罗伯特技术屋

随着国家“双碳”政策的持续推进与发力，节能减排问题越来越受到关注。城镇范围内的集中供热系统作为目前最常见的取暖方式，耗能十分巨大，因而在保证舒适度的前提下，实现供热能耗的降低意义重大。对常见的集中供热温控方法进行分析，充分挖掘实际温度与温控面板设定温度误差的变化趋势，对历史误差序列进行改进灰色模型预测，获得预测误差，将实际误差与预测误差同时作为模糊控制的输入，建立模糊规则使模糊控制器输出调节参数，共同调节PID控制，减小误差，使原有控制策略提前响应，调控系统趋向平衡，减少过程能耗，以达到节能减排目的。

针对Informed-RRT*算法在路径规划中存在盲目性、收敛速度慢和优化效率低等问题，提出了一种改进的Informed-RRT*算法。首先，寻找初始路径时引入双向贪婪搜索，加快了初始路径寻找速率；其次，在树的生长过程中引入自适应步长代替固定步长进行生长，使得算法面对不同环境都能找到较优路径；最后，用懒惰采样代替原本的随机采样，在对算法进行处理前删除没有作用的节点，减小了算法运行压力，也加速了算法收敛。实验结果表明，面对复杂环境，优化后的算法能够快速找到较优路径。

虚拟数字人是人工智能与元宇宙应用的交叉点，也是当今线上与线下人机交互的新兴渠道之一。虚拟数字人涉及控制引擎、自然语言处理、3D图形渲染、语音识别与合成等技术领域，需要软硬件栈多层次的协同设计。为此，基于一体机部署模式的OMHuman虚拟数字人解决方案提出一套松耦合式控制引擎，采用独立显卡实现图形渲染，并通过自研算法在Intel OpenVINO计算引擎上实现人工智能模型推理，解决了传统方案在语音—动作协同控制等诸多方面的不足，同时兼顾了最终用户体验、开发成本与部署成本。

为解决Elasticsearch在企业级应用场景下，基础资源利用率与运维效率低、容器的数据持久化及资源需求多样性等方面问题，基于Ceph和Kubernetes构建了云原生的企业级Elasticsearch平台。对Elasticsearch平台的架构高可用性、数据持久化、容器化部署及资源标准化交付进行关键设计，对架构的优势进行定性分析，并与传统部署架构进行性能方面的定量对比测试。实验结果表明，该平台在架构设计方面优势明显，在性能方面表现良好，在企业级应用中具有较好的运维与经济效益。

针对传统室内甲醛检测仪无法同时监测多个测量点甲醛浓度变化的问题，设计一种基于无线网络的室内甲醛监测系统。监测系统包括采集终端、协调器和上位机3部分，采集终端通过甲醛传感器和温湿度传感器获取环境变化数据，借助ZigBee无线组网发送至协调器；协调器接收数据后写入OLED屏并通过串口传输至上位机中，使用Python脚本将实时数据插入MySQL数据库中；上位机依托Apache服务器和PHP语言在网页端进行MySQL库中的数据读取和显示。

演化博弈论将博弈理论与动态演化过程相结合，在演化的过程中追求动态平衡，该方法较好地实现了对在线社交网络信息传播演化趋势的分析。为了进行在线社交网络中的信息传播演化动力学研究，同时分析到达某一均衡状态的原因和方式，首先结合在线社交网络特性构建改进聚集的无标度网络，用户间的交互采用单参数囚徒困境博弈模型，并采用费米规则更新策略。其次，通过数据仿真对影响网络中合作者比例演化的因素进行分析，得到网络聚集性、博弈收益权重会促进网络中的合作行为，而背叛诱惑与噪声因子则对其有抑制作用的结论。

负样本对协同过滤推荐任务影响巨大，高质量的负样本能帮助模型精准描述用户画像。针对现存的假负样本及计算量大的问题，基于难负样本的思想提出一种混合动态负采样模型。首先，通过动态负采样方法和服务推荐模型确定每个用户的负样本范围与序列；其次为每个用户快速采样到大量的难负样本候选项；再次，使用混合思想将采样到的负样本集合装配成一个难负样本，扩大感知域和融入的信息量；最后，引入一种注意力机制指导负样本的融合，以此提升系统稳定性。

近年来，PM2.5污染问题日益突出，对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响，建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义。针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型。为了验证模型的有效性，以兰州市PM2.5浓度数据为例，对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果。

目前手机自动点胶作业中的路径提取普遍使用线结构光结合二维图像分析的方法，线结构光精度较高但速度较慢，二维图像分析方法需花费大量时间调试，普适性差。为提升手机中框点胶效率与精确度，设计一个基于双目结构光的手机中框特征提取系统。该系统使用四步相移法结合格雷码的编码方案，引入鲁棒的格雷码二值化方法，在提升精度的同时过滤背景。经极线矫正后解码，根据解码信息相位匹配后计算三维点云坐标。对点云模型预处理后使用结合粗提取与精提取的点云轮廓提取方法，使用RANSAC拟合轮廓线，沿法向量偏移后获得点胶路径。

Transformer模型被广泛应用于图像描述生成任务中，但存在以下问题：①依赖复杂神经网络对图像进行预处理；②自注意力具有二次计算复杂度；③Masked Self-Attention缺少图像引导信息。为此，提出改进Transformer的多尺度图像描述生成模型。首先，将图像划分为多尺度图像块以获取多层次图像特征，并将其通过线性映射作为Transformer的输入，避免了复杂神经网络预处理的步骤，从而提升了模型训练与推理速度；

为解决当前生活垃圾分类领域数据集存在的图像质量不高、类别分布不均衡的问题，提出一种基于改进DCGAN数据增强的垃圾图像生成方法EW_DCGAN。首先重新设计DCGAN的网络结构，将生成器输出图像的大小调整至128×128像素；其次将损失函数BCE Loss替换为具有Wasserstein距离的损失函数，引入梯度惩罚项提升模型判别器的鉴别能力；最后在模型生成器中加入ECA注意力机制，使其能较好地应对图像中无效信息的干扰，进而高效提取有用特征。

在胶质瘤切除手术中，医生不可避免地需要频繁移动或转动头部来观察手术区域。为评估基于增强现实技术的导航系统在胶质瘤手术中的定位精度，提出基于多个图像目标的三维注册方法。测试者佩戴HoloLens2，将其3D虚拟模型叠加在真实的头部模型上，从不同观测角度分别测量头皮和胶质瘤上基准标记点的虚实空间坐标。将所提方法与传统的基于交互式无标识的注册方法进行比较，分析两种方法在不同观测角度下对定位精度的影响。

为解决地方高等学校计算机类研究生创新能力培养过程中优质资源偏少、生源质量欠佳的问题，针对地方高校研究生培养具备的条件、计算机学科研究生培养的特点进行分析，提出从基础知识储备积累、内部学术交流协作、外部科研环境支撑、个人潜能特性和学术成果验证5个方面，对计算机类研究生进行创新能力培养的探索和思考。通过调研进一步确认了相关因素对研究生创新能力培养的影响程度，并对后续工作提出了建议。

0 引言地质灾害是世界范围内最为严重的灾害之一，我国是世界上地质灾害最为严重的国家之一，滑坡地质灾害尤为突出［1］。土质滑坡以我国西北地区的黄土滑坡最为典型，灾害分布范围广、财产损失数目巨大、人员伤亡数量惊人［2］。岩质滑坡以我国西南地区的喀斯特山体滑坡最为突出，规模大、隐蔽性强、破坏模式与动力响应机制极为复杂［3］。根据中国地质环境监测院发布的《全国地质灾害灾情通报》（2018-2019）［4］和自然资源部发布的《中国自然资源统计公报》（2020-2022）［5］灾情数据，在过去的5年时间内，全国共发生地

本文首先对5G基站建设成本和维护成本进行分析，找出影响造价的关键因素，对低成本设备、供电改造、天馈整合、免租免电等方面进行分析研究，同时提出900 MHz室分这一新的低成本建设方案，但低成本设备是通过牺牲部分设备性能达到降低成本的目的，如覆盖范围、网络容量等，如果过多的使用低成本设备，可能会对网络质量造成影响。目前5G站点的维护成本主要由电费及租金组成，根据某市2023年1—4月5G建设新增租金电费数据统计，共新增站点租金1 484万元，占比为36%，电费2 619万元，占比为64%。

智能穿戴产品在迭代的过程中，亟需更强的网络连接能力、更低的功率消耗、更小的设备体积以及更丰富的软件功能。回顾Cat.1的发展历史，技术优势转化为商业化优势，需具备完善网络覆盖（4G基站已成为国内的覆盖范围最大、最完善的蜂窝网络，4G基站均支持LTE Cat.1网络能力，无需额外投入）、明显的成本优势（在国产化后，LTE Cat.1芯片通信模组和智能终端的成本逐步降低，Cat.1模组价格只需20～30元，相比Cat.4与5G有明显优势）、政策及场景应用契合（2G/3G网络升级促进存量迁移）等特点。

此方案的另一个动机是，在FDD高功率上行传输的场景下，发射出的信号会对终端自身的接收机造成影响，使本终端的接收机收到发射出的信号，从而提高了接收灵敏度门限，导致接收能力下降；因此半双工的方案可以规避高功率发射对接收性能的影响。FDD高功率终端发射有1Tx和2Tx 2种实现架构，经过充分的讨论和分析，R17阶段认为2Tx终端架构（2个发射机各支持23 dBm的最大发射功率）可以由现有的射频器件支持，而对于1Tx终端架构（单个发射机支持最大26 dBm发射功率），现有器件尚不能支持，需要新射频器件的研发。

对此，本文在5G同步需求分析的基础上，结合中国电信现有的承载网络情况，分析了几种时间同步方式的技术特点，然后在考虑成本和精度要求的前提下，给出了中国电信的5G时间同步的优化解决方案，并对后续时间同步网络的演进方向做出了展望。从2G技术到5G技术，频率不断上升，波长越来越短，而波长越短，绕过障碍物的能力就越差。所以在5G选用同步技术时，一方面要考虑该技术是否能够满足5G发展初期基础业务和协同业务的精度要求，另一方面要考虑该技术的扩展性，未来是否可以平滑升级到更高的精度，满足增强业务的同步需要。

在这些需求带动下，用于数据中心互联的光模块处于高速发展阶段：400 Gbit/s光互联模块发货量快速增长，800 Gbit/s进入批量化进程，更高速率的1.6 Tbit/s光互联模块研发工作已经开展，全球主要标准化机构和多元协议组织（MSA）纷纷启动了基于单通道200Gbit/s的1.6 Tbit/s光模块标准的研究和制定，IEEE在2021年底给出了相关标准的预计完成时间（见图2）。DSP是高速光模块的关键部件之一，但是功耗较高，其功耗约占光模块总体功耗的50%~60%。

摘 要为实现算力和网络资源的统一纳管和融合路由调度，业界已经进行了积极的研究和探索，并推动制定了算网融合的整体框架，具体的技术和标准也在研究和制定，但由于涉及到异构算力的统一度量和算力交易等流程，实现复杂度较高，建议基于现有云、算侧和网侧的调度系统以及SRv6、APN、CFN、RDMA等关键技术，采用边研究边实践的策略，分3个阶段逐步推进，最终实现算网融合的目标架构。引 言 “东数西算”工程是我国为促进信息基础设施优化升级、推动数字经济加速发展而提出的一项重大战略工程，而“东数西算”工程要实现算

摘 要高性能算力产业的需求随着人工智能应用的普及和不断发展而持续增加，出现了越来越多的算力协同场景。介绍了算力互联、数据传输中，影响RDMA长距吞吐量的因素，提出了超大带宽及确定性体验的网络解决方案，以实现高性能算力互联。引 言 2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出加快建设信息网络基础设施，有序推进基础设施智能升级，加快实施“东数西算”工程的要求。随着国家东数西算战略的推进，越来越多的算力协同场景以及跨地域大数据搬移场景开始涌现。数据和算力已经不再局限于单一的数据中心，

依托超算算力网络实践，探索并提出了融合“算力生产-算力互联-算力配给”为一体的三层算力互联网体系结构，即超算中心内节点（计算、存储）间高速互联以构建超级计算机的算力生产网络、超算中心之间高速互联以高效资源聚合的算力互联网络和算力互联网络与用户之间高速互联以高效输送算力资源的算力配给网络，体系结构中每一层可横向扩展，涵盖算力和网络异构资源，覆盖算力资源从产生到传送再到应用的全部生命周期，实现超算中心内节点（计算、存储）间、超算中心之间网络的高速互联。最终导致的结果是缓存占用越多，网络延迟越大。

因此，本文将MPLS-TE和DiffServ模型进行结合，进一步提出了基于DiffServ的MPLS-TE网络模型，通过将不同服务类型的业务流与LSP进行映射，对业务流量进行精准的引导及控制，使流量经过的路径符合流量工程的约束条件。配置完成后，仿真一个小时的网络活动，选取视频会议业务作为关键业务，收集传统MPLS网络和基于DiffServ模型的MPLS-TE网络中关键业务的性能指标，对优化前后MPLS网络的传输性能进行评估。而传统的MPLS网络仅仅提供尽力而为的传输服务，无法满足实时性业务的QoS需求。

以物联网组网为基础，立足于资源和能源共享，以降低建设成本及建设周期为目的，依托中国铁塔布设有烈度仪的各基站FSU监控平台、中国联通云机房等资源，从底层到应用层详细介绍了一般站烈度仪的组网原理及实现过程，解决了中国地震烈度速报一般站运行中的网络传输、运行监控、故障处理控制等具体的实际问题。在此基础上，将其敏感度进行叠加，绘制区域地质灾害分布图，结合区域的社会属性，设定灾害预警安全阈值，并通过手机通信端的APP接入地震监控预警系统中，以确保对地质灾害的实时监控。目前，中国铁塔通过中国联通云机房进行网络部署。

摘 要介绍了云计算互联网络的结构以及数据中心互联开放光传输系统的演进和当前主流的光传输系统方案。结合数据中心互联的场景和业务特点，分析和介绍了开放光传输设备的硬件设计和软件设计。在系统设计方面，介绍了统一网管、高速保护系统、故障定位和止损系统。针对网络智能化需求，讨论了系统性能估计、故障预测以及数字孪生网络等技术。引 言 新型的云计算将多个物理分离的数据中心看成一个整体的云数据中心，所有计算节点虚拟成一个大型的计算资源池，云计算不仅可以跨服务器运行，也可以跨数据中心运行，而光传输网络是实现数据中

【摘　要】首先简要回顾了我国企业主导的蜂窝车联网（cellular vehicle-to-everything，C-V2X）国际标准，该标准解决了车车间及车路间的低时延和高可靠通信难题，兼具技术和产业优势，在全球产业竞争中已形成领先优势。在澄清车联网的相关概念、5G 与 C-V2X、车联网与车路协同、车联网与无人驾驶、单车智能与网联智能等相互关系的同时，阐述了本文的观点。进而，为抓住全球汽车产业革命和我国交通产业变革的重大战略机遇期，提出了我国基于 5G+C-V2X 的“聪明的车+智慧的路+协同的云”的车路

网络的规模升级和超大连接、超高带宽、超低时延应用的不断深化，对光传输网络资源利用和网络差异化服务提出了更高要求，使得传统模型驱动下的网络形态和配置方式面临挑战。基于数据与模型协同驱动思想，提出“3层3循环”架构及其“3可功能”特征的智能光网络技术方案，并对智能化实现技术展开研究，通过开发设计的智能传输网络平台对所提算法的性能进行测试，经验证，数据与模型协同驱动的智能光网络传输性能得到有效提升，为实现网络智能化提供了理论技术支撑。智能光网络;数据与模型协同驱动;物理层状态感知;网络层资源联动;业务层切片定制。

短距离光纤传输系统的容量扩展受到越来越广泛的关注。空分复用光传输技术提供了纤芯和模式两个新维度，可以大大提升单根光纤的传输容量。然而空间信道间的串扰严重限制了空分复用技术的实用化。首先研究了弱耦合空分复用光纤，通过在纤芯引入环形折射率微扰的方法实现了模式之间的有效分离；其次，提出了一种可以处理非圆对称简并模式的全光纤复用/解复用器件以及低插损、低串扰扇入扇出器；在此基础上，使用低成本商用强度调制直接检测光模块，实现了短距离弱耦合模分复用及多芯少模复用实时光传输；最后对空分复用实时光传输技术进行了展望。

介绍了可重构光分插复用器（reconfigurable optical add/drop multiplexer，ROADM）网络的发展历程、ROADM技术方案以及国内ROADM网络的部署情况。

ChatGPT的发布引发生成式AI热潮，代表着通用人工智能奇点时刻的到来，信息产业生态系统极有可能重构，国内产业界纷纷加强以ChatGPT为代表的智算领域研究，运营商作为算网基础设施建设的主力军，迎来智算发展的新机遇。详细剖析了生成式AI的能力、发展情况和应用前景，思考了生成式AI背后的技术要素、对于算网资源的诉求、对通信行业带来的影响，以及运营商在生成式AI发展浪潮中面临的机遇和挑战，最后探讨了运营商的定位和应对策略。ChatGPT;生成式AI;通信行业;智算。

可见光通信技术主要基于发光二极管（light emitting diode，LED），依托现有照明网络基础设施完成信息传输与组网。针对室内多灯照明场景，研究了照明约束下的星座图优化与功率资源优化；并结合光学智能反射表面，动态调控反射信道，以提升系统传输数据率与覆盖范围。同时，通过初步研究，揭示了低频调制光信号的频闪效应对人体的影响，意味着LED光生物效应需要在未来的信号设计中全面考虑。可见光通信;发光二极管;光学智能反射表面;频闪效应。

数据中心网络（DCN）作为重要的信息基础设施支撑了众多分布式应用，如人工智能训练和云存储等。这些应用通过网络传输大量数据，因此对数据中心网络性能的稳定性提出了很高的要求。近年来，数据中心网络性能保障研究受到学术界和工业界的广泛关注。首先，分析了数据中心网络实现性能保障面临的主要挑战，并提出了提升性能稳定性的研究思路。其次，总结了性能有保障的数据中心网络必备的三大属性——高可用性、带宽保证和有界延迟，系统性地综述了这 3 个方面的相关研究工作，并对这些研究工作从多个角度进行了对比分析。

当前，IP 网络结构僵化、可扩展性差、安全性差。为了解决这些问题，学者们提出了多模态网络的概念，并成为当前的研究热点。可编程网络交换芯片是多模态网络的实现基础。提出了一种全维可重构的多模态网络交换芯片架构，以嵌入式 FPGA 为基础实现了多模态网络的端口级、比特级细粒度可重构，以自主设计的网络处理单元为基础实现了网络交换引擎的粗粒度可重构，使网络交换芯片具备了全维可重构的能力，为多模态网络的数据层提供了实现基础。

车联网作为智慧交通发展的必要组成部分，可加快我国智慧交通基础建设，对于智慧城市建设具有重要的现实意义。汽车数量及其产生的海量数据使得通信车辆节点之间的传输冲突率大幅上升，导致通信资源、计算资源短缺等问题，因此，有效的资源分配方案可以保证车联网的通信质量，从而提高车辆通信的可靠性，降低时延。首先分析了国内外车联网对智慧交通发展现状的影响以及当前车联网发展瓶颈；然后针对智慧交通通行效率、安全性方面，分析了当前车联网的资源分配问题；接着通过总结5G技术的优点，分析了5G在车联网资源优化分配管理上的贡献；

2.1 无人机隐蔽通信网络概述无人机通信网络作为连接无人机系统和控制中心的纽带以及无人机群协作的桥梁，发挥着至关重要的作用。美国在《2013—2038年无人系统综合路线图》中明确通信是无人系统面临的 9 项瓶颈技术之一。新版无人机/无人系统综合路线图《2017—2042年无人系统综合路线图》再次强调无人机相关技术应支撑跨域指控、跨域通信等。与传统地面通信网络相比，由于无人机的空间移动性，无人机通信呈现出不同的特点。

目前，5G正在全球范围内大规模商用。然而，传统5G网络在部署方面受到地理条件和成本的制约，还无法实现全球的无缝覆盖。近年来，卫星通信技术得到了飞速发展，让5G全域覆盖成为可能，5G和卫星的融合，即5G非地面网络（non-terrestrial network，NTN）技术成为当前业界新的热点。国际标准化组织3GPP目前已经初步完成了基于透明转发架构的5G NTN技术规范。首先，介绍了5G NTN网络架构的标准化现状；其次，分析了5G NTN当前网络架构上存在的不足或问题；

6G系统将实现面向千行百业的多样化和定制化的按需网络服务。端到端网络切片可为用户提供按需灵活的服务保障。然而，现有的基于网络切片的网络服务编排与控制技术存在人工参与度高、配置复杂度高及运维成本高等问题。因此，需要一种解决方案应对这些挑战。意图驱动网络具有灵活可重构和自适应策略优化等特性，可提升用户端到端的服务体验。提出了意图驱动端到端网络切片编排与控制系统架构，该系统由业务应用层、意图使能层和基础设施层构成；在此基础上，设计了意图解析模块、编排与控制模块；

为有效支撑网络和计算深度融合的发展需求，新型的算力网络架构应运而生。在此背景下，如何实现算网资源的智能感知以及计算任务的高效调度，是当前网络需要解决的关键问题。为此，分析了面向算网融合的新型网络场景，设计了计算任务与算力节点的调度模型，提出了一种基于深度强化学习的资源调度算法。所提算法通过感知用户设备、算网资源可用容量和链路状态等关键信息，能够智能地做出系统成本最小的调度决策。最后，通过仿真实验验证了所提算法在节约系统成本方面的有效性。算力网络;资源调度;深度强化学习。

IP 网络扩容是通信运营商保持网络平稳运行的一种常见维护方式，核心在于预测未来一段时间的网络流量走势。IP 网络流量非常复杂，具有局部不确定性、突发性、异质性等，给预测带来困难。提出了一种针对复杂网络流量的预测方法，它采用编码-解码结构，即在编码层增加全局特征、在解码层增加全局特征和局部特征解析的方式解决局部不确定性；通过增加先验知识缓解突发性；模型采用样本均衡、归一化等方式尽量提取数据的共性，避开数据的异质性。模型整体的参数较少，具有较强的泛化性能；

针对不同的场景以及需求，结合。提供的自服务门户，实现企业流量管理、终端管理、应用编排、监控运维以及能力开放等能力，实现用户对云网资源及应用的可视、可管、可控，既可以有效快速地实现故障的定位定界，同时还可以将网络能力开放给企业，实现业务与网络的深度融合，加速新型业务创新。提供的自服务门户，实现企业流量管理、终端管理、应用编排、监控运维以及能力开放等能力，实现用户对于云网资源及应用的可视可管可控，既可以有效快速地实现故障的定位定界，同时还可以将网络能力开放给企业，实现业务与网络的深度融合，加速新型业务创新。