-
网元性能及业务数据特征精准分析方法
传统的网络性能分析以及业务数据分析,都是通过网管KPI确定的,网络指标出现异常则需要根据优化人员经验进行问题定位。对问题定位的效率取决于技术人员的水平,同时网络业务数据特征的分析粒度也很粗,不能精细化、全面化、多样化地分析用户特征。随着统一DPI系统的引入,展示了用户会话过程中涉及的最细粒度的业务状态以及网络信道质量。为了更加准确地反映小区网络质量和用户真实业务体验,所研究的网元性能及业务数据分析方法采用数据切片和关联的方式,更加精细化地将体现网络质量的控制面信令XDR(X data recording,呼叫数据记录的扩展)数据和用户面业务XDR数据关联在一起分析。实现分应用、分业务拓展的用户感知分析,明确质差用户或场景等情况下XDR的数据特征,从而提升网络优化效率、提高用户感知。
-
云计算技术下的计算机实验平台架构设计
结合当前的校园的信息化发展情况,在分析了教学实验平台的基础上,探讨了云计算技术下的计算机实验平台架构中的资源虚拟化平台、虚拟实验平台等内容,希望对于今后深化校园信息化发展改革有所帮助。
-
物联网设备身份认证安全性分析
物联网的发展使得市场上涌现了大量智能家居设备,极大地提升了人们的生活质量.智能门锁作为智能家居中的关键入口设备和家庭安全的第1道防线,成为安全研究人员十分关注的对象.智能门锁本质上是需要身份认证的凭据才能开启的固定装置,且集成了多种数字化身份认证技术,也是研究物联网设备身份认证安全性的绝佳对象.以多款智能门锁为例,通过攻击实验分析了其身份认证的安全性,根据分析的结果,总结了几种身份认证技术面临的安全风险,并针对这些安全风险给出了安全防范的建议.
-
浅谈现代光纤通信传输技术的应用
结合当前我国光纤通信传输技术的实际发展情况来看,正在处于高度发展并且不断更替、翻新的阶段,在此阶段中,随着我国现代化信息技术的不断发展,在光纤通信传输技术中也进行了有效应用,有效促使了我国光纤通信传输技术水平得以不断提高。基于此,本文主要内容研究了现代光纤通信传输技术的应用,希望能为我国未来的光纤通信传输服务带来启示。
-
软件无线电在智能天线中的应用
介绍了软件无线电技术和智能天线技术的特点及在新一代移动通信系统中应用情况;设计了软件无线电通信系统架构以及基于智能天线的矢量天线调谐结构;对软件无线电电台硬件进行了详细的研究和分析,给出了信道模块和波形处理的详细设计。
-
网络安全视野下的5G政策与法律
在激烈的地缘政治竞争影响下,5G所支持的网络空间将面临更大的安全挑战,既有来自网络技术应用、社会信息化程度加深带来的数据泄露、个人信息保护、漏洞治理、网络犯罪和人工智能(AI)法律规范等技术和应用层面的问题;也有包括地缘政治竞争带来的网络空间军备、网络监控、网络舆论战和网络战威慑等战略层面的威胁。理解5G技术应用及发展背后的政治较量,深入分析5G背后的网络安全问题,是全面认识和把握5G政策与法律的前提。
-
试论移动通信技术发展、5G优缺点及应用
移动互联网的关键就是移动通信技术,移动通信至今已经历从1G到4G四个阶段发展,当下5G正如火如荼的发展。5G作为第五代移动通信技术,它能够提供高速率、低延时、可靠安全的增强型移动宽带服务,将广泛应用于各行各业、各个领域,加速国家和社会“智慧”发展,为人们的工作和生活开启“智能”时代。本文尝试介绍移动通信技术发展、5G的优缺点、技术未来应用等有关内容,仅供交流。
-
浅析影响运营商NPS的主要因素
当前,各运营商面临着产品日趋同质化、市场饱和的局面。在新的竞争格局下,各运营商都在关注存量用户的保有和价值提升,更多的加大自身NPS(客户净推荐值)的改善。本文结合运营商发展现状,分析了影响运营商NPS的主要因素,提出了改善NPS应关注的方面,对提高运营商的经营管理水平、促进可持续发展具有一定的借鉴意义。
-
计算机网络病毒防御系统开发中数据挖掘技术应用
利用数据挖掘技术开发计算机网络病毒防御系统,实现对网络病毒在线检测与控制。将传统防火墙技术与入侵检测技术融合,通过系统管理员了解在线网络病毒入侵情况,采用数据挖掘技术对网络病毒特征进行搜集并存储到数据库中,从而有效控制防御网络病毒。实践表明,采用数据挖掘技术设计的计算机网络病毒防御系统比传统防火墙病毒防御方法的防御能力提高了80%,对网络病毒种类掌握更全面,能够更好地抵御病毒侵害。
-
内外芯片产业技术现状与趋势分析
芯片产业是现代产业体系中基础性、战略性和先导性的产业,是产业结构转型升级的重要支撑。重点从产业链、区域布局、企业实力等角度剖析全球以及中国芯片产业发展概况,从政策、产业链、区域布局、受制于人等角度分析中国芯片产业发展概况,从技术发展规律、多技术协同等角度探索全球芯片产业技术的发展趋势,为明晰中国芯片产业发展提供支撑。
-
人脸识别技术应用的机遇与挑战
人脸识别技术的研究最早起源于20世纪60年代,到90年代进入了初级应用阶段。近年来,随着计算机视觉技术、大数据、人工智能、机器学习等技术的疾速发展,人脸识别技术在各国出现了爆发式增长,给人们的工作和生活带来了极大便利。