网络方式。此次研究重点分析5G室分系统的规划与设计,希望可以为相关人员起到参考性价值。
自从中央经济工作会议首次提出“新基建”概念并把5G、人工智能、工业互联网、物联网定义为“新型基础设施”至今,各方对于“新基建”的理解和认识呈现多元化趋势,主要有“七大领域说”(5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网)。7月28日,中国联通副总经理梁宝俊在“华为2020共赢未来全球线上峰会(Better World Summit)”上把“新基建”七大领域归纳成三大类网络——通信网(5G)、交通网(城际高速铁路和城际轨道交通)、能源网(特高压/智能电网/新能源汽车充电桩等)的升级,这三大类网络在新基建过程中有着甚为密切的关系——通信网与交通网之间以智能交通车联网而融合发展、通信网与能源网之间以能源互联网而紧密联系、交通网与能源网之间以新能源汽车基础设施实现更为深度的发展互促。
党的十八大以来,我国数字经济蓬勃发展,对构建现代化经济体系、实现高质量发展的支撑作用不断凸显。随着各行业数字化转型升级进度加快,特别是5G等新技术的快速普及应用,全社会数据总量爆发式增长,数据资源存储、计算和应用需求大幅提升,迫切需要推动数据中心合理布局、供需平衡、绿色集约和互联互通,构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系,促进数据要素流通应用,实现数据中心绿色高质量发展。根据《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》(发改高技〔2020〕1922号)部署要求,为加快建设全国一体化大数据中心算力枢纽体系,制定本方案。
智慧地铁代表城市轨道交通的发展方向,对构建高效率、高品质的城市公共交通体系具有战略意义。然而关于智慧地铁的建设,当前国内外尚无成熟的理论及实践可循。上海轨道交通基于多年的业务经验积累和近年来在智慧化方向的探索性研究,明确了智慧地铁建设的路径和实施方法,形成了一套智慧地铁的建设管理方法。
2018 年12月,中央经济工作会议强调要发挥投资关键作用,加大制造业技术改造和设备更新,加快 5G 商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设,加大城际交通、物流、市政基础设施等投资力度。2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会召开会议,强调要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。
在全球经济增长乏力的背景下,数字经济成为撬动经济增长的新杠杆,成为各国提振经济的重要方向。数字技术支撑的新产品、新服务、新业态、新商业模式成为经济增长的主要贡献力量。作为国民经济发展的中坚力量、中国特色社会主义的支柱,我国国有企业的数字化转型将深刻影响国家的经济面貌与发展走势。只有紧追全球数字化、智能化产业革命的浪潮,国有企业才能在新的竞争形势下实现高质量发展。
运营商、设备厂商和芯片厂商正在齐心协力地推动第五代移动通信标准(即5G)的制定。5G是现在4G(也称为长期演进项目,Long term evolution,即LTE)移动通信标准的下一代,5G数据传输速率可超过10Gbps,是现在LTE标准的100倍。5G技术能否成为现实,现在还是一个疑问。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
广东背靠背柔性直流(简称柔直)工程交流侧仅有两条出线,且只有一个下一级变电站,换流器出现最后断路器的风险较高,工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度,基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围,提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法,并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明,背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关,且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重,换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂,采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象,建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型,通过试验验证了模型的有效性,并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法(improved sparrow search algorithm,ISSA),采用改进麻雀算法优化BP神经网络(improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network, ISSA-BPNN)建立绝缘跳线夹温度预测模型,并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络(particle swarm optimization back propagation neural network, PSO-BPNN)、遗传算法优化BP神经网络(genetic algorithm optimization back propagation neural network, GA-BPNN)、麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm optimization back propagation neural network, SSA-BPNN)及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明,ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内,且收敛速度更快,可以更加精准预测绝缘跳线夹温升,为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求,结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况,总结了5G LAN网络安全相关技术,以及有代表性的行业典型案例,为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源,同样是国际公认的零碳可再生能源,具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛,包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式,广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域,是其他可再生能源无法替代的。
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