国内芯片厂商发力4G, 新岸线2013年将推LTE方案

随着移动互联网的快速发展,3G网络已难以满足人们对高速、大流量网络的需求。LTE作为下一代移动通信标准,正迅速普及。美国运营商Verizon的FDD-LTE网络已覆盖大量城市和地区,用户数超过540万。中国移动也在推进TD-LTE网络建设,预计2013年基站规模将超过20万个。芯片设计公司如新岸线正积极研发兼容TDD/FDD的LTE基带芯片。

如今,伴随移动互联网应用逐步深入人们日常生活与工作,依靠高速信息传输网络,很多人即可足不出户就能享受到快捷、方便、高速的网络服务,3G网络已经开始逐渐普及开来.但是随着移动互联网上人们的多样化需求,高速,大流量的网络传输对于传输带宽提出了新的要求,也正是意识到这个问题,未来的发展也指向了4G. 2007年,由全球700多家运营商组成的贸易协会GSMA选定LTE为4G移动通讯标准。

  LTE在全球已呈现出快速增长的态势。美国最大的移动运营商Verizon于2010年12月正式商用FDD-LTE网络,目前已覆盖美国165个城市和111个机场,覆盖人口达1.86亿,FDD-LTE用户已超过540万,占全球LTE商用用户的60%。截止今年3月底全球已有91个LTE商用网络在47个国家开始运行,至2012年底还将有超过40个网络投入运行,LTE的用户总量将高达4400万,5年内将突破10亿。与此同时,中国移动也已经完成了TD-LTE的试验网设备招标,并在多个城市开始试商用,按照中国移动的规划,到2013年TD-LTE网络基站规模将超过20万,投资总额达到1800亿元。中国移动与浙江电视台经济生活频道合作,在新闻直播中通过使用TD-LTE网络,实现4G网络电视直播,直播画面图像清晰流畅。

  4G标准的运营需要整个生态环境的支持,通信运营商,芯片设计厂商等针对产业链上游进行布局与提供核心技术支持,是推动4G网络运营与发展的核心力量.国际芯片设计厂依靠自身的通信方面的技术积累与经验,占据着市场重要的位置. 他们与国内通信运营商支持着3G网络的运营.通讯芯片的研发与上市,需要大量的资金与技术工作量,同时还需要每代的技术堆叠与积累.国内芯片厂商在这一领域还在不断积累与成熟过程中,作为国内领先的芯片厂商新岸线早在今年上半年就发布了支持GSM/WCDMA双模基带芯片Telink7619,并相继推出了基于Telink7619的基带芯片的相关方案, 而新岸线后续基带产品开发方向直指LTE。据新岸线相关负责人介绍,新岸线的LTE方案计划同时兼容TDD/FDD模式,还会结合之前的3G方案的技术,实现真正的多模LTE基带方案。目前产品研发进展顺利。新岸线表示,目标明年正式推出4G LTE的基带方案。

  LTE作为3G的演进,已经成为未来的新标准,新岸线结合自身计算通讯一体化的目标,基带处理器芯片和计算处理器芯片均已逐步实现市场化, 明年新岸线计划发布LTE的方案,势必为其在布局手机市场提供更为核心的优势和基础。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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