45、5G与人工智能/机器学习之间有什么关系?
5G为人工智能和机器学习注入新活力
5G的高速性能为人工智能和机器学习带来了新的发展空间,具体体现在以下几个方面:
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支持复杂分布式网络中的应用 :5G的高速传输能力使得人工智能和机器学习能够在复杂的分布式网络中运行,应用程序得以更高效地部署和使用。
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实现持续的数据收集与分析 :借助5G网络,人工智能和机器学习的数据收集与分析过程变得更加实时和持续,有助于提升系统响应速度和智能化水平。
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赋能移动设备处理复杂数据集 :5G的高带宽和低延迟特性使移动设备能够处理更为复杂的数据集,为移动设备的智能应用提供了更强的技术支撑。
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推动移动新经济与创新发展 :随着移动设备在人工智能和机器学习方面的应用不断深化,基于移动性的新经济模式得以加速发展,进一步激发了技术创新和市场需求的增长。
46、与前代相比,5G 革命有哪些显著差异?
5G 与前代的显著差异
1. 性能方面
- 数据速率比 4G 快 100 倍
- 延迟更低,4K 视频加载无缓冲
- 能更好处理和解决带宽问题,对新兴技术如无人驾驶汽车和智能家居设备尤为明显
- 物联网电池续航因低延迟可延长至 10 倍
- 偏远地区通信质量提高
- 应用加载时间减少 1 - 2 秒
2. 市场和应用方面
- 能创造新市场,如移动应用
- 驱动无线运营新前沿的更高级需求
- 推动基于复杂移动通讯的新经济,形成全球无线移动经济
- 使能更多复杂数据集在多系统间通信,带动基于移动性的新经济
3. 技术架构方面
- 是下一代系统架构的发起者,基于分布式网络实现增强无线连接
- 使传统数据中心去中心化,推动边缘计算发展
- 实现分布式网络动态监控和性能提升
4. 应用开发方面
- 5G 应用开发预计远超 4G 演进速度,且快两倍
5. 数据处理方面
- 伴随社交媒体、AI 和 ML 发展,产生新的数据元素
- 虽存在冗余但因 5G 改进可快速重新计算
- 为保证准确性和性能需添加冗余
47、解释区块链与链表之间的关系。
区块链由链表数据结构演变而来。链表是一种指针系统,能存储相关数据或值,且不要求物理存储连续,可将相关文件元素存储在不同存储位置和物理设备上,但会降低性能。
区块链发展了链表模型,链表中的数据结构现在更复杂,被定义为信息“块”。
区块链架构允许动态添加新块,并在进行更改时同时更新每个块。
区块链作为一种修改后的链表,用于记录交易,而非链接数据元素,是一种基于账本的技术。
48、哈希码是什么意思?
该答案不准确。哈希码是通过哈希函数对数据进行计算得到的一个固定长度的数字串。哈希函数是一种确定性的算法,对于相同的输入,哈希函数总是会产生相同的输出。
哈希码在很多场景有应用,比如:
- 数据存储和检索 :用于快速定位数据。
- 数据完整性验证 :通过对比哈希码判断数据是否被篡改。
- 区块链 :哈希码用于确保数据的不可篡改和交易的安全性。
49、比较区块链的优点和缺点。
优点
- 验证准确
- 消除第三方验证机构,降低成本
- 通过去中心化实现安全
- 具有透明度
- 具备物联网和5G能力
- 可扩展性
- 可审计性和可追溯性
- 更好地访问数据
缺点
- 技术成本增加
- 仍然存在延迟和性能问题
- 易吸引黑客
- 成果历史较短
50、用例与区块链分析有什么关系?
在评估区块链时,用例是设置和选择正确区块链设计的首选方法。区块链用例必须首先关注特定行业常见的功能特性,同时要考虑该行业可能的处理规则、技术要求(如智能合约、加密货币和法律限制)。
关键考虑因素包括:
- 数据要求
- 响应时间
这两项是驱动区块链解决方案可行性和选择的重要技术问题。
此外,分析师还需考虑:
- 交易规模
- 链中区块的存储需求
51、为什么区块链架构在基于移动的物联网系统设计中如此重要?
区块链架构在物联网系统中的重要性
现有中央数据库架构无法为物联网系统提供必要的安全保障。而区块链架构作为“基于账本”的系统,能跟踪所有交易并更新链上所有成员。
技术基础
- 区块链基于链表数据结构发展而来。
- 新块可动态添加。
- 交易时各块能同时更新。
安全特性
从安全角度看,区块链具有以下优势:
- 权限控制 :能控制用户或矿工的权限。
- 分布式特性 :成员能动态获知变化。
- 不可变性 :数据一旦写入,不可篡改。
- 不可抵赖性 :交易记录真实可信。
- 数据完整性 :确保信息完整无损。
- 透明度 :所有交易公开可见。
- 等权性 :每个节点权利对等。
这些特性可增强网络安全,满足物联网设备和无线通信的安全需求。
重要性与应用
因此,区块链架构对基于移动的物联网系统设计至关重要,是实现物联网成为可行且安全引擎的关键组件。没有区块链,物联网无法在各行业和特定技术中广泛应用。
52、定义并描述量子计算。
量子计算的潜力与优势
量子计算虽尚未可扩展,但有潜力改变计算的处理能力,尤其在

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