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研究了5G回传网的新型切片分组网络架构和关键技术。在结合分段路由、以太虚拟专用网(EVPN)技术和L3到边缘部署方案的基础上提出极简IP网络技术,还研究了切片技术、新型光模块技术、网络自动化在5G回传网络中的应用。提出将这些新技术有机融合在一起的新型自动化5G回传网络架构,为5G回传网络的技术发展和网络建设提供重要依据。 相似文献
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针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络资源联合分配的端到端时延最小化模型,并将其转化为离散时间马尔可夫决策过程(MDP)。而后,在该MDP中采用A-C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略,优化端到端时延。进一步,为了实现并加速该A-C算法在其他相似目标任务中(如业务请求到达率普遍更高)的收敛过程,采用迁移A-C学习算法实现利用源任务学习的SFC部署知识快速寻找目标任务中的部署策略。仿真结果表明,该文所提算法能够减小且稳定SFC业务数据包的队列积压,优化系统端到端时延,并提高资源利用率。 相似文献
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为了助力车联网技术科学的普及,主要介绍车联网产业政策及标准进展,并系统介绍了车联网发展的目标、车联网的组成、系统架构、解决方案、关键技术、测试方法、网络安全、基础建设及产业链急需突破的技术,比如芯片及传感器的成本问题等。 相似文献
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目的 :尝试使用深度学习的方法识别小鼠肿瘤切片中的细胞核。方法 :选取癌细胞,采取注射方式将癌细胞注入健康小鼠体内,利用小鼠长出的肿瘤组织制作HE染色切片,使用肿瘤组织HE染色切片的图片及其细胞核的识别图片对全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)进行训练,并将训练出的深度学习模型用于识别HE染色切片中的细胞核。结论 :使用训练好的深度学习模型识别病理图片中的细胞核可以显著提高识别效率及准确率,并且本文训练出的FCN模型达到了FCN研发团队提出的标准水平。 相似文献
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电力应急通信系统为各类突发事件和自然灾害现场实时直播提供重要通道保障。在重点研究5G切片等关键技术及特点的基础上,通过结合电力应急通信业务需求,对5G技术在电力应急通信中的应用展开研究,提出一种基于5G技术的电力应急通信网络架构解决方案,并从架构特点、业务流向、安全等方面阐述了应用架构的优势,该解决方案提升了应急现场在直播多个高清画面时的可靠传输能力,满足复杂多变的应用环境。 相似文献