高校校园网建设需求分析

近年来,互联网技术快速发展,在众多领域都得到了应用,它不仅推动了单领域内的信息共享,同时也是多领域间信息共享的高效途径。高校作为科技创新的前沿阵地,是科技创新体系的重要力量。高校的信息化和智能化建设是高校建设的重要环节,是教学和学术信息高效交流的重要保障。因此,文章针对校园网的基础建设需求展开了分析。     

《中国给水排水》天津年会延期通知

尊敬的各位领导、专家、展商及参会嘉宾:鉴于近期新冠肺炎疫情出现新的变化,为配合各地对集聚性活动的严格控制,保障各位参会代表的健康与安全,降低疫情传播风险,按天津市疫情防控办公室要求,经组委会多方沟通协调、慎重研究决定,原定于2021年11月18-20日举办的《中国给水排水》第十八届年会将延期举办,会议地点及其他事项不变,具体延期举办时间另行通知。     

看待运营商断网现象要一分为二

1月12日凌晨,有用户反映中国电信出现断网情况,波及全国多个城市。中国电信表示,1月12日00:27,由于网络设备故障,局部互联网出现拥塞,经紧急处置,已于00:51修复完毕。这并非是我国电信运营商近期内的第一次断网事件。从运营商角度来看,应用层面的网络中断更为平常,例如近期多地出现高峰期刷不了健康码的现象,影响了居民的出行。而大型互联网应用(如视频、短视频、微博)突然不能访问或访问速度突然变慢的情况更是时有发生。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

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。     

算法推荐要真正服务于民

近期,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局公布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》),要求自2022年3月1日起施行。此《规定》一经公布就引起了各大传统媒体及新媒体的争相报道,一时间关于《规定》与“算法推荐服务”的话题引发了社会各界的关注与讨论,解读《规定》者有之,声讨算法服务者更有之。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...