GPRS,GSM,WAP三者有什么区别(ZT)

本文介绍了GPRS技术的优势及其与GSM的区别,展示了如何利用GPRS技术实现高效稳定的手机上网体验,包括快速的数据传输、始终在线的功能及按数据流量计费等特性。

Q:为什么要有GPRS?

A:目前,用手机上网还显得有些不尽人意。因此,全面的解决方法GPRS也就这样应运而生了,这项全新技术可以令您在任何时间、任何地点都能快速方便地实现连接,同时费用又很合理。简单地说:速度上去了,内容丰富了,应用增加了,而费用却更加合理了! 

Q:GPRS是什么?

A:是Gerneral Packer Radio Service的英文缩写,中文译为通用无线分组业务,具体来讲,GPRS是一项高速数据处理的科技,即以分组的“形式”把数据传送到用户手上。因此, GPRS技术可以令手机上网省时、省力、省花费。打个比方,GPRS就好比移动通信设备的ADSL,而GSM就是普通固定电话线。

Q:GPRS与GSM比较有什么优势?

A:相对于GSM的9.6kbps的访问速度而言,GPRS拥有171.2kbps的访问速度;在连接建立时间方面,GSM需要10-30秒,而GPRS 只需要极短的时间就可以访问到相关请求;而对于费用而言,GSM是按连接时间计费的,而GPRS只需要按数据流量计费;GPRS对于网络资源的利用率而相对远远高于GSM。

Q:GPRS+WAP对我们意味着什么?

A:GPRS与WAP组合是当前令“手机上网”迈上新台阶的最佳实施方案:GPRS是强大的底层传输,WAP则作为高层应用,如果把WAP比作飞驰的车辆,那么GPRS就是宽阔畅通的高速公路,任您在无线的信息世界中随意驰骋。

Q:有一部西门子GPRS+WAP的手机,我可以享受些什么呢?

A:您可以享受到的有:

* 随时随地掌握股市行情

由于GPRS的连接速度非常之快,所以通过手机上网查看股市行情就变得非常简便易行,加之“永远在线”功能,让您随时掌握动态,更可在第一时间把握先机,同时又不耽误其他事务的正常进行,而且只是根据您所浏览的信息量收费、而非在线时间。因此您也不必担心费用问题,所以可以说西门子GPRS手机的确是股市赢家不可缺少的得力助手。

* 快速下载大众电邮

* 移动聊天

* 城市信息群:即城市交通、旅游、购物、娱乐与休闲等信息的即时指南

* 移动游戏

Q:GPRS有什么突出的优点?

A:三大突出优点是:

(1)高速数据传输

速度10倍于GSM,更可满足您的理想需求,还可以稳定地传送大容量的高质量音频与视频文件,可谓不一般的巨大进步。

(2)永远在线

由于建立新的连接几乎无需任何时间(即无需为每次数据的访问建立呼叫连接),因而您随时都可与网络保持联系,举个例子,若无GPRS的支持,当您正在网上漫游,而此时恰有电话接入,大部分情况下您不得不断线后接通来电,通话完毕后重新拨号上网。这对大多数人来说,的确是件非常令人恼火的事。而有了 GPRS,您就能轻而易举地解决这个冲突。

(3)仅按数据流量计费

即根据您传输的数据量(如:网上下载信息时)来计费,而不是按上网时间计费也就是说,只要不进行数据传输,哪怕您一直“在线”,也无需付费。做个“打电话”的比方,在使用GSM+WAP手机上网时,就好比电话接通便开始计费;而使用GPRE+WAP上网则要合理得多,就像电话接通并不收费,只有对话时才计算费用。总之,它真正体现了少用少付费的原则
TrackBack:http://www.mikecat.net/blogview.asp?logID=1535

转载于:https://www.cnblogs.com/chinhr/archive/2006/11/16/562193.html

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新点。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研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。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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