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。     

建筑施工结构裂缝控制及处理技术

在当前的社会发展形势下,快速发展的生产生活需求,催生了建筑事业的蓬勃发展。越来越多的工程项目投入建设施工过程中,尤其是一些新技术、新材料、新工艺的应用,使得建筑施工的形式越来越多样化,而建筑的功能也更加全面。很显然,在建筑工程施工过程中,质量管理始终是重中之重,影响建筑质量的原因是多方面的,有环境的因素,工艺的影响,设计的原因等等,各不相同,但无论何种因素,最终都会影响建筑的质量与功能,而严重的质量问题还会威胁到建筑使用者的安全。在建筑质量问题中,结构裂缝是一种较为普遍的问题,也是严重影响建筑质量的问题。如何在建筑项目管理中,利用有效的管理技术与方法,控制好结构裂缝的产生,就需要从施工技术、工艺、材料、管理等多个方着手。该文就建筑施工结构裂缝的主要现象,结构裂缝产生的原因进行深入分析,并就建筑施工结构裂缝的有效控制与处理技术进行分析。     

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。     

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。     

Joint Power-Trajectory-Scheduling Optimization in A Mobile UAV-Enabled Network via Alternating Iteration

This work focuses on an unmanned aerial vehicle(UAV)-enabled mobile edge computing(MEC) system based on device-to-device(D2D) communication. In this system, the UAV exhibits caching,computing and relaying capabilities to periodically provide specific service to cellular users and D2D receiver nodes in the appointed time slot. Besides, the D2D transmitter can provide additional caching services to D2D receiver to reduce the pressure of the UAV. Note that communication between multi-type nodes is mutually restricted and different links share spectrum resources. To achieve an improved balance between different types of node, we aim to maximize the overall energy efficiency while satisfying the quality-of-service requirements of the cellular nodes.To address this problem, we propose an alternating iteration algorithm to jointly optimize the scheduling strategies of the user, transmitting power of the UAV and D2D-TX nodes, and UAV trajectory. The successive convex approximation, penalty function, and Dinkelbach method are employed to transform the original problem into a group of solvable subproblems and the convergence of the method is proved. Simulation results show that the proposed scheme performs better than other benchmark algorithms, particularly in terms of balancing the tradeoff between minimizing UAV energy consumption and maximizing throughput.