百度对象存储系统的架构与演进-崔灿
基于AI 内生的无线接入网络架构
ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００３－３１１４.２０２２.０４.００２引用格式:谌丽ꎬ艾明ꎬ孙韶辉.基于ＡＩ内生的无线接入网络架构[Ｊ].无线电通信技术ꎬ２０２２ꎬ４８(４):５７４－５８２.[ＣＨＥＮＬｉꎬＡＩＭｉｎｇꎬＳＵＮＳｈａｏｈｕｉ.ＡＩＢａｓｅｄＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ[Ｊ].ＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０２２ꎬ４８(４):５７４－５８２.]基于ＡＩ内生的无线接入网络架构谌㊀丽ꎬ艾㊀明ꎬ孙韶辉(中信科移动通信技术股份有限公司ꎬ北京１０００８３)摘㊀要:在回顾历代无线接入网络架构演进㊁５Ｇ系统引入人工智能的进展和现状的基础上ꎬ指出基于ＡＩ内生的方式是未来网络架构设计的必由之路ꎮ未来６Ｇ时代ꎬ无线接入网络将向空天地一体化㊁用户超密集㊁为更多工业互联网场景服务等方向发展ꎬ目前业界已经提出了将服务化㊁智能和开放相关技术作为６Ｇ无线网络的具体使能技术ꎬ以应对进一步提升用户体验㊁降低网络能耗㊁拥抱更多新兴技术的挑战ꎮ为此ꎬ提出了一种基于ＡＩ内生的无线接入网络架构ꎬ包括智能面㊁控制面㊁用户面三个方面的功能ꎬ通过引入智能流㊁智能体的方法ꎬ实现了ＡＩ内生ꎬ并阐述了这个架构如何满足以用户为中心的无线组网需求ꎮ最后ꎬ提出未来基于ＡＩ内生的无线网络设计还需要应对ＩＣＤＯＴ融合㊁通信感知算力融合等方面的挑战ꎮ关键词:无线接入网络架构ꎻＡＩ内生ꎻ用户为中心ꎻ频谱效率中图分类号:ＴＮ９１５.０２㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(ＯＳＩＤ):文章编号:１００３－３１１４(２０２２)０４－０５７４－０９ＡＩＢａｓｅｄＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＣＨＥＮＬｉꎬＡＩＭｉｎｇꎬＳＵＮＳｈａｏｈｕｉ(ＣＩＣＴＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００８３ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＲｅｖｉｅｗｉｎｇｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｒａｄｉｏａｃｃｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓａｎｄＡＩｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎ５ＧｓｙｓｔｅｍꎬＡＩ￣ＮａｔｉｖｅＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋ(ＲＡＮ)ｉｓａｎｉｎｅｘｏｒａｂｌｅｔｒｅａｄｆｏｒＲＡＮａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ.Ｉｎｆｕｔｕｒｅ６Ｇｅｒａꎬｗｉｒｅｌｅｓｓａｃｃｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓｈｏｕｌｄｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｓａｔｅｌｌｉｔｅ￣ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎｅｔｗｏｒｋꎬｕｌｔｒａ￣ｄｅｎｓｅｎｅｔｗｏｒｋꎬａｎｄｄｉｖｅｒｓｅＩＩｏＴｎｅｔｗｏｒｋｓ.Ｅｎａｂｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒ６Ｇｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓｈｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅｓｅｒｖｉｃｅ￣ｂａｓｅｄꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔꎬａｎｄｏｐｅｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎬｓｏａｓｔｏｍｅｅｔｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｕｓｅｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅꎬｒｅｄｕｃｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎꎬａｎｄａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｎｇｕｐｃｏｍｉｎｇｎｅｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ.ＴｈｅｒｅｆｏｒｅꎬＡＩ￣ＮａｔｉｖｅＲＡＮＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｐｌａｎｅꎬｃｏｎｔｒｏｌｐｌａｎｅａｎｄｕｓｅｒｐｌａｎｅｉｓｐｒｏｍｐｔｅｄ.ＴｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｐｌａｎｅｓꎬｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｓｔｒｅａｍｓａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｅｎｔｉｔｉｅｓꎬｗｉｌｌａｃｈｉｅｖｅＡＩ￣Ｎａｔｉｖｅｉｎｔｈｅ６ＧＲＡＮ.ＦｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅꎬｈｏｗｔｈｅＡＩ￣ＮａｔｉｖｅＲＡＮａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｕｓｅｒｃｅｎｔｒｉｃｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｅｌａｂｏｒａｔｅｄ.ＦｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆＡＩ￣ＮａｔｉｖｅＲＡＮｓｈｏｕｌｄｆａｃｅｍｏｒｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＩＣＤＯＴꎬｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｓｅｎｓｉｎｇꎬｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬｅｔｃ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｒａｄｉｏａｃｃｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅꎻＡＩｎａｔｉｖｅꎻｕｓｅｒ￣ｃｅｎｔｒｉｃꎻｓｐｅｃｔｒｕｍｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ收稿日期:２０２２－０３－２３基金项目:国家重点研发计划(２０２０ＹＦＢ１８０６８０３)ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ:ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ(２０２０ＹＦＢ１８０６８０３)０㊀引言６Ｇ是近期研究热点ꎬ如何将人工智能(ＡＩ)及相关技术应用到６Ｇ无线接入网络是其热点之一ꎮ随着数字时代的来临和无线通信产业的飞速发展ꎬ无线网络已成为人们生产和生活的基础设施ꎮＡＩ强大的作用和影响力在５Ｇ时代已现端倪ꎬ３ＧＰＰ标准组织在５Ｇ后期版本引入了一些ＡＩ特性[１－３]ꎮ而６Ｇ无线网络将是原生ＡＩ的网络ꎬＡＩ不仅是实现未来日益多样化业务的需求ꎬ也是无线网络本身的需求ꎮ本文在回顾无线网络架构发展㊁ＡＩ对无线网络架构影响的基础上ꎬ探讨基于ＡＩ内生的无线接入网络架构ꎮ通过引入内嵌在无线接入网中的智能面ꎬ在接入网实现对用户业务的ＡＩ管理和网络本身的智能管控㊁灵活部署ꎮ在基于ＡＩ内生的无线网络架构基本设计基础上ꎬ可以形成以用户为中心的ｆｌｅｘｉｂｌｅｃｅｌｌ(灵活小区)架构ꎬ实现６Ｇ网络的至简部署ꎮ１㊀无线接入网架构简述１.１㊀无线接入网架构发展回顾无线通信网络包含核心网和接入网两部分ꎮ核心网负责无线网络与数据/应用网络(如ＴＣＰ/ＩＰ网络㊁ＩＭＳ网络等)的连接ꎬ对整个无线网络起到策略控制㊁业务流管理㊁ＱｏＳ管理㊁移动性管理等功能[４]ꎮ无线接入网基于应用层和核心网的需求ꎬ满足用户业务特性ꎬ其性能指标体现为系统容量㊁传输速率㊁空口时延㊁频谱效率等与空口传输直接相关的参数[５]ꎮ无线接入网是无线通信系统的基础ꎬ是实现无线传输的基本框架ꎬ每一代无线通信系统的演进都包含着无线接入网络架构的演进和跃迁[６]ꎮ３Ｇ无线接入网是一种集中管理架构ꎬ由ＲＮＣ管理多个基站ＮｏｄｅＢ[７]ꎮ４Ｇ网络是全ＩＰ化网络ꎬ接入网采用扁平化架构ꎬ４Ｇ基站ｅＮＢ直接与核心网连接[８]ꎮ５Ｇ基站ｇＮＢ可以分解为ＣＵ和ＤＵꎬ以更好地实现控制云化和资源本地化ꎮＣＵ进一步分解为ＣＵ￣ＣＰ和ＣＵ￣ＵＰꎬ实现控制面与用户面的分离[９]ꎮ在３Ｇ㊁４Ｇ㊁５Ｇ的无线网络架构(图１)变迁中ꎬ虽然系统容量和传输速率得到了极大的提升ꎬ无线接入网络实现的主要功能一直是终端和核心网之间的数据传输通道ꎮ图１㊀３Ｇ/４Ｇ/５Ｇ无线网络架构Ｆｉｇ.１㊀３Ｇ/４Ｇ/５ＧＲＡＮａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ１.２㊀５Ｇ系统引入ＡＩ的进展随着ＡＩ/ＭＬ的发展ꎬ将其引入无线通信网络ꎬ提升移动通信系统的智能化水平是必然趋势ꎮ３ＧＰＰ在核心网部分对网络数据分析功能(ＮｅｔｗｏｒｋＤａｔａＡｎａｌｙｔｉｃｓＦｕｎｃｔｉｏｎꎬＮＷＤＡＦ)和管理数据服务(ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤａｔａＡｎａｌｙｔｉｃｓＳｅｒｖｉｃｅꎬＭＤＡＳ)进行了增强[１－２ꎬ１０－１２]ꎮ在接入网部分ꎬ３ＧＰＰＲ１７研究了以ＲＡＮ为中心的面向ＮＲ的数据收集与应用功能ꎬ并在２０２１年底通过了分别由ＲＡＮ１和ＲＡＮ３主导的两个Ｒｅｌ￣１８ＡＩ立项ꎮ其中ꎬＲＡＮ１立项的主要目标是评估几个典型用例(ＣＳＩ反馈增强㊁ｂｅａｍ管理㊁定位精度增强)ꎬ以确定可以用于空口的ＡＩ/ＭＬ框架ꎬ研究是否对协议过程有影响[１３]ꎮＲＡＮ３的立项研究现有ＮＧ￣ＲＡＮ接口和架构下ꎬ用于网络节能㊁负荷均衡和移动性优化的数据收集增强[１４]ꎮ显然ꎬ受限于５Ｇ无线网络架构和各网元的基本功能及逻辑关系已经设计完成ꎬＡＩ在５Ｇ无线接入网的引入是外围㊁辅助式的[１５]ꎮ１.３㊀ＡＩ内生的内涵ＡＩ内生是在架构层面通过内生设计模式实现ＡＩ[１５]ꎮ６Ｇ网络内生ＡＩ为网络高水平自治㊁行业用户智能普惠㊁用户极致业务体验以及网络内生安全等提供所需的实时和高效的智能化服务和能力ꎬ是在６Ｇ网络架构内部提供数据采集㊁数据预处理㊁模型训练㊁模型推理㊁模型评估等ＡＩ工作流全生命周期的完整运行环境ꎬ将ＡＩ服务所需的算力㊁数据㊁算法㊁连接与网络功能㊁协议和流程进行深度融合设计[１５]ꎮ基于ＡＩ内生的网络在满足传统无线通信系统业务数据传输功能基础上ꎬ还要进行算力㊁数据㊁ＡＩ模型的融合管理ꎮＡＩ内生将智慧功能内嵌部署在网络的各个网元上ꎬ实现ＡＩｆｏｒｎｅｔｗｏｒｋ和ｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒＡＩ两个方面的功能ꎮＡＩｆｏｒｎｅｔｗｏｒｋ是采用ＡＩ内生对整个无线网络进行规划㊁维护和优化ꎬ其应用例涵盖大到网络部署㊁运营ꎬ小到无线信道监控㊁波束调整等无线通信网络的各个方面ꎮＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＡＩ是无线网络各个网元调动ＡＩ内生模块ꎬ参与用户业务传输㊁算力㊁数据㊁ＡＩ模型控制的各个方面ꎮ在这种深度参与过程中ꎬ网络不再是个管道ꎬ从而能够以最优方式实现用户业务保障等功能[１６]ꎮ无线接入网单元之间㊁接入网与终端之间要做到ＡＩ内生ꎬ需要采用系统内推演ꎮ在采用系统内推演时ꎬ需要在系统内构建ＡＩ内生业务ꎮ外挂式ＡＩ采用系统外推演ꎬ主要采用参数传递方式ꎬＡＩ内生业务的方式则可以部署更为复杂的模型ꎬ并且更有利于模型本身的ｋｎｏｗ￣ｈｏｗ保护[１７]ꎮ２㊀６Ｇ无线网络架构技术进展和趋势２.１㊀６Ｇ无线网络架构需求６Ｇ无线网络融合了多种场景覆盖需求ꎬ包括空天地一体化的立体全覆盖[１８]㊁针对新型工业互联网的特性业务满足和智能化网络覆盖ꎬ以及对新型超密集网络的支持等[１９]ꎮ２.１.１㊀空天地一体化网络空天地一体化网络在任何地点㊁任何时间㊁以任何方式为用户提供服务ꎬ实现全场景全域下各类用户的接入ꎮ由于卫星网络在覆盖范围和移动接入等方面与地面网络具有极强的互补性ꎬ构建统一的天地一体化网络是６Ｇ网络的重要特征ꎮ６Ｇ网络将通过高轨卫星网络㊁中低轨卫星网络㊁临空网络和地面蜂窝网络等共同组成立体覆盖移动通信网络ꎬ实现无盲区宽带移动通信的发展目标[２０－２１]ꎮ如图２所示ꎬ星地融合一体化网络包括天基网络㊁临近空间和地基网络三个基本子网ꎬ通过星间链路㊁测控链路㊁馈电链路等实现空天地一体化连接ꎮ进一步ꎬ通过网络管理系统㊁运营支撑系统和信关站㊁测控站ꎬ及信令㊁业务网管的联合作用ꎬ可以满足天空用户㊁空基用户㊁海基用户和地基用户的全方位覆盖和业务需求ꎮ通过对网络架构和关键技术ꎬ如高效传输技术㊁移动性管理技术等的研究ꎬ空天地一体化网络将实现包括业务㊁体制㊁架构㊁空口㊁终端和系统的全方位融合ꎬ通过对天基网络和地面网络资源的统一管理和控制ꎬ解决由于卫星网络的特点带来的天地一体化组网复杂问题ꎬ满足６Ｇ网络的智能㊁极简和按需定制的要求[１８]ꎮ图２㊀星地融合一体化网络Ｆｉｇ.２㊀Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ￣ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎｅｔｗｏｒｋ２.１.２㊀新型工业互联网在第四次工业革命的浪潮下ꎬＩＣＴ技术与工业技术形成合力ꎬ逐步实现了技术装备的自动化㊁生产管理集成化以及生产柔性化ꎬ触发了新的生产方式㊁产业形态㊁商业模式和经济增长点的产生ꎮ未来ꎬ工业数字化㊁信息化㊁智能化转型升级的趋势愈发明显ꎬ人机物通过工业互联网彼此交互㊁相互协同ꎬ形成更为高效智能的工业系统ꎮ现阶段ꎬ５Ｇ技术通过其大带宽㊁低延时㊁高可靠等特性初步在工厂进行特定业务的数字化尝试ꎬ但未来工业互联网应用场景更加多样化ꎬ包括智能制造㊁工业视觉㊁高端机器人等ꎬ需要网络具备更加精准地控制和实时感知等能力ꎬ因此移动网络也需要进一步演进来满足不断增长的工业互联网需求[１９]ꎮ２.１.３㊀新型超密集网络新型超密集网络主要针对现代社会越来越集中化的数据业务应用需求ꎬ满足高吞吐量业务的特性ꎮ典型场景包括商城㊁车站㊁体育场馆㊁写字楼㊁密集住宅㊁密集街区㊁大学校园㊁景区㊁大型集会㊁地铁㊁医院㊁工厂数字孪生等ꎬ上述场景多存在超高密度用户分布ꎬ随着移动通信数据业务的进一步丰富ꎬ流量需求将会有巨大的增长ꎬ密集组网成为提升系统吞吐㊁应对流量激增的有效举措ꎮ新型超密集网络相比于传统密集网络ꎬ具有如下特点:用户流量需求更大㊁业务更加具有多样性㊁超密集网络可能出现的区域更加广泛㊁用户分布从二维向三维发展等ꎮ超密集网络可以采用单层密集组网和多层立体异构网络覆盖的组网方式ꎮ在超密集组网场景下ꎬ需要解决带宽频谱效率㊁干扰管理㊁成本控制等一系列问题ꎮ由于站点密集部署且设备形态多样化ꎬ密集组网后网络空前复杂ꎬ这给网络优化㊁网络运维带来极大的挑战ꎬ需要考虑利用ＡＩ技术实现网络系统多维度联合优化ꎬ以便提升网络整体性能[１９ꎬ２２]ꎮ２.２㊀在５Ｇ基础上的无线接入网络架构技术进展对于无线接入网络架构演进ꎬ业界正在进行一系列有益探索ꎬ如Ｏ￣ＲＡＮ㊁基于服务化(Ｓｅｒｖｉｃｅ￣ＢａｓｅｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅꎬＳＢＡ)的网络等ꎮ２.２.１㊀Ｏ￣ＲＡＮＯ￣ＲＡＮ联盟的目标是将无线接入网(ＲＡＮ)打造成开放㊁智能㊁虚拟化和完全互操作的网络ꎮ可见ꎬ智能化是Ｏ￣ＲＡＮ的天然目标[２３]ꎮＯ￣ＲＡＮ基于３ＧＰＰ网络架构ꎬ实现开放式和智能化管理ꎮＯ￣ＲＡＮ逻辑架构如图３所示ꎬ其智能化架构包含两个核心部分:非实时ＲＡＮ智能控制器(Ｎｏｎ￣Ｒｅａｌ￣ＴｉｍｅＲＡＮＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒꎬＮｏｎ￣ＲＴＲＩＣ)和近实时ＲＡＮ智能控制器(Ｎｅａｒ￣Ｒｅａｌ￣ＴｉｍｅＲＡＮＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒꎬＮｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ)ꎮＮｏｎ￣ＲＴＲＩＣ位于服务管理编排(ＳｅｒｖｉｃｅＭａｎ￣ａｇｅｍｅｎｔａｎｄＯｒｃｈｅｓｔｒａｔｉｏｎꎬＳＭＯ)实体ꎬ主要进行针对ＲＡＮ资源和效率优化的非实时的智能控制ꎮＮｏｎ￣ＲＴＲＩＣ可以通过Ａ１接口向Ｎｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ提供指导性的策略㊁机器学习模型管理以及Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ信息来进行ＲＡＮ的智能优化ꎬ也可以通过Ｏ１接口ꎬ应用其自身进行的ＲＡＮ智能优化结果对ＲＡＮ进行配置[２３]ꎮＮｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ用于近实时控制和优化Ｅ２节点功能和资源ꎬ可通过Ｅ２接口实现细粒度的数据收集和控制指令等ꎮＮｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ对Ｅ２节点的控制根据Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ通过Ａ１接口提供的策略和辅助信息指导实现ꎮＥ２接口也可连接Ｏ￣ｅＮＢ与Ｎｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ[２３]ꎮ图３㊀Ｏ￣ＲＡＮ逻辑架构Ｆｉｇ.３㊀Ｏ￣ＲＡＮｌｏｇｉｃａｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ㊀㊀Ｏ￣ＲＡＮ引入ＡＩ/ＭＬ的工作流包括数据收集与准备㊁模型建立㊁模型训练㊁模型部署㊁模型执行㊁模型有效性确认㊁模型自监测及模型自训练/重训练的系列操作ꎮＡＩ/ＭＬ工作流与Ｏ￣ＲＡＮ网元存在多种映射关系ꎬＭＬ模型训练和ＭＬ模型推理的部署位置取决于计算复杂度㊁待交换数据的可获取性及数据量大小㊁响应时间需求和ＭＬ模型的类型等[２４]ꎮＯ￣ＲＡＮ分析了如监督学习㊁非监督学习㊁强化学习和联邦学习等典型ＭＬ算法的需求ꎬ目前对在Ｏ￣ＲＡＮ架构中部署ＡＩ/ＭＬ框架取得共识的４种模式如下:①ＡＩ/ＭＬ持续运营㊁模型管理㊁数据预处理㊁ＡＩ/ＭＬ训练和推理都部署于Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣꎻ②ＡＩ/ＭＬ持续运营㊁数据预处理㊁ＡＩ/ＭＬ训练部署于Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ内ꎬ模型管理部署于Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ之外(ＳＭＯ内或外)ꎬＡＩ/ＭＬ模型推理及与推理相关的数据收集和预处理则部署于Ｎｅａｒ￣ＲＴＲＩＣꎻ③ＡＩ/ＭＬ持续运营㊁ＡＩ/ＭＬ推理位于Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ内ꎬ数据预处理㊁模型训练和模型管理则位于Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ外(ＳＭＯ内或外)ꎻ④Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ负责离线模型训练ꎬＮｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ则执行在线训练和模型推理ꎮＯ￣ＲＡＮ完成了Ｎｏｎ￣ＲＴＲＩＣ和Ｎｅａｒ￣ＲＴＲＩＣ两部分核心内容ꎬ二者共同作用ꎬ实现基于ＡＩ对网络负载均衡㊁移动性管理㊁多连接控制㊁ＱｏＳ管理㊁网络节能等功能进行主动优化和调整ꎮＯ￣ＲＡＮ基于３ＧＰＰ网络现有接口ꎬ实现了无线网络嵌入式ＡＩꎬ对于３ＧＰＰ网络具有很好的兼容性ꎮ未来６Ｇ网络需要的不仅仅是嵌入式ＡＩꎬ更需要重构无线接入网层间关系和功能的内生ＡＩꎮ２.２.２㊀ＳＢＡＳＢＡ的网络是５Ｇ的重要特征ꎬ应用于５Ｇ核心网控制面ꎮ５Ｇ核心网将网络功能划分为可重用的若干个 服务 ꎬ 服务 之间使用轻量化接口通信ꎬ其目标是实现５Ｇ系统的高效化㊁软件化㊁开放化ꎮＳＢＡ将点到点接口架构转换成总线式 微服务 架构ꎬ具有自包含㊁可重用㊁独立管理三原则ꎬ松耦合的微服务㊁自动化/智能化的服务管理框架ꎬ以及轻量高效的服务调用接口三大特征ꎮ随着业务种类和部署应用场景的不断扩展ꎬ未来网络架构对包括灵活㊁柔性㊁可扩展性㊁可演进性㊁可恢复性在内的适应性方面的要求在不断提升ꎬ拥有更好适应性的服务化架构得到越来越多的关注ꎮ在接入网引入服务化架构ꎬ其目标是实现管理㊁控制㊁传输各方面功能解耦ꎮ对于实现空天地一体化场景㊁支持垂直行业应用㊁支持接入网云原生ꎬ实现真正的网络开放具有开创性的影响ꎮ接入网引入服务化架构后ꎬ接入网㊁核心网和第三方应用(例如边缘计算)将可以使用并维护统一的ＳＢＡ框架[２５]ꎬ这有助于简化系统ꎬ增强接入网㊁核心网㊁边缘计算的互联互通及它们的融合ꎮ在接入网㊁核心网和第三方应用采用通用的ＳＢＡ框架后ꎬ该框架应保持足够的稳定性ꎮＳＢＡ框架应能支持其自身的缓慢演进以及在此平台上各项服务化功能的快速迭代演进ꎮＳＢＡ￣ＲＡＮ架构应遵循如下设计原则[２０]:①采用模块化设计以最小化功能间的依赖ꎬ特别是接入网和核心网ꎬ物理层和用户面之间的依赖ꎮ支持多种无线接入网制式通过统一的ＲＡＮ￣ＣＮ接口连接到统一的核心网ꎬ也支持多种物理层技术通过统一的物理层和用户面接口连接到统一的用户面功能ꎮ支持无线接入网对于不同物理层技术的持续集成和交付ꎮ②采用面向服务的定义和功能划分ꎬ应该根据提供什么服务和提供什么类型的服务来定义和划分功能ꎬ而不是根据如何支持这些服务来划分功能ꎮ③最大程度地重用流程ꎬ一种流程可以被视为某个功能ꎬ向其他功能提供可重用的服务ꎮ④控制功能和执行功能分离ꎬ以允许独立的实现㊁部署㊁弹性伸缩和定制ꎮ⑤解耦框架性功能(平台功能)和在此之上的无线相关的功能ꎬ以便无线相关功能可以独立并且更快地演进ꎮ⑥支持按需的 无状态 控制功能ꎬ这意味着将上下文的使用和存储分开ꎮ⑦支持按需的实现和部署(例如多种功能的分离式或一体化实现和部署)ꎬ以满足灵活性和效率之间的平衡ꎮ内生ＡＩ可以充分利用网络中分布式的算力㊁数据ꎬ引入多节点以及终端与网络间的协同机制ꎬ实现网络运维㊁优化和业务传输保障等多种功能ꎮ服务化的思路可以不受制于特定信令过程ꎬ支持无线接入网不同功能的独立演进ꎬ是支持内生ＡＩ的有效方式ꎮ２.３㊀无线接入网架构面临的挑战和应对方向新一代无线接入网络架构的演进是为了应对数字化社会发展的种种特性需求ꎮ网络架构的发展和成熟与相关技术的发展息息相关ꎬ同时又是促进相关需求和场景最终落地的基础条件ꎮ其发展挑战包括以下几方面:①对各种新兴技术的平滑演进ꎬ灵活适应新的物理层技术的发展ꎬ如ＲＩＳ㊁通感一体化技术等ꎻ②针对复杂多样性的网络部署场景ꎬ如空天地一体化㊁新型密集网络㊁新型工业互联网㊁移动ＩＡＢ等ꎬ需要在满足多样性的同时ꎬ设计尽量简单㊁通用的无线接入网架构ꎻ③与现有网络架构的融合与演进ꎬ在实现新一代无线通信需求的同时ꎬ尽可能保障前期投资利益ꎻ④将ＡＩ引入网络架构设计ꎬ必将要求网元具备更多的计算能力和存储ꎬ在应用新硬件(如ＤＰＵ)的同时ꎬ还应满足碳达峰的要求ꎮ基于５Ｇ的经验和教训ꎬ６Ｇ接入网络体系具有以下几个基本目标:①５Ｇ网络虽然带来用户体验的极大提升ꎬ但其设备成本ＣＡＰＥＸ和运营成本ＯＰＥＸ较高ꎮＯＰＥＸ中的５Ｇ基站能耗问题尤其受到业内外关注ꎮ６Ｇ无线接入网络需要在支持更多样性的业务和终端的前提下ꎬ最小化ＴＣＯ(ＴｏｔａｌＣｏｓｔｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎ)ꎬ包括最小化ＣＡＰＥＸ和ＯＰＥＸꎮ②对６Ｇ新技术的充分利用ꎬ如通感一体化㊁ＲＩＳ㊁太赫兹支持等ꎬ需要在６Ｇ接入网设计之初就考虑到ꎬ并保证引入新技术时不对接入网架构本身造成很大影响ꎮ③６Ｇ网络要保障不低于５Ｇ网络的用户体验ꎬ直观来说ꎬ对传统数据业务用户ꎬ要保障远高于５Ｇ的用户体验速率和系统容量ꎮ同时ꎬ要实现对新兴业务ꎬ如ＸＲ㊁全息通信㊁人体域网的可商用化支持ꎮＸＲ㊁全息业务㊁人体域业务有望成为６Ｇ的 杀手级 应用ꎬ具有现实需求ꎬ很容易被市场接受ꎮ相比于５Ｇꎬ６Ｇ只能采用去管道化设计ꎬ引入从应用层到最底层的跨层设计ꎬ才能满足这些业务极低时延㊁极高可靠性和超大容量的需求ꎮ去管道化㊁轻量化㊁智能化是６Ｇ无线接入网络的基本要求和趋势ꎮ对各种复杂场景㊁各种新型业务的支持ꎬ对大量涌现的新技术的支持ꎬ看似与轻量化的网络架构设计目标是相违背的ꎮＡＩ内生是解决这个问题的内在方案ꎮＡＩ内生解决的基本问题包括:①网络架构和网络节点的灵活组织ꎻ②基于用户需求的传输方式灵活选择ꎻ③传输参数ꎬ包括协议栈参数㊁算法参数等的灵活适配等ꎮ只有通过ＡＩ内生ꎬ无线接入网架构才能摆脱作为管道的限制ꎬ实现智能化ꎬ灵活高效地为用户提供服务的同时保障网络自身的轻量㊁灵活㊁稳健ꎮ３ 基于ＡＩ内生的无线接入网络架构６Ｇ网络ＡＩ内生是在网络内部实现数据采集㊁数据预处理㊁模型训练㊁模型推理㊁模型评估等ＡＩ相关工作ꎬ将ＡＩ所需的算力㊁数据㊁算法㊁连接与６Ｇ网络功能㊁协议㊁流程等进行深度融合设计[２６]ꎮ６Ｇ内生ＡＩ要解决内生ＡＩ用例生成㊁内生ＡＩ的ＱｏＳ研究和定义㊁ＡＩ生命周期管理ꎬ以及自生成数据和服务等一系列问题[２７]ꎬ这些问题都需要在整个网络体系ꎬ包括核心网和接入网中研究和解决ꎮ因此ꎬ基于ＡＩ内生的无线接入网络中ꎬ智能需要作为一种原生特性嵌入其中ꎬ并与控制面㊁用户面深度融合ꎮ基于ＡＩ内生的无线接入网络架构基本框架如图４所示ꎬ图４简单给出了无线接入网与核心网之间的链接关系ꎬ本文不涉及与核心网相关的讨论ꎮ需要说明的是ꎬ随着服务化技术研究的进一步发展ꎬ预计未来６Ｇ网络中各项网络功能均采用服务化的方式提供ꎬ无线接入网与核心网之间的界线将变得越来越模糊ꎮ图４㊀基于ＡＩ内生的无线接入网基础框架Ｆｉｇ.４㊀ＡＩＢａｓｅｄＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ在这个基础框架中ꎬ智能面作为枢纽贯穿控制面和用户面ꎬ将无线接入网络连接成一个原生智能的整体ꎮ智能面㊀包含了在线智能体和离线智能体ꎬ根据不同的功能需求和ＡＩ算法及模型ꎬ启动和运行对应的ＡＩ模块㊁ＡＩ过程ꎮ智能面具有环境和业务感知㊁针对无线接入网架构中的控制面功能和用户面功能的智能管理㊁控制㊁计算㊁协调等功能ꎮ智能面功能所形成的业务流本文称之为智能流ꎬ与智能流相关的业务可统称为 内生业务 ꎮ内生业务的起止点㊁生命周期㊁业务特性(ＱｏＳ)需求具有鲜明的特点ꎮ内生业务网络内部作为原生业务运行和传输ꎬ智能面还负责内生业务的ＱｏＳ管理㊁策略控制和生命周期管理等ꎮ控制面㊀无线接入网的控制面功能主要指ＲＲＣ功能和过程ꎮ６Ｇ网络中ꎬ控制面除了与用户连接㊁业务承载相关的ＲＲＣ过程外ꎬ还需要承载内生业务相关的过程ꎬ如由内生业务触发的承载建立过程㊁ＲＲＣ配置过程㊁资源管理过程等ꎮ当算力作为一种资源引入ꎬ控制面还要基于智能面的管理ꎬ进行算力资源的调度㊁分配ꎮ更细节的ꎬ内生业务可以由ＳＲＢ或ＤＲＢ承载ꎬ详细设计可以在后期研究中根据具体需求考虑ꎮ用户面㊀用户面承担流映射㊁数据传输㊁资源调度等功能ꎮ内生业务根据其数据量㊁传输特性等需求ꎬ可以映射到物理信道或高层信道(如逻辑信道)上进行传输ꎮ从数据流角度ꎬ融合智能面后ꎬ无线接入网络中除传统的业务流㊁信令流外ꎬ还引入智能流ꎮ智能流传递ＡＩ内生相关的业务信息和数据ꎮ内生业务在进行数据处理㊁机器学习模型传递时ꎬ具有数据流量大㊁需要稳定的传输速率和系统容量保障的特点ꎬ需要作为独立的智能流ꎬ在无线空口㊁无线接入网络各个网络功能之间ꎬ以及与核心网的智能体之间流动ꎮ此外ꎬ智能流也有各自的传输特性需求ꎬ即智能流有各自的内生业务ＱｏＳ需求ꎮ例如ꎬ不同的机器学习类型ꎬ在时延可靠性方面有不同的要求ꎬ推理过程具有很高的时延要求ꎬ推理结果和模型的传递具有很高的可靠性要求ꎮ上述基于ＡＩ内生的无线接入网框架中ꎬ引入智能面ꎬ并使其与控制面㊁用户面共同作用ꎬ实现内生智能的支持ꎮ其中ꎬ网络中承载的数据流除了业务流和信令流ꎬ还需要支持智能流ꎮ下面从无线接入网节点间关系角度ꎬ进一步阐述内生ＡＩ的６Ｇ无线接入网是如何实现 以用户为中心的网络 ꎬ以及内生ＡＩ在其中的关键作用ꎮ在前文提到ꎬ去管道化㊁轻量化是６Ｇ网络的必然趋势ꎬ为了实现这个目标ꎬ６Ｇ无线接入网必然是一个以用户为中心的网络ꎮ６Ｇ无线网络中仍会存在宏站㊁微站㊁中继㊁点到点通信等多种网络节点部署模式ꎬ同时还需要支持多种ＲＡＴ的异构融合ꎮ以用户为中心的网络ꎬ要求从设计之初ꎬ就采用以简单的模型㊁统一的接入方式ꎬ在多样化网络侧节点和多ＲＡＴ并存的无线网络场景下ꎬ实现以用户为中心的网络和服务ꎮ以用户为中心网络的概念在５Ｇ预研阶段就曾提及[１２]ꎬ但受限于网络节点处理能力和功能的限制ꎬ并未在５Ｇ得到很好实现ꎮ随着终端类型㊁业务类型的发展ꎬ设备能力的提高ꎬ尤其是ＡＩ内生的驱动ꎬ以用户为中心的网络以其友好的用户体验特性ꎬ必将再次成为关注点ꎮ以用户为中心的网络架构的基本思路是根据用户的业务需求㊁位置和移动性等ꎬ动态选择网络节点组成灵活小区(ｆｌｅｘｉｂｌｅｃｅｌｌ)为之服务ꎬ从而避免了小区中心和小区边缘性能差异对用户体验的影响ꎬ以及消除了由于切换等移动性过程导致的可能的业务中断ꎮ随着ＡＩ技术的快速发展ꎬＡＩ内生网络和相关技术可以实现用户业务场景和需求的感知㊁用户移动性预测㊁全频谱无线网络资源高效智能调配㊁智能构建用户为中心的无线网络架构ꎬ实现满足用户需求(带宽㊁移动性等)的ｆｌｅｘｉｂｌｅｃｅｌｌ的网络节点选择等ꎬ在这个过程中ꎬ还可以智能调配所需要的算力㊁感知等能力ꎮ如图４所示ꎬ在以用户为中心的灵活小区架构中ꎬ从用户角度ꎬ在其移动或业务变更过程中(图中从上向下移动)ꎬ网络基于智能感知㊁预测用户的移动路线以及业务需求ꎬ可以始终 按需 提供以该用户为中心的无线小区(及对应资源)和网络服务ꎬ因而用户感受不到因网络部署等情况造成业务体验变化ꎬ获得了体验始终一致的服务ꎮ这是通过网络始终选择最合适的一个或几个网络接入点为用户提供服务来实现的ꎮ即:随着用户的移动ꎬ分别从小区－１㊁小区－２㊁小区－３得到无线接入服务ꎮ以用户为中心的网络在为终端提供一致性服务的同时ꎬ在网络侧ꎬ还具有以下特性:①通过智能面ꎬ感知获取以用户为中心区域的频谱信息ꎬ结合临近区域的无线频率实际使用情况ꎬ可以实现网络接入点动态频谱共享的控制ꎬ提高系统谱效ꎬ从而在相同频率资源下实现比５Ｇ更高的。
云存储服务端海量数据安全存储的加密解决方案
云存储服务端海量数据安全存储的加密解决方案朱荣;周彩兰;高瑞【摘要】云存储是利用计算机网络技术发展起来的一种为使用者提供数据存储和访问的服务，是在云计算的基础上发展而来的。
对云存储的主要概念及相关结构进行了具体介绍，对于现阶段安全方面云存储的问题进行研究，提出了一种适合的数据加密解决方案，能够对使用者的数据隐私有效保护，为云存储的发展及应用起到了重要作用。
%The cloud storage developed by computer network technology is a service to provide the data storage and access for users,which is developed based on the cloud computing. The key concept and relevance structure of the cloud storage are in?troduced in detail,and the cloud storage security problem at present stage is studied. A suitable data encryption solution is put forward,which can protect the data privacy effective for users,and play a main significance for the development and application of the cloud storage.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)003【总页数】3页(P79-81)【关键词】云存储服务端;海量数据;安全存储;数据加密解决方案【作者】朱荣;周彩兰;高瑞【作者单位】汉江师范学院，湖北十堰 442000;武汉理工大学，湖北武汉430070;汉江师范学院，湖北十堰 442000【正文语种】中文【中图分类】TN915.08-341.1 云存储的定义云存储（Cloud Storage）通过集成合作软件技术，以计算机网络技术为基础，分布式存储技术、海量数据存储技术为核心，使接入网络的各类型计算机存储设备将各种信息传输至外界，同时提供业务访问、信息共享等服务的系统。
平行科学：大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系
平行科学：大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系目录一、内容概要 (2)1.1 平行科学的定义与发展历程 (3)1.2 大模型时代的来临 (4)1.3 AI4S技术的核心特点 (5)二、大模型时代的技术前沿 (6)2.1 深度学习技术 (8)2.2 神经网络模型的发展与应用 (9)2.3 自然语言处理技术的前沿进展 (10)三、AI4S框架体系构建 (11)3.1 AI框架的设计原则与架构概览 (13)3.2 AI模型的构建与优化方法 (14)3.3 AI系统的集成与协同工作技术 (16)四、平行科学在AI领域的应用实践 (17)4.1 平行科学在医疗健康领域的应用案例 (18)4.2 平行科学在交通出行领域的应用案例 (19)4.3 平行科学在其他领域的应用案例 (21)五、技术挑战与未来发展趋势 (22)5.1 当前面临的技术挑战与问题剖析 (23)5.2 未来发展趋势预测与前沿探索方向 (24)5.3 推动平行科学与AI融合的策略建议 (26)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结与回顾 (28)6.2 未来研究方向与展望 (29)一、内容概要随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已成为当今科技领域的核心驱动力。
大模型时代的来临，使得AI技术在各领域的渗透与应用愈加深入。
在此背景下，平行科学作为推动科学技术发展的重要力量，对于AI技术的发展与融合具有至关重要的作用。
本文将重点介绍平行科学在AI4S（即人工智能系统）领域的前沿技术及其框架体系。
本文将首先概述平行科学的概念及其在当前科技领域的重要性。
将详细介绍AI4S的前沿技术，包括深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的最新发展。
在此基础上，本文将深入探讨大模型时代AI技术的特点及其对平行科学发展的影响。
本文将构建一个全面的AI4S框架体系，涵盖技术架构、应用框架、实践路径等方面，以期为读者提供一个清晰的指导方向。
本文将总结平行科学在AI领域的未来发展趋势及其潜在挑战，为相关领域的研究与实践提供参考。
百度大脑AI技术成果白皮书-2019.10-48页 (1)
超过专业病理医生水平以及之前由哈佛、MIT 等保持的大赛最佳成绩。研究成果发表于 2018 深度学习医示学习模型， 能够高精度地从语言数据中捕获主题信息。同时，通过联合恢复知识图嵌入空间中的头实 体、谓词和尾实体表示，问答系统的回答准确性得到进一步提高。这项工作发表在 IEEE Big Data 2018[2]，SDM 2019[3]，WSDM 2019[4]和 NAACL 2019[5]。
图 3 Meitron 个算法，提出了 Ubiquitous Reweighting Network（URNet），给予每张图片训练过程中不同的权重，与原始 的分类模型相比，Top5 提升了 8 个点左右。该方法在最大的图像分类数据比赛 Webvisio于图 像的超分增强；还提出了自适应注意力多帧融合技术，用于视频的超分增强。2019 年 5 月， 在计算机视觉 Low-level Vision 领域中影响力最大的竞赛 NTIRE 上获得了图像超分辨率项目 的冠军测算法[1]，在公共数据集 Camelyon16 大赛上的肿瘤定位 FROC 分数术平台体系进行了重大组织 机构调整，三个体系统一向集团 CTO 汇报，这为技术中台建设和人工智能技术落地提供脑在基础层、感知层、认知层从开放领域自然语言句子中提取事实，实现了更 深层次的语言理解可以将几个事实叙述连成一个流利的自然语，使得系统性能得到进一步 的提升。这项工作发表在 WSDM 2018[7]和 EMNLP 2018[8]上。
目录
引言 ....................................................................................................... 2 二、基础层 ................................................................... 3
交通网络中移动对象全时态位置索引模型
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・
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２ １ 年 ２月 ０１
Ｆｅ ｒ ａ ｙ ０１ ｂ ｕ ｒ ２ １
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软件 技术 与数 据库 ・
文章编号： ｏｏ ３２（ １ ｏ—０６—０ １０＿ ４８ ０１ ３ ． ７ ＿ ２ ） ０ ３
ｓｂ ｒａ ｒａ， ｄｏ ｉ ｂｓｓｔｉ ｐ ｐ ｒ ｒｐ ｓｓａｍｅｈ ｄｓｐ ｒｔｌ， ｉ ａ ｄ ｘｔｅｏ ｊｃ ｖｎ ｒａ ｎ ｕ ｕｂ ｎａｅｓａｄａ ｕ ｕｂｎａｅｓ ａ ｎｔ ｓ ａｉ，ｈｓ ａ ｅ ｏｏ ｅ ｔｏ ｅａａ ｙ ｗｈｃ ｃｎｉ ｅ ｂｅｔ ｎ ｈ ｐ ｅ ｈ ｎ ｈ ｍｏ ｉｇｉ ｕｂｎａ ｄｓｂ ｒａ ｒａ ｎ ｎ
３ Ｆ ＇ ｒｅ模型及 数据结构 ＮＲ－ ｅ Ｔ
Ｆ Ｒ －ｒｅ索 引模 型 是 对 Ｆ ＋Ｔｅ 的改 进 ，针 对 Ｎ ＊ ｅ Ｔ ＮＲ －ｒｅ Ｆ ＋Ｔｅ 不能 准确索引移动对象过去、现在和未来 的位置、 ＮＲ ．ｒｅ ２ —ｒｅ ＤＲ Ｔｅ 叶子节点项过多、大量的插入操作等缺点提 出的 ，
形式 为 （ ， ｏ ｔ ｉ， Ｒ Ｏｒ ｎａｉｎｐｒ， 中 ， Ｒ ｕｅｄ ＭＢ ， ｉ ｔｔ ， ｔ 其 ｅ ｏ ） 是一 个 指 针 ，指 向 道路 的 实 际存 储 地 址 ；Ｒ ｕｅｉ 是路 径 的编 号 ； ｏｔ ｄ ＭＢ 是 道 路 的 最 小 的 外 接 矩 形 ；ｐｒ 指 向 与 它 对 应 的 １ Ｒ ｔ Ｄ
ＬＩＺｈ ｎ ｈ ｉＹＵ ｉｎ ｑａ ｅ － ａ． Ｊａ － ｉｏ
（ ｐ ｒｍｅ ｔｏ ｍｐ ￣ｒ ｎ ｎｏ ｍａｉｎＳｃｅ ｃ ， ｕｈ ｓ ｉｅ ｓｔ， ｏ ｇ ｉｇ４ ０ ５ Ｃｈｎ ） Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆ Ｃｏ ｕ ｄＩ ｆｒ ｔ ｉｎ ｅ Ｓｏ ｔｗｅｔ ａ ｏ Ｕｎｖ ｒｉ Ｃｈ ｎ ｑｎ ０ ７１ ， ｉａ ｙ
融合大语言模型的领域问答系统构建方法
融合大语言模型的领域问答系统构建方法目录一、内容概述 (2)二、相关背景介绍 (2)三、融合大语言模型的构建方法 (3)1. 数据收集与处理 (4)2. 模型选择与训练 (5)3. 模型优化与评估 (6)四、领域问答系统的构建步骤 (7)1. 需求分析 (8)2. 知识库建立与整合 (9)3. 系统架构设计与实现 (10)4. 用户界面设计 (11)五、融合大语言模型在领域问答系统中的应用 (12)1. 自然语言处理技术应用 (13)2. 上下文理解与推理能力 (14)3. 知识图谱技术结合应用 (15)4. 跨领域知识融合策略 (16)六、实验与评估方法 (16)1. 实验数据集及预处理 (18)2. 实验设计思路 (19)3. 评估指标与方法 (20)4. 实验结果分析 (20)七、挑战与展望 (21)1. 技术挑战与解决方案 (23)2. 应用前景展望 (24)3. 发展趋势分析 (24)八、总结与未来工作 (25)1. 项目成果总结 (26)2. 经验教训分享 (26)3. 未来工作计划与建议 (28)一、内容概述核心思想部分将介绍构建方法的核心理念，包括如何融合大语言模型技术、如何利用领域知识库、如何设计问答系统的架构等。
强调构建过程中应遵循的原则，如系统性、可扩展性、可维护性等。
在涉及的关键技术方面，将详细介绍本构建方法所需的主要技术手段，包括自然语言处理、深度学习、知识图谱等领域的技术。
强调这些技术在构建领域问答系统过程中的作用和应用方式。
本概述部分将提供一个全面的、具有指导意义的框架，为后续详细阐述构建方法提供基础。
通过本概述，读者可以了解整个构建方法的核心思想和关键技术，为后续的深入研究和实践提供参考。
二、相关背景介绍数据预处理：对领域相关的文本数据进行清洗、去重、分词等操作，为后续处理做好准备。
问题理解：将用户提出的问题进行分词、实体识别、依存句法分析等处理，以获取问题的关键信息。
基于EtherCAT现场总线技术的实践教学探索
文章编号：１００６－８２４４（２０２０）０３－０４３－０６基于ＥｔｈｅｒＣＡＴ现场总线技术的实践教学探索Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｔｅａｃｈｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎＥｔｈｅｒＣＡＴ Ｆｉｅｌｄｂｕｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ徐季旻 金 晔（上海交通大学学生创新中心，上海２００２４０）Ｘｕ Ｊｉｍｉｎ Ｊｉｎ Ｙｅ（Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏ Ｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｓｔｕｄｅｎｔ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２４０，Ｃｈｉｎａ）［摘要］现场总线是目前工业自动化领域必不可缺的技术，相关人才的培养非常紧迫。
上海交通大学与欧姆龙共建工业自动化联合实验室，以ＥｔｈｅｒＣＡＴ现场总线为主要研究对象，探索现场总线教学的新模式。
以完善的实验平台和丰富的教学内容支撑不同形式的相关课程和项目，让学生系统掌握现场总线的应用方法，并引导学生具备一定的开发能力。
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｆｉｅｌｄｂｕｓ ｉｓ ａｎ ｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｏｆ ｒｅｌｅｖａｎｔｐｅｒｓｏｎｎｅｌ ｉｓ ｆｏｒｃｅｄ．Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏ Ｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ Ｏｍｒｏｎ ｂｕｉｌｔ ａ ｊｏｉｎｔ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ａｕｔｏ－ｍａｔｉｏｎ，ｗｉｔｈ ＥｔｈｅｒＣＡＴ ｆｉｅｌｄｂｕｓ ａｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｂｊｅｃｔ，ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ａ ｎｅｗ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｆｉｅｌｄｂｕｓ ｔｅａｃｈｉｎｇ．Ｗｉｔｈ ｐｅｒｆｅｃｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｎｄ ｒｉｃｈ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｃｏｎｔｅｎｔ ｔｏ ｓｕｐｐｏｒｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｒｍｓ ｏｆ ｒｅｌａｔｅｄ ｃｏｕｒｓｅｓａｎｄ ｐｒｏｊｅｃｔｓ，ｓｏ ｔｈａｔ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙ ｍａｓｔｅｒ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｅｌｄｂｕｓ，ａｎｄ ｇｕｉｄｅ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ｔｏ ｈａｖｅａ ｃｅｒｔａｉｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｂｉｌｉｔｙ． 关键词：现场总线 ＥｔｈｅｒＣＡＴ 实践教学 Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｆｉｅｌｄｂｕｓ ＥｔｈｅｒＣＡＴ ｐｒａｃｔｉｃｅ ｔｅａｃｈｉｎｇ 中图分类号：Ｇ６４２．０ 文献标识码：Ｂ作者简介：徐季旻，男，主要研究方向：校企合作。
崔巍数据库系统及应用
崔巍数据库系统及应用崔巍是中国计算机科学家和教育家，专注于数据库系统及应用的研究。
他在这个领域取得了很多重要的成果，并对数据库技术的发展做出了积极的贡献。
在数据库系统及应用方面，崔巍的研究主要集中在数据库管理系统（DBMS）的设计和优化上。
他致力于提高数据库系统的性能和可用性，以满足日益增长的数据存储和处理需求。
他的研究成果包括优化查询处理、并发控制和事务管理、索引设计和优化、数据库复制和恢复等方面。
优化查询处理是数据库领域的一个重要问题。
崔巍提出了一种基于特征选择的查询优化方法，该方法可以减少查询的执行时间和计算代价。
他还研究了并发控制和事务管理的技术，为数据库系统提供了高并发和高可靠性的支持。
此外，他还提出了一种基于写入缓冲区的索引优化算法，可以提高数据库系统的查询效率。
此外，崔巍还研究了数据库复制和恢复的技术。
数据库复制可以提高数据库系统的可用性和容错能力，崔巍提出了一种基于日志的复制方法，可以实现高效的数据同步和冲突处理。
在数据库恢复方面，他研究了基于检查点和日志的恢复算法，可以快速恢复数据库系统到一个一致的状态。
崔巍的研究不仅局限于理论方面，还涉及到实际的应用和实现。
他积极参与了一些大规模数据库系统的研发工作，包括分布式数据库系统、数据仓库和数据挖掘系统等。
他的实践经验和理论研究相结合，使他在数据库系统及应用方面的研究更加全面和深入。
除了在研究方面的贡献，崔巍还为数据库教育和学术交流做出了很大的努力。
他担任过多个数据库国际会议的程序委员会委员和主席，促进了数据库领域的学术交流和合作。
此外，他还发表了大量的学术论文，为数据库领域的研究提供了重要的参考和指导。
总的来说，崔巍在数据库系统及应用方面的研究成果丰富而深入，他的贡献不仅体现在理论研究方面，还涉及到实际应用和教育推广。
他的工作对于推动数据库技术的发展和应用具有重要的意义，对于提高大规模数据处理的效率和可靠性有着积极的影响。
实时数据库在煤化工行业中的应用分析
信息技术Һ㊀实时数据库在煤化工行业中的应用分析李竺熹摘㊀要:当下我国计算机网络技术的不断发展应用ꎬ使得实时数据库进行了全面的应用ꎬ特别是在煤化工行业当中扮演着越来越重要的角色ꎬ对于整体工作的协调发展将会起到良好的促进作用ꎬ使得生产系统和管理系统做到有效的连接ꎬ让信息实现全面的共享效果ꎮ本文对实时数据库在煤化工企业当中的具体应用价值进行简要的分析ꎬ并提出相关性的建设意见ꎬ希望能够对行业的发展起到一定的帮助作用ꎮ关键词:实时数据库ꎻ煤化工行业ꎻ应用分析㊀㊀实时数据库的应用能够对所应用的信息进行全方位的标准化管理ꎬ在进行信息储存传输过程当中ꎬ发挥着不可替代的作用ꎬ同时也是数据库应用系统结构当中的一部分ꎬ而实时数据库能够表现出十分强大的实效性和共享性ꎮ在煤化工业信息数据运用方面得到了充分的体现ꎬ而实时数据库在进行数据信息运用的时候ꎬ能够更好的执行ＴＣＰ协议和ＩＰ协议标准ꎮ一㊁实时数据库的应用形成(一)主体结构当下我国的煤化企业所利用的实施数据库是通过最先进的技术手段所研发形成的ꎬ不仅能够对信息进行全方位的实时收集ꎬ并做出有效的存储管理ꎬ同时还能够做到实时的有效访问处理ꎬ无论是在进行煤化企业的内部管理ꎬ还是煤化工业的具体操作施工都能够提供大量的数据信息ꎮ企业主要的管理人员只需要通过数据的信息就能够判断煤化工业的操作流程是否科学合理ꎬ对于每一个环节所产生的能源消耗问题ꎬ都能够做出全面有效的分析ꎬ然后对重要的工艺流程做出全面的改进ꎬ从而能够有效的提高生产效率ꎬ并能够更好地节能降耗ꎬ以此保证在取得经济效益的同时ꎬ能够对我们的生态环境做出全面的保护ꎮ煤化工业企业所采用的实时数据库的结构主要以分层的形式进行呈现ꎬ主要包括现场生产管理数据层㊁访问数据管理层㊁信息应用层ꎮ其中实时访问数据管理层是整个数据库应用过程当中非常重要的核心部分ꎬ同时它还建立了各种访问数据库的软件和工具ꎬ实现了平台化的全面利用ꎮ(二)访问实时性数据库访问实时数据库具备信息数据的采集利用ꎬ通过动态组合软件能够对用户界面进行充分的展示ꎮ在具体的生产操作过程当中ꎬ生产人员为了能够进一步的了解生产底层的数据情况ꎬ通过数据库的调用能够对底层的操作信息进行全面的掌握ꎬ这样才能够及时有效的查找出故障问题的存在ꎮ同时还可以利用趋势数据分析图ꎬ对于重点区域进行有效的标注ꎬ然后做出有效的趋势分析ꎬ这样才能够掌握设备的具体运行情况ꎮ同时组态技术应用系统往往是通过以下曲线数据方式进行展现ꎬ时效性曲线图㊁过去的数据分析曲线图㊁新旧数据的对比曲线图㊁未来发展趋势曲线图ꎬ通过这些曲线图所得到的数据ꎬ能够保证生产管理更加的有效ꎮ二㊁实时数据库产生的应用价值(一)为整个的煤化操作提供良好的便利性此外整个的数据库应用过程当中ꎬ只需要通过计算机网络就可以全面的实现数据的查找分析ꎬ与传统的操作平台模式相比较ꎬ体现出了良好的便利性和快捷性ꎮ在整个的煤炭生产操作过程当中ꎬ应用实时的数据库ꎬ对于整个生产环节的监控分析提供重要的帮助ꎬ从而更有助于数据的统计管理ꎮ首先ꎬ对于每个环节的生产情况ꎬ都能够为管理人员进行全面的展示ꎬ这样才能够有利于主管人员对整个企业的运行发展情况进行充分的了解ꎮ其次在每个环节进行生产运行过程当中存在的健康情况以及动态发展情况进行全面细致化的分析ꎬ从而及时的发现整个系统运行过程当中存在的一系列隐患问题ꎬ在提出的解决方案措施上能够提供重要的参考价值ꎮ(二)对运行成本能够进行全面控制实时性数据库的进一步应用将会取代传统的集成式控制系统应用ꎬ主要是因为在进行煤化工业原料采购以及煤化工业原料查询的过程当中ꎬ传统的集成化控制系统ꎬ在进行查询应用的时候往往需要投入较大的成本ꎬ特别是需要较多的硬件配套设施才能够达到完成ꎮ而在利用实时性数据库进行原材料分析的时候ꎬ这需要通过一台计算机和网络系统的连接ꎬ就可以做到全面的实现ꎬ并能够提出更为准确的数据分析ꎬ这样将会使整个的运行成本得到进一步的节约ꎬ无需投入更多的资本就可以达到良好的效果ꎮ(三)代替传统的记录储存方式报表功能的进一步应用ꎬ能够保证在进行操作的时候ꎬ从数据库进行数据的全面提取ꎬ对于传统的人工记录方式做出进一步的改变ꎬ利用数据库的自动化技术进行信息的采集录入ꎬ这样的操作方式相对传统的人工录入方式将会体现出良好的便捷性和高效性ꎬ对于人力资源能够做到进一步的节约ꎬ对于整个的运行成本能够做到有效的降低ꎬ同时这种操作模式还能保证信息录入的时候不会出现任何的差错ꎬ极大的提升了信息录入的准确性ꎮ我们通过大量的数据分析得出ꎬ在每个员工的工作上已经从以往１５％的误差率降到了１.３％的误差率ꎬ使得整体工作准确性进行了极大的提升ꎬ同时工作效率的提升ꎬ也使得人员的工作积极性有了全面的提升ꎬ从而能够保证全心全意的进行工作ꎮ三㊁结束语随着时代的不断发展变化ꎬ企业开始大量的应用能源管理系统ꎬ以此能够保证对能源的使用情况进行全面的掌握ꎮ通过实时数据库的进一步应用ꎬ能够对每一项能源所消耗的情况进行全面的存储分析ꎬ更好的掌握每个阶段生产运行过程当中所消耗能源的具体情况ꎬ利用消耗配比曲线图进行充分的展示ꎬ然后做出有效的生产成本计算ꎬ这样才能够有利于对成本的全面控制ꎮ参考文献:[１]郭佰茹.实时数据库在煤化工行业中的应用探讨[Ｊ].煤化工ꎬ２０１８ꎬ４６(ｚ１).[２]崔乐ꎬ石军昌ꎬ张晓华ꎬ等.实时数据库在工业企业中的应用[Ｊ].工业仪表与自动化装置ꎬ２０１８(４):７５－７７.作者简介:李竺熹ꎬ抚顺市国际工程咨询集团有限公司抚顺工程咨询分公司ꎮ７２１。
崔愷_方案组的小忆与大叙
[ UED ] 108 | 08 | 2017Memories and Narrations of Design Studio方案组的小忆与大叙文_崔 愷 中国建筑设计院有限公司名誉院长、总建筑师，中国工程院院士，国家勘察设计大师，本土设计研究中心主任20年前，在建设部大杂院儿的一个铁皮房子的一角，有几个年轻人兴奋地聚在一起，昼夜熬战，画出一张张图纸，做出一个个模型，表达出一个个梦想。
一年一年，新人来了，“老人”走了，两年一换，人越来越多，办公空间越换越大，资料也越堆越满，成为这个设计院大院里快速生长，经常移动，不断孵化的一种“小生物”，谓之方案组。
方案组只存在了五年，2003年院里体制调整，成立了一批工作室，于是方案组正式解散。
除了少数几位留下来成为我工作室最早的成员外，其他成员被分配到不同的设计团队。
再后来人各有志，分别在院内外、海内外各自发展，除少数几位常聊，全员再难相聚，只是时常有些信息联系，但是方案组的那段经历都会保存在每个人的记忆中，成为大家共同的“乡愁”。
一晃二十年过去了，时光让许多事情淡漠了，但作为年已六十的我来说，回忆似乎成了一种思考方式。
看着老方案组成员二十年来不同的成长状态，想想从方案组到工作室再到今天的本土设计中心的发展过程，以及那个年代市场经济推动下，建筑设计体制转轨的动荡情景，似乎方案组短暂的存在带有某种典型性的意义，值得回顾一下。
自己将这个想法找了部分方案组成员和一些同行朋友说了说，得到了积极的反应。
我发现方案组成员们的“乡愁”情绪十分强烈，而且专业媒体和学术评论家对此也颇有兴趣。
大家的焦点似乎也超出了对细碎往事的回忆，更多从那个年代、那场变革的大背景下，看待方案组的发生、发展和短促的转型，更多从之后每个人的成长中反思那段经历中的感悟、收获和价值。
这就有可能使个人的回忆上升到一种集体的回忆，小事件的回顾上升到时代大事件的全景式展示。
换句话说，这个小小的策划有了更大的意义和价值。
数字平台生态系统的类别划分：研究现状探析与未来展望
第24卷第3期2024年3月创新科技Innovation Science and Technology Vol.24 No.3 Mar.2024数字平台生态系统的类别划分：研究现状探析与未来展望焦豪1，杨季枫1，白颖2（1.北京师范大学经济与工商管理学院，北京100086；2.国网山东省电力公司经济技术研究院，山东济南250022）摘要：基于结构观和过程观的视角，总结了数字平台生态系统类别划分的现有研究。
结构观强调按照构成数字平台生态系统的稳定元素和存在单元对其进行类别划分，包括数字平台生态系统的活动单元、行为主体、连接结构和位置层次等。
过程观强调按照数字平台生态系统中各组成主体、活动单元与结构元素的相互作用、发展和演化过程对其进行类别划分，包括数字平台生态系统的涌现过程、协作与治理过程、价值创造与分配过程等。
以此为基础，依据一元观，从数字平台生态系统的服务对象类型、参与者范围和核心功能等方面出发，构建了数字平台生态系统的一维分类标准。
随后，通过整合结构观和过程观，基于数字平台生态系统中层级结构和市场结构以及交易过程和创新过程的两两组合，总结出数字平台生态系统的分类矩阵，阐明审查交易型、主导创新型、自由交易型、开放创新型等4类数字平台生态系统在关系结构、活动过程、适用情境和发展挑战等方面的显著差异化特征。
最后，提出针对数字平台生态系统的未来研究展望，以期为数字平台生态系统的管理实践提供指导。
关键词：数字平台生态系统；研究现状；类别研究；平台型企业中图分类号：F49 文献标志码：A 文章编号：1671-0037（2024）3-1-11DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.3.10 引言数据要素和数字技术正在逐步变革工业经济的根本，也颠覆了商业模式和组织形态［1］。
在数字经济时代，平台型企业与其他行动主体之间的合作与依赖关系进一步加深，大量平台型企业采取生态化战略，企业的价值创造愈发依赖其所处的数字平台生态系统［2-3］。
可重构智能表面辅助通信系统网络架构演进综述
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１１４．２０２４．０２．０１０引用格式：徐勇军，鲁承壮，陈前斌．可重构智能表面辅助通信系统网络架构演进综述［Ｊ］．无线电通信技术，２０２４，５０（２）：２９４－３０２．［ＸＵＹｏｎｇｊｕｎ，ＬＵＣｈｅｎｇｚｈｕａｎｇ，ＣＨＥＮＱｉａｎｂｉｎ．ＳｕｒｖｅｙｏｎＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓｉｎＲＩＳ ａｉｄｅｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉ ｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２４，５０（２）：２９４－３０２．］可重构智能表面辅助通信系统网络架构演进综述徐勇军，鲁承壮，陈前斌（重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆４０００６５）摘 要：随着无线通信技术的发展，越来越多的无线终端接入到通信系统中，对通信网络造成很大的业务承载与传输压力，尤其是障碍物严重阻挡或强信道衰落情况下，使得接收机信号以及系统频谱效率下降现象日益严峻。
为了解决该问题，近年来，可重构智能表面（ＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ）作为一种有效的６Ｇ候选技术被提出。
ＲＩＳ可以通过电磁调控方式主动改变信道传输质量，从而能够解决无线通信系统频谱效率受限、信号补盲、绕障通信等现实难题。
基于此，对ＲＩＳ辅助通信网络架构演进进行了研究。
介绍了ＲＩＳ的基本概念，并对其三种基本网络架构进行了分析与对比；根据不同的信号传输类型和传输环境，对ＲＩＳ辅助通信网络架构进行了分析与设计；对当前网络架构发展所面临的挑战以及未来研究趋势进行了展望，为ＲＩＳ辅助通信系统性能分析、资源分配、网络优化、ＲＩＳ位置部署提供帮助。
关键词：可重构智能表面；通信网络架构；频谱效率中图分类号：ＴＮ９２９．５ 文献标志码：Ａ 开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１１４（２０２４）０２－０２９４－０９ＳｕｒｖｅｙｏｎＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓｉｎＲＩＳ ａｉｄｅｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＸＵＹｏｎｇｊｕｎ，ＬＵＣｈｅｎｇｚｈｕａｎｇ，ＣＨＥＮＱｉａｎｂｉｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｗｉｒｅｌｅｓｓｔｅｒｍｉｎａｌｓｗｉｌｌｂｅｃｏｎｎｅｃｔｅｄｔｏｃｏｍ ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ，ｗｈｉｃｈｂｒｉｎｇｓａｌｏｔｏｆｐｒｅｓｓｕｒｅｏｎｓｅｒｖｉｃｅｂｅａｒｅｒｓａｎｄｓｉｇｎａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．Ｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｒｅｃｅｉｖｅｄｓｉｇｎａｌｓａｎｄｓｐｅｃｔｒａｌｅｆ ｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｖｅｈｅａｖｉｌｙｄｅｇｒａｄｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃａｓｅｏｆｓｅｒｉｏｕｓｏｂｓｔａｃｌｅｂｌｏｃｋａｇｅａｎｄｓｔｒｏｎｇｃｈａｎｎｅｌｆａｄｉｎｇ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，Ｒｅｃｏｎ ｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ（ＲＩＳ），ａｓａｐｒｏｍｉｓｉｎｇｃａｎｄｉｄａｔｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆ６Ｇ，ｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ．ＲＩＳｃａｎａｃｔｉｖｅｌｙｃｈａｎｇｅｃｈａｎｎｅｌｑｕａｌｉｔｙｂｙｍｅａｎｓｏｆｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｔｏｓｏｌｖｅｓｏｍｅｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ，ｅ．ｇ．，ｌｉｍｉｔｅｄｓｐｅｃｔｒａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｓｉｇｎａｌｂｌｉｎｄｎｅｓｓａｎｄｏｂｓｔａｃｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．Ａｓａｒｅｓｕｌｔ，ａｓｕｒｖｅｙｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｉｎＲＩＳ ａｉｄｅｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｉｓｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｏｆＲＩＳｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄｔｈｒｅｅｂａｓｉｃｎｅｔｗｏｒｋａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓａｒｅａｌｓｏａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｏｆＲＩＳ ａｉｄｅｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｇｎａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｔｙｐｅｓａｎｄｒａｄｉｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｎｄｔｒｅｎｄｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｈｅｌｐｆｏｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａ ｎａｌｙｓｉｓ，ｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ＲＩＳｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｉｎＲＩＳ ａｉｄｅｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＲＩＳ；ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；ｓｐｅｃｔｒａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ收稿日期：２０２３－１２－１１基金项目：国家自然科学基金（Ｕ２３Ａ２０２７９，６２２７１０９４）；国家重点研发计划（ＳＱ２０２３ＹＦＢ２５０００２４）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｕ２３Ａ２０２７９，６２２７１０９４）；ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲ＆ＤＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（ＳＱ２０２３ＹＦＢ２５０００２４）０ 引言在当今数字化时代，无线通信网络架构的演进持续推动着社会、产业和科技的进步。
大模型时代的基础架构读书笔记
《大模型时代的基础架构》读书笔记目录一、内容描述 (2)二、大模型时代的挑战与机遇 (3)2.1 大模型带来的挑战 (5)2.1.1 计算资源的限制 (6)2.1.2 数据隐私与安全问题 (7)2.1.3 模型可解释性与透明度 (9)2.2 大模型带来的机遇 (10)2.2.1 新算法与新架构的出现 (11)2.2.2 跨领域合作与创新 (12)三、大模型时代的基础架构 (14)3.1 硬件架构 (15)3.1.1 GPU与TPU的发展与应用 (16)3.1.2 其他硬件技术的发展 (18)3.2 软件架构 (19)3.2.1 深度学习框架的功能与特点 (21)3.2.2 软件架构的可扩展性与灵活性 (22)3.3 优化与加速 (23)3.3.1 模型压缩技术 (24)3.3.2 知识蒸馏技术 (26)四、大模型时代的基础架构发展趋势 (27)4.1 技术融合与创新 (28)4.1.1 硬件与软件的融合 (29)4.1.2 多种技术的综合应用 (31)4.2 用户需求与市场导向 (32)4.2.1 用户需求的变化 (34)4.2.2 市场导向的影响 (35)五、结论 (37)一、内容描述《大模型时代的基础架构》是一本关于人工智能和深度学习领域的重要著作，作者通过对当前最先进的技术和方法的深入剖析，为我们揭示了大模型时代下的基础架构设计原则和实践经验。
本书共分为四个部分，分别从基础架构的概念、技术选型、部署和管理以及未来发展趋势等方面进行了全面阐述。
在第一部分中，作者首先介绍了基础架构的概念，包括什么是基础架构、为什么需要基础架构以及基础架构的主要组成部分等。
作者对当前主流的基础架构技术进行了简要梳理，包括云计算、分布式计算、容器化、微服务等。
通过对比分析各种技术的优缺点，作者为读者提供了一个清晰的技术选型参考。
第二部分主要围绕技术选型展开，作者详细介绍了如何根据项目需求和业务场景选择合适的基础架构技术。
基于翻转课堂的通信专业实验教学研究
基于翻转课堂的通信专业实验教学研究崔灿（重庆三峡学院计算机科学学院，重庆万州404120）摘要：本文以通信专业实验教学为主要研究对象，以本学科教学经验及理论成果为指导借鉴，重点探讨翻转课堂在通信专业实验教学方案中主要问题和优化路径，旨在探寻通信专业实验教学的有效教学方式，从而切实提升教学效果。
关键词：翻转课堂；通信专业；实验教学1前言通信专业是信息与通信工程一级学科下属的本科专业。
实验教学是通信专业的主要教学方式之一，旨在通过将理论与实践相结合，在规定时间内规划课程研究，引导学生进行自主性学习与实践，助力学生打破传统的教学思维定式，培养学生自主解决问题、分析问题的能力，创新能力，思维能力等。
同时，通过在实践教学环节提供分组讨论，互评互助的课程互动，充分调动大学生的积极性与学习热情，引导学生形成团结协作意识[1]。
因此，“翻转课堂”教学模式实际上为通信专业实验教学提供了很好的理论指导和借鉴基础。
本文以通信专业实验教学为例，介绍了通信专业实验教学中存在的问题，提出了基于翻转课堂的通信专业实验教学优化思路。
优化思路有效的提高了课堂教学质量，促进了人才培养质量的提高。
2通信专业实验教学的普遍问题2.1学生基础参差不齐雄厚的师资力量为通信专业课程的开展提供师资支持。
尤其是随着通信专业课程的完善，在多项教改项目研究中取得累累硕果。
然而由于地区经济发展的差异化，在实际的学生层次分布中学生知识水平的不均衡问题仍然十分显著[2]。
例如在一间可容纳60人以上的教室中，采取传统一对多的教学模式，很难对学生知识吸收水平全部掌握，教学质量难把控。
新型分层教学模式的出现，虽不能完全从底层根治教学模式的弊端，但对当下教学模式仍有一定的缓解作用。
2.2传统教学过于被动当下教学模式多以任务驱动为主，主要通过任务的形式，将实验要求的基本操作自主掌握，帮助学生建立知识分析能力，解决问题能力，主动学习能力。
然而，适应了传统填鸭式教学模式的学生，很难从灌输性的知识学习体系中摆脱出来，师资依赖严重，使得以自主学习为导向的教学模式，难以有再进一步的突破。
技术创新网络结构演变模型:基于网络嵌入性视角的分析
技术创新网络结构演变模型：基于网络嵌入性视角的分析蒋军锋;党兴华;薛伟贤
【期刊名称】《系统工程》
【年(卷),期】2007(25)2
【摘要】技术创新网络是当代技术创新过程组织的主要形式。
技术创新网络结构随着外部创新企业的加入、网络内部企业间关系的增加和内部企业间关系的重新生成而发生演变。
本文从网络嵌入性的测度出发,考察了技术创新网络的结构变化,导出网络企业合作关系数目变化的微分方程,引入时间刻画,求出了技术创新网络结构特征的演变方程。
研究表明:(1)技术创新网络不是缩小而是拉大了企业合作关系数目的差距;(2)技术创新网络结构演变的不均衡性为技术创新提供了更多机会。
【总页数】7页(P11-17)
【关键词】网络嵌入性;网络结构;演变;度分布密度
【作者】蒋军锋;党兴华;薛伟贤
【作者单位】西安理工大学工商管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F270
【相关文献】
1.知识密集型产业技术创新扩散演化研究--基于网络结构演化分析的视角 [J], 孙冰;赵健
2.网络嵌入视角探讨技术创新联盟对医药企业技术创新绩效影响动态模型构建 [J],
蒋维平;季瑞雯;黄文龙
3.知识多样性、知识网络结构与新兴技术创新绩效——基于发明专利数据的NBD 模型检验 [J], 俞荣建;胡峰;陈力田;项丽瑶
4.中国西北地区城市网络结构的时空演变——基于铁路客运流视角的分析 [J], 郭倩倩; 张志斌; 师晶; 陈龙; 张亚丽
5.知识异质性对知识密集型企业创新绩效的影响研究
——基于网络结构嵌入性视角 [J], 胡潇月
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8可靠性备份对象存储系统 架构与演进About 前淘宝、腾讯搜索广告工程师
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