罗伯特技术屋

摘 要算力度量与建模技术作为算力网络发展的重要基础，通过统一建模算力需求和资源，结合网络性能指标，形成算网能力模板，为算力路由、管理和计费提供统一度量标准。深入探讨了该技术的发展趋势与挑战，分析了算力网络发展中的算力度量需求。在此基础上对算力网络各层级进行抽象建模，设计了一种基于任务基本处理单元的算力度量和管理方法，并提出了一套完善的算力度量与建模技术，为算力网络的进一步发展提供了有力支撑和新的思路。 0 1 算力度量与建模技术的背景与现状1.1 算力度量与建模技术的研究背景随着全球互联网技术的飞速进

为了提升整体的安全性，中国联通一体化电源（OnePower）在设计之初就采用有限元分析（FEA）技术，对设备内部结构进行了精细计算与模拟，可以精确预测设备在各种工况下的应力分布、振动特性及热传导路径，从而确保设备在极端条件下的动稳定性和热稳定性。尽管在前期设计阶段并未考虑到一体化电源解决方案，但相比于前期传统设计方案，一体化电源系统减少了30%的配电柜，节约了约34%的占地面积，工期缩短了60%，系统效率提升了1%，同时节省了大量连接电缆，使项目整体投资节约了15%。1.2 结构优化灵活，设备高效安全。

摘 要AI智算技术的高速发展驱动高速光模块需求量激增，大规模数据处理、大模型训练和推理等任务对高速光模块提出了前所未有的高要求。通过分析大模型训练的分布式并行计算需求，建立通信模型，并以GPT-3为例定量分析大模型通信量，由于通信量巨大，完成大模型训练的数据通信时间远高于并行计算时间。因此，在不降低计算性能的前提下，降低通信时间成为AI智算对通信网络的核心诉求，而采用更高速率的光模块互联、提升有效带宽是解决问题的主要途径。AI智算对高速光模块技术的需求将主要体现在更高速率、更大规模、高集约化、低功耗、高稳

为进一步分析应用间远距离服务的差异，排除此类地域差异的影响，计算用户远距离访问的“相对差值”，即某省用户访问某应用的远距离比例与访问全部应用的平均远距离比例的差值（设为lin），如式（2）所示。互联网应用方及CDN服务商的非就近、非感知最优的算力调度，与互联网环境的复杂多变和其调度算法的复杂性有关，但同时也是两者仅关注服务端和用户终端“两端”，只将运营商网络作为具备一定SLA的端到端管道，而不关心其具体流量流向和资源占用的结果。同时，用户访问邻近省份的时延总体较低，但也存在右侧2个时延较高的邻近省份。

其中在网2G终端用户69万（占比0.21%），3G终端用户858万（占比2.7%），2G/3G终端占比比2021年底下降1.29个百分点，2G网络用户为104万（占比为0.29%），3G网络用户为1 181万（占比3.27%）。通过900MHz低频网建设及4G共建共享，加速提升4G/5G网络覆盖，有效承接3G网络业务。3G网络除了为3G用户服务外，在4G/5G覆盖不完善区域还承担着4G/5G用户语音业务［14］，3G网络简化受网络覆盖情况、3G网络用户发展情况、3G网络业务承载等因素制约［15］。

结果显示，-40℃时1 625 nm波长的附加衰减最大值为0.021 dB/km，+70℃时1 550 nm波长的附加衰减最大值为0.023 dB/km，1 625 nm波长的附加衰减最大值为0.029 dB/km，这些值均远小于0.15 dB/km的行标要求。由于结构原因，微型光缆的机械性能指标与普通光缆有较大差距。测试采用自愿参加的方式，对参加测试的厂家提供的样品要求如下：需提交2盘96芯G.654.E纤芯的微型光缆，型号为GYCFHTY-96B1.2，外径控制在6.3 mm以内，长度为1.2 km。

数据均化在消除快衰落影响的同时保留慢衰落的影响，通常将测试路线进行等间距分段，具体间距可根据测试路线长度确定，间距越短，计算量就越大，然后将每段内的数据（接收机接收的电平值）进行算术平均，最后选取某点作为平均值的位置点，这样做既可以保证测试点的数量足够，又能保证一定的定位精度。准确的无线网络规划必须有精确的传播模型做支撑，因为精确的传播模型能更好地预测电磁波在无线环境传播过程中的损耗，进而预测基站的覆盖距离和业务情况，为无线网络规划提供重要依据，因此，拥有符合本地无线网络环境特征的传播模型非常必要的。

RSRPn，x，y］……［RSRP1，RSRP2，目前已将该能力应用到无线网络随心测产品中的5G免测试功能，实现5G RSRP覆盖、下行SINR质量等关键指标的高精准度道路位置定位，并推广到全国31个省（自治区、直辖市），助力国道、省道、高速等诸多场景，实现对传统路测工作模式的变革，可有效提升道路测试和分析工作的效率，支撑一线网优工作。图8中红色点是5G MR定位后的结果，绿色点是与5G定位MR对应的路测采样点，从定位形态分析，定位出来的点都是相对连续的线状轨迹，可以看出移动的轨迹特点，符合实际情况。

常见的故障分析手段是基于规则的（例如单网元告警合并，或者基于某一区域统计告警数量），但这往往不能满足实际运维诉求，想要实现比较复杂的分析逻辑就要在规则基础上叠加脚本，这类脚本随着网络、业务以及运维要求的变化会越来越复杂，持续开发和维护成本也会越来越高。3GPP协议的影响是自下而上的，例如，如果物理层出现故障，一般链路层、网络层、业务层均会受到不同程度的影响，若物理层没有问题，链路层出现问题，则会导致网络层和业务层受影响，反之则不成立。该方法的输入为一定量的历史告警，输出为各类告警的等待时长预测模型。

摘 要ROADM传输系统以其灵活高效的特点，显著提升了网络性能，促进了业务发展。然而，维护人员在进行数据配置或网络维护时，无法自动计算最优路径，只能半自动或人工规划路由，效率低且准确性差。提出基于DFS计算ROADM网络最优路径的方法。该方法的主要思想是将ROADM网络抽象为无向图，将最优路径计算问题简化为求解无向图的最短路径问题，并扩展了经典的DFS算法以适应现网情况。该方法准确性高、灵活性好、扩展性大、安全性强。 0 1 概 述随着云计算的高速发展和互联网专线业务的不断增多［1］，光网络作为信息

当前天地一体发展以网络融合和业务融合为主，随着技术的发展和需求的深化，未来将向网络、业务、终端、资源、管理等全面深度融合，地海空天全域覆盖的天地一体融合通信网络演进，广泛满足多种陆海应用和空间应用需求。卫星产业也应与地面蜂窝通信产业紧密合作，共同推动天地一体发展，体系化开展融合场景挖掘、技术研究、标准推进、技术验证、国产化引领等方向布局，构建立体全域覆盖的天地一体网络，为用户提供天基地基网络共享、随时随地任意接入的一体化通信体验，实现天地一体全面深入融合的远景目标。星地协同应急通信示意如图8所示。

与袋装算法不同的是，袋装算法的每一步都是独立抽样的，而提升算法中每一次迭代则是基于前一次的数据进行修正的，通过提高前一次模型中分错样本在下次抽样中的概率，模型反复学习并优化分类，最终提高模型的准确率。实施本方案后，相对于人工分析判断，故障检测的可靠性得到了提高，同时在未发生告警的情况下，也能预测并发现问题，实现了从全面排查到精准排查的转变，从而减少了人工成本，同时提高了无线网络排查效率［11］。通过对几个模型的综合应用，可以在降低偏离的同时降低方差，从而提高预测的准确性和可靠性。袋装算法原理如图8所示。

作为最早期的RDMA技术，IB提供了一种基于通道的点对点消息队列转发模型［4］，无需操作系统和其他协议栈的介入，具备低时延、高可靠、高服务质量的特性，但专有产品与私有协议存在兼容性差的问题，导致运维成本较高。本文分析RDMA无损网络技术特点，研究无损网络的优势应用场景，结合产业生态的成熟度，提出无损网络组网技术策略，并通过实测验证其组网性能，最后探讨无损网络的进一步发展，为无损网络的组网架构和技术演进、提升高性能计算和全闪存储部署效率提供参考，促进无损网络向服务算力网络发展。

然而，基站传输数据的时间滞后于参考信号的发射时间，因为信道状态的时变性，传输数据时的信道状态相对于参考信号的发射时间的信道状态发生了变化，即传输数据时的信道状态已不同于参考信号发射时的信道状态，从而造成基站依据测量的信道状态制定的传输策略不再与传输数据时的信道状态相匹配，这样就降低了数据传输的效率与成功率。在基于AI的信道状态信息预测方法中，终端测量当前与历史的信道状态，利用AI模型来预测未来数据传输时的信道状态，以提高对未来信道状态预测的准确度，从而促进基站的数据传输策略与数据传输时的信道状态相匹配。

摘 要 信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值；可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息，还可以无失真地恢复载体，是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group)，其可逆信息隐藏方法可分2类：1)离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)系数域修改，会导致文件扩展和视觉质量失真；

摘 要 近似模式匹配是模式匹配中最适合实际应用的变体之一，其功能是确定2个字符串之间的汉明距离是否小于某给定阈值.由于其实用性，近似模式匹配在人脸识别、基因匹配等方面具有广泛的应用.然而，由于私有数据的敏感性，数据拥有者往往不愿意共享其隐私数据.幸运的是，安全近似模式匹配可以在不泄露数据前提下完成匹配功能.首次基于茫然传输(oblivious transfer, OT)、同态加密(homomorphic encryption, HE)、茫然多项式计算(oblivious polynomial evaluat

为解决数据流特征继承性增减这一新的实际问题，本文提出了一种面向特征继承性增减的在线学习算法OFID及其2种变体OFID -Ⅰ与OFID -Ⅱ.当新特征出现时，通过结合在线PA算法与结构风险最小化原则分别更新原始特征与新增特征上的分类器；当原始特征消失时，对数据流使用Frequent-Directions算法对数据矩阵进行补全，使得原始分类器得以继续更新迭代.理论分析和实验结果分析都验证了本文所提算法的有效性.

【摘 要】星地融合被视为6G的标志性发展方向，ITU和3GPP等国际标准化组织或其它机构正有序推进面向6G的星地融合标准研发。对具有全球代表性的面向6G的星地融合标准化研究机构进行了简单介绍，重点分析ITU和3GPP在5G-Advanced及6G标准化过程中关于星地融合的主要研究和标准化成果。ITU在对卫星在IMT-2020网络的用例、场景、能力、系统、无线电接口，以及性能参数等方面进行了规范的同时，在IMT-2030未来技术趋势有关建议书突显了卫星的地位与作用。3GPP在冻结全球首个5G非陆地网络标准R

【摘 要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术，但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自动驾驶的关键。【关键词】生成式人工智能；自动驾驶；车联网；通感融合0 引言汽车是人类生产生活中不可缺少的

【摘 要】随着科技发展，频谱资源愈发稀缺，信号感知技术作为重要应对策略之一，在不同的移动性场景下具有广泛的应用与丰富的潜力，通过自适应地调整通信系统参数，动态地提高频谱利用率，有助于构建高效互通的6G智能网络。基于这样的研究前景，首先简要介绍了信号感知技术的基本原理，调研信号感知技术在不同场景下的发展情况、关键技术和广泛潜力，引出其在多种典型的高移动性场景下的发展现状，包括难点和技术突破。最后结合6G技术的潜在应用场景，展望移动信号感知技术未来可能的发展方向。【关键词】信号感知；新一代信息系统；天地一体化

目前业界普遍以PC5实现辅助驾驶业务，其通信时延和丢包率相对较低，但PC5为直连通信技术，受外界干扰影响大，且RSU部署成本高，较难实现规模部署，因此业界对Uu方案越来越关注，在现有的技术中，LTE Uu方案已经成熟[1-6]，但是其可靠性及时延等方面已经难满足车联网的发展，并且业界目前关于5G网络技术承载对业务的支持能力仍存疑，因此本研究以车联网业务为参考，结合运营商优势，根据当前市场需求，选择了高优先级V2X业务为切入点，开展基于5G Uu方案的车联网典型业务的网络研究。数据包大小根据标准推算配置。

【摘 要】针对V2V毫米波通信中传统波束搜索方法开销较大、实时性差的问题，结合视觉感知技术，提出采用一种基于视觉感知的V2V毫米波波束对准方法，以降低波束对准的时延和开销。该方法首先利用车载单目相机采集的实时场景图像，通过FCOS3D目标检测算法，估计场景中车辆目标的三维位置；而后，对车辆目标位置进行坐标变换获得空间角度和距本车体的距离，并由此推导出模拟波束成形矢量，实现波束对准。仿真结果表明，该方法能够通过高精度的目标位置估计，在较低硬件开销的情况下，完成相对精确的波束对准。【关键词】V2V通信；毫米波

【摘 要】5G Uu接口的车路协同方案能充分利用运营商的5G基站资源，在构建车路协同系统中具有独特优势。通过在5G基站BBU侧部署算力单板，可以进一步降低车路协同系统的端到端时延，增强系统可靠性。针对5G基站算力下沉网络，研究了不同网络环境下的网络特性，特别是车辆视野受阻的典型业务场景下端到端业务流程和时延可靠性等问题。经现网测试验证得到算力下沉场景下V2X业务时延可靠性可达到15 ms@99%，为后续进一步推动基于5G-V2X产业生态走向成熟提供借鉴意义。【关键词】C-V2X；车路协同系统；边缘计算0

摘要: 针对高渗透率可再生能源导致的配电网电压波动及越限问题，提出了基于分布式机组快速电压支撑能力的辐射状配电网分布式电压调节算法。不同于已有采用直接控制方式的分布式电压调节，利用激励信号间接控制分布式机组来实现配电网分布式电压调节。在所提的电压调节问题中，不但考虑了配电网从主网购入有功的成本，同时考虑了电压调节过程中配电网内附加无功的平衡。基于障碍函数法和对偶上升算法，将所提电压调节问题转化为一个可由配电网各节点协同求解的分布式优化问题，并提出了相应的以激励为导向的分布式电压调节框架。在该框架下，配电网运

随着高校教育信息化建设的不断深入，高校校园实验室管理的全方位智能化、数字化也势在必行。针对高校专业实践教学中存在的实验设备种类多样、学生群体数量庞大、实验文件数据繁杂、教学管理要求特殊等特点，围绕高校实验室Web端控制及管理系统，结合云端与边缘端处理的优势，设计一套云边协同的服务器架构。主要对实验设备与边缘服务器、边缘服务器与云服务器的高性能异步通信模式进行分析，以期实现数据实时交互以及Web端对实验台的实时控制。在此基础上开发了微信小程序移动端实验室管理系统，以提升实验室的智能化程度，推动智慧校园的实现。

第一轮共征集到 69套算法（共 104 个算法方案），主要可分为基于格的密码、基于编码的密码、基于多变量的密码、基于 Hash 的密码，以及其他类密码。为推动我国密码算法技术进步，提高算法设计水平及分析能力，促进密码人才成长，中国密码学会在 2018 年 6 月首次举办了“全国密码算法设计竞赛”，第一轮共征集到22 个分组密码算法、38 个公钥密码算法，截至 2019 年 9 月，共有 10 个分组密码算法、14 个公钥密码算法进入第二轮竞赛，最终 2个分组密码算法、3 个公钥密码算法获得一等奖。

【摘 要】5G具有大带宽、低时延、高可靠和大规模互联的能力，与边缘计算、AI等融合设计，可有力支持工业互联网网络化、数字化、智能化转型。5G在工业互联网中的应用尚处于起步阶段。首先从工业系统架构变革出发，提出5G和工业互联网融合的趋势，分析面向未来无线化的、异构接入以及算力分布式部署的5G工业专网多级融合网络架构，并提出基于网络资源层、业务感知层和网业协同层构建工业网络逻辑架构的思路，进一步研究了面向工业生产控制的5G确定性关键使能技术。【关键词】5G；工业专网；确定性0 引言工业互联网是新一代网络信

目前，X波段多普勒天气雷达选址地理信息数据获取困难、处理复杂，存在数据冗余或数据丢失情况，无法精确评估X波段多普勒天气雷达的探测能力。为此，结合GSCloud平台和LSV软件提出一种便捷、精细化的X波段多普勒天气雷达选址方法，利用GSCloud平台下载高精度地理信息数据，结合LSV软件对数据进行针对性处理，以制作与拟选雷达站工作区相对应的地理信息数据。实践结果表明，所提方法精确性高、可操作性强，能够较好辅助X波段多普勒天气雷达选址，使其达到最大探测能力，能为X波段多普勒天气雷达选址提供参考与借鉴。0。

【摘 要】Massive MIMO具备较强的空分复用能力，可在相同时频资源上进行多用户配对传输。资源调度从时频域扩展到空域，使得可调度的资源变多，计算小区的PRB利用率时，应考虑空分复用能力，需要对原有的PRB利用率计算公式进行更新，为Massive MIMO无线资源评估提供更客观准确的评估方法。通过对Massive MIMO调度资源的特征分析，给出新的计算公式，并对空分复用因子的取值方式、主要影响因素等进行详细分析，公式中涉及的空分复用因子与业务分布、用户分布、移动速度等多种因素相关，综合考虑各种因素的

在深度学习图像去模糊方法的基础上,总结了图像去模糊的方法及研究现状。同时,对传统的盲去模糊方法和深度学习的盲去模糊方法进行了分类总结,归纳了图像去模糊前所需数据集的三种构成方式和图像去模糊后的质量评价标准,然后在公共去模糊数据集上对部分传统去模糊和深度学习去模糊的方法进行了定量和定性的分析比较。最后,分析了当前图像去模糊方法面临的问题,展望了图像去模糊方法的研究趋势,并且对目前单图像盲去模糊存在的主要问题进行了拓展分析,逐一细化地说明了可用的解决方法或解决思路,为后续的研究提供了一定的理论依据。

由于海关检查人员的木材分类专业知识参差不齐，进口的珍稀和濒危木材常被伪报成普通木材以逃避监管，因此开发基于Web的木材图像远程鉴定系统，为检查人员提供便捷的木材种类自动识别工具。木材图像远程鉴定系统包括Web端、木材数据库与服务器端，其中服务器端包括应用服务器与木材图像识别服务器。将算法模型部署在木材图像服务器上，通过应用服务器请求识别服务器，识别服务器调用算法模型识别结果。当海关检查人员遇到不认识的木材时可上传木材图像，后台服务器进行识别，完成后反馈信息并显示。

针对传统购物网站系统功能模块之间耦合度高、并发能力差以及数据查询性能不佳等问题，构建基于微服务技术架构的购物网站系统。通过构建基于Dubbo、整合SSM（SpringBoot-SpringMVC-Mybatis）的框架，降低该购物网站模块之间的耦合度；加入Redis缓存数据库提高数据的读写性能，通过Nginx负载均衡技术中的轮询策略将服务请求转发至不同服务节点进行业务处理，提高系统的并发性和可用性。

针对现有基于深度学习的轴承故障诊断方法不适于小样本数据且超参数过多、计算开销大的问题，提出一种基于深度梯度下降森林模型（DSGDF）的轴承故障诊断方法。在凯斯西储大学轴承数据集上对该模型的性能进行验证，结果表明，DSGDF模型平均诊断正确率达99%以上。DSGDF模型较经典深度森林模型的收敛速度更快，较其他基于神经网络的深度学习模型计算开销更小。0引言轴承是机械设备的核心部件，直接关系其性能发挥。轴承故障轻则导致整机失效，降低生产效率，重则导致人员伤亡[1]。

还可以看出，对于精密程度越高、故障概率越低的设备来说，可节约的资源就会越多，从仿真结果可得，若系统发生故障的概率较大，执行器容易出现故障，进而就会切换为可靠控制器，在故障恢复概率相同情况下，可靠控制器运行时间相对来说变长，常规控制器运行时间相对变短；仿真结果也表明系统在具有不确定性、未知干扰、输入输出约束、执行器故障情况下，可以更好地跟踪设定值和抵抗未知随机干扰，具有较好地跟踪性能和抗干扰的能力，可以使闭环系统在最优和稳定的条件下运行且具有良好的控制性能，控制器也能跟随故障发生进行自由切换。

使用一个强化学习中常用的依赖于贪心策略的采样方法，使得在采样过程中，部分样本的采集是随机的，其余部分样本的采集是由前一阶段训练得到的网络模型进行计算得到的。然而深度学习的方法依赖于人工标签，由于人工对数据进行标记的方法一来较为耗时，二来在复杂环境下人为判断的准确性难以得到保证，所以自监督采样的方法成为首选。最后，在仿真环境及真实环境中分别进行实验，验证了两阶段吸取可供性检测方法以及自监督学习方法的有效性，并探究两种环境中进行检测方法迁移的可能。打印的圆柱型法兰连接于机械臂末端；

操作人员通过运动采集装置完成对人体姿态信息的采集，并利用通信网络将融合过的数据传递给远程操作平台，同时以视觉信息作为反馈，最终完成对远程操作平台的随动控制，从而达到预期的目的。附着于大臂外侧和手背上方，通过柔性弯曲度传感器附着于外胸、肩部、肘部以及手指处来采集大臂的屈伸、外展，肘部的弯曲以及小臂的旋转、手腕的屈伸和手指的弯曲，两边共计。人类的运动是由一系列运动副的运动叠加而成，为使本文所设计的仿人机械臂各关节也和人类一样拥有相同的工作空间，即需要各个关节的转动范围也控制在合理的区间。

系统传输过程可由图3的DSPN模型来描述，系统传输可由两个部分组成，左半部分表示系统是否处于可用状态，其中，系统令牌将在available和unavailable之间切换，代表系统可用或不可用，通信系统的初始状态是available，buffer为空，当一个完整的消息被接收后，系统会通过update2变迁保持available，当buffer中的计数器超过5时，会触发fail变迁，系统进入unavailable状态，在一个完整数据包被接收后，系统通过update1变迁回到available状态；

摘要: 设计了一种带正交关节和主动轮组合的蛇形机器人。该机器人不仅能够实现基本的蜿蜒运动、纵向行波运动、横向翻滚运动和横向行波运动，且针对台阶式障碍物提出了一种自主爬越台阶的控制策略。机器人通过激光测距传感器与头部关节的仰角得到台阶高度，抬起相应高度的关节将头关节搭在台阶上，控制主动轮的推进速度与关节抬起的角速度相结合的方式达到上台阶的目的，并且在运动过程中将头部俯仰关节舵机的负载反馈作为判别下台阶的条件。基于ROS（robot operating system）构建了蛇形机器人仿真模型，并通过仿真与实验验

2022 年 5 月 26 日，美国国土安全部科学技术局、网络安全与基础设施安全局、国防部研究与工程部长办公室联合发布《5G 安全评估流程指南》。这份指南并非新的安全要求或框架，而是立足于现有标准框架等成果，为政府机构评估其 5G 系统安全水平是否符合生产要求而制定的一个五步安全评估流程。该流程要求联邦政府的 5G 网络安全评估方法具有灵活性，以考虑不断引入新的 5G 标准、部署功能和政策，以及不断识别新的威胁向量。联邦机构利用该流程可以评估、理解和解决其技术评估标准和政策的安全性及弹性评估差距内容目录：1

为了改善现有基于深度学习网络的中文评论情感分类方法，同时提高中文评论情感分类的正确率和效率，基于Tensorflow框架，对传统BERT模型进行改进，以Nlpcc2013和Nlpcc2014公开的微博评论数据集为实验数据，分别从两个数据集中清洗抽取出3 949条和14 163条情感极性明显的评论，将数据输入改进后的RoBERTa模型中，提取语义后利用Sigmoid函数进行情感正负极性分类。