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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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曾光 《网络安全技术与应用》2022,(2)
自动驾驶成为当前社会热点,也是人工智能以及自动化技术创新发展的重要方向。自动驾驶的实现对于计算机信息技术同样也提出了较高要求,基于5G技术发展的创新优化极为必要。5G车路协同自动驾驶技术就是现阶段的研究重点,确实也表现出了极强的作用价值,成为未来发展趋势。文章即重点围绕着5G车路协同自动驾驶技术的应用,在简要介绍该技术及其性能要求的基础上,具体从多个方面探讨了如何予以构建运用,希望具备参考借鉴作用。 相似文献
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5G网络具有建设投资巨大、应用场景广、优化参数复杂等特点。为了能够最大限度地利用资源,为用户提供优质的服务,5G网络优化是网络开通后的一项重要工作。文章从网络覆盖专题出发,探究常规的网络覆盖空洞、弱覆盖、重叠覆盖、越区覆盖等问题,并针对不同类型的问题提出优化策略,最后用仿真验证优化的有效性。 相似文献
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针对传统油基钻井液降滤失剂耐温性能不足、影响体系流变等问题,基于自交联改性思路,以N-羟甲基丙烯酰胺为功能单体,与丙烯酸丁酯和苯乙烯进行乳液聚合,研制了一种自交联型油基钻井液降滤失剂(BSN)。通过红外光谱仪、激光粒度仪和透射电镜表征了BSN的主要官能团、微观形貌和自交联特征。实验结果表明,BSN含有自交联功能基团羟甲基,平均粒径为247 nm,颗粒间具有明显的交联结构。热重测试结果显示,BSN热稳定性良好,初始分解温度高达355℃,显著高于非自交联型的降滤失剂BS(278℃)。在油基钻井液体系中添加1%的BSN,不仅不影响体系流变参数而且能够提高破乳电压,180℃下的高温高压滤失量仅为4 mL,滤失控制能力明显优于非交联型的降滤失剂BS以及3%的传统油基钻井液降滤失剂有机褐煤和氧化沥青。 相似文献
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5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域,即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结,包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位,而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度,对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理,对其挑战做清晰的总结,从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。 相似文献