6、自动驾驶网络:未来通信的新趋势与应用场景

自动驾驶网络:未来通信的新趋势与应用场景

在当今数字化飞速发展的时代,通信网络正经历着前所未有的变革。人机交互模式正从“人主导”向“机器主导 + 人辅助”转变,人类与机器协同合作,最终实现人机共生和相互学习。同时,L5 标准逐渐成熟,自动驾驶网络(AN)也朝着 L5 不断演进。未来,通信网络将成为通信服务提供商(CSP)的基本生产力,AN 和超自动化已成为 CSP 在万物智联时代抓住机遇的必然选择。

1. 通信网络的发展现状与未来趋势

过去三十年,通信网络从电报、语音和短信发展到连接全球 46 亿人和 200 亿终端的互联网,彻底改变了人们的生活和工作方式。如今,站在新十年的起点,我们可以预见未来智能世界的模样。网络连接数量和带宽将显著增加,从万物互联迈向万物智联。全球连接数量预计将超过 2000 亿,人均每月蜂窝网络流量将增加 40 倍至 600GB,千兆及以上家庭宽带服务的普及率预计将增长 50 倍,超过 55% 的家庭宽带用户将享受此类服务,平均每月网络流量将增加 8 倍,达到 1.3TB。企业网络、家庭宽带和个人无线接入将进入 10G 时代。

为了满足人们对美好生活的向往,我们需要在立方宽带网络、确定性体验、原生 AI、安全可信、通信感知一体化(HCS)以及绿色低碳技术等关键技术上取得突破。特别是 AI 在过去十年取得了诸多突破,未来十年将从消费领域迈向工业生产,重塑网络的使用、运营和维护方式。

2. 移动 ADN 的应用场景

移动网络克服了有线网络的局限性,实现了无线信息传输和自由接入网络。随着 4G/5G/6G 和 Wi-Fi 6/7 等移动技术的不断发展,移动网络在速度、容量、延迟和可靠性方面都有了显著提升,将在 2C/2

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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