摘要：互联网的高速发展,不同模态的数据(图像、视频、文本等)日益增长,使得大数据环境下实现跨模态检索成为了研究热点。哈希方法是一种面向大规模数据的检索手段,利用二值的表示方法使其具备存储小检索快的固有优势。由于深度学习对图像具备强大的特征学习能力并且端对端的优势,使得二者的高效结合成为了近年来解决大量多媒体数据检索的利器。为此,文章将跨模态哈希方法分为浅层模型和深层模型两大类,简要分析浅层模型的特点,以深度学习新技术为主线,总结基于卷积神经网络和生成对抗网络,根据高级语义信息的提取和模态间相似性的保持展开研究。同时介绍了评估指标,比对分析不同算法的创新内容和优势。最后,对基于深层模型的跨模态哈希方法的未来发展方向进行讨论展望。

摘要：分析了4.5G技术引入必要性,对4.5G中VoLTE、D-MIMO、载波聚合以及下行256QAM等关键技术原理进行了分析,分析了相关技术的相关特性,分场景分析了4.5G相关技术引入的策略。

摘要：提出基于NFV和SDN技术的vBRAS资源池在组建新型城域数据网时的具体组网方案,并给出具体的应用场景分析。通过与传统组网对比,提出v BRAS架构下的新型城域数据网在降低投资成本、灵活分配网络资源、网络安全等方面具有巨大优势,最后对vBRAS的演进提供了一些思路。

摘要：基于4G深度覆盖问题解决手段进行了创新,提出了深度覆盖"厚薄微"系统模型,通过关联建筑、功能、业务3维度特征对现有场景进行了"厚薄微"场景化分类,再结合新技术梳理解决方案库,并将各典型场景的覆盖需求特征与系统解决方案库中方案的技术特征和经济特征进行匹配,输出"覆盖优、造价低"的4G覆盖解决方案,为有效解决4G深度覆盖难题、切实提升网络质量、压降工程造价、降低维护难度提供了参考与借鉴。

摘要：针对特定的无线环境和采用的频率,选择良好的传播模型是准确进行网络规划和优化的基础。在评述目前国内外基于LTE所采用的经验传播模型、半经验模型及确定性模型的基础上,对各类传播模型进行了分析与比较,并给出了相同条件下不同传播模型的衰减损耗对比。在此基础上,给出了LTE在密集市区场景下的传播模型选择建议。

摘要：提出了一种适用于ACO-OFDM无线光通信系统的基于时域叠加训练序列的时间同步方法.该方法将经过ACO-OFDM调制后的伪随机序列作为训练序列,并将其在一个符号周期内与数据同时发送.接收端利用本地序列与接收信号进行相关运算,对所叠加训练序列的能量进行积累,从而实现时间同步.仿真表明,在多种信道模型下,该方法能够有效改善同步准确率和定时偏移方差,同时极大地提高了带宽效率,使得时间功率分配具有较强的灵活性.

摘要：研究了2.6G频段4/5G协同组网规划流程和方法,对网络指标、链路预算、规划仿真等进行阐述,提出与4G场景、频率、覆盖、容量等协同的5G网络部署策略,并在成都高新南区完成5G网络规划设计和建设,为5G商用网络规模建设积累经验。

摘要：以ChatGPT为代表的AIGC引发生成式AI热潮,将AI由1.0时代迈入到2.0时代,加速其AIGC技术产品和应用的发展,具有广阔的应用前景。从ChatGPT为代表的AIGC应用发展现状出发,详细论述国内外AIGC应用的发展现状,并进一步进行归类总结,提出了AIGC的技术架构体系,最后给出了AIGC面临的机遇和挑战。

摘要：本文提供一种网络规划资源配置优化处理方法,利用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)来解决网络规划资源配置优化多个目标通常彼此矛盾、难以同时优化的问题,结合通信网络规划技术特点,提供构建资源配置多目标优化模型方法、模型求解方法和资源分配实施示例,并对资源配置优化结论处理方法进行进一步的讨论。

摘要：NB-IoT是一种专为万物互联打造的蜂窝物联网连接技术。NB-IoT网络结构与LTE存在相似,NB-Io T网络结构合理性对网络性能和客户感知的影响非常显著,而重叠覆盖优化在网络结构中扮演着关键角色。建立基于扫频数据的NB-Io T重叠覆盖优化方法,按照重叠覆盖道路问题定位、拉线图确定主覆盖、增强主覆盖压制凸型小区和优化方案落地后效果评估对比,4步法准确实现重叠覆盖分析,有效地为NB-Io T优化提供技术支撑手段,降低NB-Io T重叠覆盖率,提高NB-Io T网络质量和网络综合覆盖率。