4、下一代互联网与网络管理系统的发展趋势

下一代互联网与网络管理系统的发展趋势

下一代互联网(NGI)计划

下一代互联网(NGI)计划是美国发起的一个项目,旨在资助并协调联邦机构和学术界,共同设计和构建下一代互联网服务。该计划于1996年首次提出,但目前仍不清楚它将如何与其他计划(如美国国家科学基金会的超高速骨干网络服务(vNBS)和Internet2(I2))相互补充。

这项研究和开发工作超出了任何单一机构、公司或行业的能力范围。NGI计划凭借其广泛的议程以及能够让政府、研究机构和商业部门参与的能力,适时地应对了这些挑战。其目标主要有以下三个方面:
1. 推进下一代网络技术的研发与实验 :增加网络功能并提升性能。
2. 开发NGI测试平台 :强调端到端性能,以支持网络研究并展示新的网络技术。该测试平台将连接至少100个NGI站点(包括大学、联邦研究机构和其他研究合作伙伴),速度比当前互联网快100倍,还将以比当前互联网快1000倍的速度连接约10个站点。
3. 开发并展示革命性应用 :满足重要的国家目标和使命,且依赖于前两个目标所取得的进展,这些应用在当今互联网上是无法实现的。

NGI计划与I2密切相关,它将依赖I2提供先进的校园、局域网和特定区域的网络基础设施。此外,该计划还将依靠其私营部门合作伙伴提供大量的配套资金。

管理系统的业务驱动因素

当前,大多数国家的运营商网络中,不同的可用技术对应着不同的管理系统。通常,国家网络由多技术、多供应商的设备以及相应的管理系统组成,这些管理系统大多只能管理特定供应商的设备。以下是几种常见的管理

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值