联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题,网络可融入联邦学习技术,构建高效的分布式可信网络智能化架构.概述了联邦学习研究现状以及标准现状,介绍了基于联邦学习的网络智能化架构,并基于该架构验证了客户体验管理应用案例,为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴,进一步推动了联邦...     

5G核心网网元多维特征融合故障预警

5G网络发生故障可能影响全网稳定性和服务质量,其故障发现与修复是5G网络运维管理的关键之一.基于历史故障发生前的网元关键绩效指标(Key Performance Indicator,KPI)变化以及设备告警信息、指标统计特征、自动异常检测、指标关联特征、告警编码特征等,提出了5G核心网网元多维特征融合故障预警方法,构建...     

XRQL—基于XML的新型RDF查询语言

W3C组织以RDF等标准为基础致力于推广语义WEB的应用，期望能以更为结构化的方式组织和处理WEB数据。文中提出一个基于XML的新型RDF查询语言－XRQL，并构建了一个以XRQL为查询语言的RDF引擎（NSRE）的体系结构，最后简要探讨了相关实现技术。     

5G价值面,BSS/OSS融合的下一站

随着移动通信与互联网技术的发展,传统通信业务已由单一的语音通信,发展为多元化、个性化的融合信息服务,通信产业价值链结构从以运营商为中心的模式向以用户体验为中心的模式转变。互联网与内容提供商以“内容驱动”为理念,灵活快速地迭代产品并响应用户需求,市场份额快速提升,这导致运营商在产业价值链中逐渐被“管道化”。在数字化转型过程中,运营商通过重构、抽象5G网络功能,实现了网络按需编排、灵活适配和快速部署的能力,并基于业务支撑系统（business support system,BSS）/运营支撑系统（operation support system,OSS）(BO)融合与以用户为中心的运营模式增强用户体验,以期实现在产业价值链中地位和价值的提升。在回顾通信产业价值链发展的基础上,分析了运营商价值提升所面临的挑战,提出了一种基于5G网络嵌入式服务的5G价值面体系架构,给出了典型应用场景,并为运营商5G价值面的演进提供了路径建议,助力运营商驶向BO融合的下一站。     

通信人工智能的下一个十年

移动通信技术走过了37年的发展历程,人工智能技术也已走过了64年的发展历程。从早期的各自独立演进,到5G与人工智能开始深度融合发展,“5G与人工智能”已被业界视为一组最新的通用目的技术组合,对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。首先介绍了早期移动通信和人工智能各自的发展路线,并重点回顾了人工智能与通信技术在3G到5G阶段开始融合发展。针对通信人工智能,详细阐述了当前人工智能技术在移动通信生态系统中各领域的发展情况,包括通信网络基础设施、网络管理与运营、电信业务管理、跨领域融合智能化、垂直行业与专网等,并总结了通信国际标准组织对人工智能技术在移动通信系统中的分级定义与演进路线。面向下一个十年,展望了通信人工智能未来的发展路线与演进趋势,并结合3GPP与ITU-R的5G/6G时间表,前瞻性探索了基于3GPP和O-RAN路线的网络智能化、基于体验感知与意图的网络管理与运营系统的发展、网络AI信令体系、面向智慧中台演进的电信业务与支撑体系、跨领域融合的智能化体验管理与策略管理、从SLA向ELA的演进以及面向垂直行业的智能专网等。最后建议行业达成共识,在下一个十年中全面加速推进人工智能在通信生态领域的发展。     

论现代多媒体教学系统音频设备的选配与使用

多媒体教学与传统教学一样，仍然是用文字、图像与语言传授知识，只是手段与方式不同而已。按照电子学对信号的分类，文字、图像属于视频信号，语言属于音频信号。一般认为，音频设备属于传统产品，不像计算机、视频设备如投影机那样属于高新技术产品，在选择配置及投资上往往不被重视，这是个误区。因为在大多数情况下（特别是人文社会科学课程），听众从语言即从听觉接收的音频信号获取的信息往往多于从视觉接收的视频信号获取的信息。因此，如何保证音频信号特别是语言的高质量播放是非常重要的。所以必须重视音频设备的配置、选择、使用…     

下一代电信IT架构演进初探：业务功能虚拟化（BFV）

随着信息和通信技术的发展,灵活多变的业务需求给传统大型电信业务支撑系统带来了诸多挑战。应用场景化、服务标准化、技术组件化和资源共享化正在成为电信业务支撑系统架构演进的共识。提出了一种电信业务功能虚拟化（business function virtualization,BFV）架构,以云原生、微服务、容器、Dev Ops等技术为基础,引入标准化的IT虚拟网元、单元化的设计编排器、微服务管理框架和多平面弹性计算控制器,使IT系统具备单元化部署和分布式云部署能力,满足系统稳定扩展与平滑演进的要求,实现IT系统轻量交付和业务敏捷支撑,可作为下一代电信业务支撑系统的参考架构。     

数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求日益丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。在网络数字孪生方面相关的实践工作说明,所提网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析和网络故障快速诊断。     

基于矩阵分解和注意力多任务学习的客服投诉工单分类

投诉工单自动分类是通信运营商客服数字化、智能化发展的要求。客服投诉工单的类别有多层,每一层有多个标签,层级之间有所关联,属于典型的层次多标签文本分类问题,现有解决方法大多数基于分类器同时处理所有的分类标签,或者对每一层级分别使用多个分类器进行处理,忽略了层次结构之间的依赖。提出了一种基于矩阵分解和注意力的多任务学习的方法(MF-AMLA),处理层次多标签文本分类任务。在通信运营商客服场景真实投诉工单分类数据下,与该场景常用的机器学习算法和深度学习算法的Top1F1值相比分别最大提高了21.1%和5.7%。已在某移动运营商客服系统上线,模型输出的正确率97%以上,对客服坐席单位时间的处理效率提升22.1%。     

电信业务支撑系统的L-PS-M分级演进目标体系框架

随着通信技术的不断发展和企业数字化的加速到来,电信业务支撑系统也在不断演进和变革。为了实现优质、高效、可持续演进的目标,电信运营商需要建立一个有效且适应市场需求的业务支撑系统分级演进目标体系。在对当前电信业务支撑系统的基本特点和运营服务的需求进行分析的基础上,提出了一种适用于电信运营服务支撑的分级模型L-PS-M(level-process-system-measurement)分级演进目标体系框架。该框架首先构建了从端到端业务流程、系统支撑能力、分级目标这3个维度因素形成的三维立方体映射结构;其次,给出了运营服务支撑体系细分实施路径;第三,电信运营商通过该实施路径,可以根据实际需求有针对性地进行系统支撑能力的规划和优化,提高运营效率和系统生产的效能,进一步明确业务支撑系统的演进方向。