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5G/6G云網(wǎng)融合服務(wù)質(zhì)量控制 版權(quán)信息
- ISBN：9787563571642
- 條形碼：9787563571642 ; 978-7-5635-7164-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
5G/6G云網(wǎng)融合服務(wù)質(zhì)量控制 內(nèi)容簡介
本書研究了面向5G/6G云網(wǎng)融合環(huán)境的系列前沿技術(shù)，揭示了云計算、邊緣計算、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化等技術(shù)如何賦能新一代網(wǎng)絡(luò)通信與計算。通過本書，讀者可以了解云網(wǎng)融合環(huán)境下當前與未來一段時間的焦點問題，同時本書提供了豐富的云網(wǎng)融合關(guān)鍵技術(shù)及解決方案。
5G/6G云網(wǎng)融合服務(wù)質(zhì)量控制 目錄
第1章 5G／6G云網(wǎng)融合概述
1.1 核心網(wǎng)技術(shù)演進趨勢與5G／6G云網(wǎng)融合
1.1.1 云網(wǎng)融合的發(fā)展與演進
1.1.2 核心網(wǎng)云化及5G云網(wǎng)融合
1.1.3 6G新特征及6G云網(wǎng)融合
1.2 面向云網(wǎng)融合的認知服務(wù)架構(gòu)
1.3 5G／6G云網(wǎng)融合技術(shù)體系與關(guān)鍵技術(shù)分析
1.3.1 面向云網(wǎng)融合的微服務(wù)協(xié)同
1.3.2 云網(wǎng)融合環(huán)境下的AI服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化
1.3.3 容器驅(qū)動的Serverless邊緣云服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化
1.3.4 云網(wǎng)融合環(huán)境下用戶意圖轉(zhuǎn)譯
1.3.5 云網(wǎng)融合環(huán)境下的策略編排
1.3.6 邊緣服務(wù)質(zhì)量快速預(yù)測
1.3.7 面向移動感知和隱私保護的邊緣服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化
1.3.8 云原生衛(wèi)星與星地融合技術(shù)
第2章 面向云網(wǎng)融合的微服務(wù)協(xié)同方法研究
2.1 概述
2.2 用戶面功能UPF、感知的微服務(wù)部署方法
2.2.1 系統(tǒng)模型和問題建模
2.2.2 基于凸近似及李雅普諾夫優(yōu)化的微服務(wù)部署方法
2.2.3 實驗與分析
2.3 基于強化學(xué)習(xí)的微服務(wù)協(xié)同方法
2.3.1 系統(tǒng)模型和問題建模
2.3.2 基于動態(tài)規(guī)劃的離線微服務(wù)協(xié)同方法
2.3.3 基于強化學(xué)習(xí)的在線微服務(wù)協(xié)同方法
2.3.4 實驗與分析
第3章 云網(wǎng)融合環(huán)境下的AI服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化
3.1 概述
3.2 資源感知的邊端協(xié)作特征提取方法
3.2.1 判別特征提取算法
3.2.2 嵌套判別特征提取算法
3.2.3 性能評估
3.3 云邊協(xié)作的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法
3.3.1 云邊協(xié)作的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法
3.3.2 性能評估
第4章 容器驅(qū)動的Serverless邊緣云服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化
4.1 概述
4.2 容器使能的Serverless技術(shù)
4.3 交換性感知的容器鏡像重構(gòu)與實例優(yōu)化部署方法
4.3.1 Docker鏡像分析
4.3.2 鏡像重構(gòu)與實例優(yōu)化部署方法
4.3.3 實驗驗證
第5章 云網(wǎng)融合環(huán)境下用戶意圖轉(zhuǎn)譯方法研究
5.1 概述
5.1.1 意圖網(wǎng)絡(luò)的概述
5.1.2 云網(wǎng)融合環(huán)境下意圖轉(zhuǎn)譯的特點
5.2 基于深度學(xué)習(xí)的意圖預(yù)處理方法
5.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.2.2 文本預(yù)處理
5.3 多場景環(huán)境中復(fù)雜意圖的關(guān)鍵詞提取方法
5.3.1 關(guān)鍵詞提取技術(shù)概述
5.3.2 中文分詞算法研究
5.3.3 關(guān)鍵詞提取算法研究
5.3.4 性能評價方法
5.3.5 BiLSTM-CRF中文命名實體識別模型
5.4 云網(wǎng)融合下針對意圖關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)譯方法
5.4.1 命名實體識別模型——基于BiLSTM-CRF模型的設(shè)計
5.4.2 意圖轉(zhuǎn)譯
5.4.3 網(wǎng)絡(luò)策略生成
5.5 實驗及結(jié)果分析
5.5.1 數(shù)據(jù)集描述
5.5.2 評估參數(shù)
5.5.3 實驗結(jié)果
第6章 云網(wǎng)融合環(huán)境下的策略編排方法研究
6.1 概述
6.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動用戶軌跡預(yù)測
6.2.1 用戶類型
6.2.2 DLSTM模型構(gòu)建
6.3 面向移動用戶的服務(wù)組合方法
6.3.1 問題描述
6.3.2 用戶移動感知模型和QoS模型
6.3.3 基于深度強化學(xué)習(xí)的服務(wù)組合方法
6.4 實驗及結(jié)果分析
6.4.1 數(shù)據(jù)集描述
6.4.2 結(jié)果分析
第7章 基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的邊緣服務(wù)質(zhì)量快速預(yù)測
7.1 概述
7.2 數(shù)據(jù)收集和處理
7.3 預(yù)測模型預(yù)訓(xùn)練
7.4 以用戶為中心的邊緣區(qū)域感知
7.5 服務(wù)質(zhì)量快速預(yù)測
7.6 實驗及結(jié)果分析
7.6.1 數(shù)據(jù)集描述
7.6.2 實驗步驟
7.6.3 結(jié)果分析
第8章 面向移動感知和隱私保護的邊緣服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化
8.1 概述
8.2 面向移動感知的數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理
8.3 面向隱私保護的模型訓(xùn)練
8.4 面向移動感知的用戶軌跡預(yù)測
8.5 服務(wù)質(zhì)量動態(tài)優(yōu)化策略
8.5.1 基于二維解的人工蜂群算法
8.5.2 基于增量SVM的動態(tài)優(yōu)化策略
8.6 實驗及結(jié)果分析
8.6.1 數(shù)據(jù)集描述
8.6.2 參數(shù)設(shè)置
8.6.3 評估參數(shù)
8.6.4 對比方法
8.6.5 實驗結(jié)果及分析
第9章 天算星座與云原生衛(wèi)星技術(shù)探索
9.1 概述
9.2 云原生衛(wèi)星與天算星座
9.2.1 天算星座
9.2.2 云原生衛(wèi)星
9.3 北郵一號衛(wèi)星
9.3.1 北郵一號云原生衛(wèi)星架構(gòu)
9.3.2 在軌實驗與核心網(wǎng)上星
9.4 開放性問題與探索
9.5 結(jié)語
第10章 趨勢分析與未來探索
參考文獻
展開全部
5G/6G云網(wǎng)融合服務(wù)質(zhì)量控制 作者簡介
周傲，北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點實驗室副教授，博導(dǎo)，主要研究領(lǐng)域為云計算、衛(wèi)星計算、云網(wǎng)融合服務(wù)質(zhì)量保障，承擔/核心參與國家重點研發(fā)項目、國家自然科學(xué)基金重點項目、國家自然科學(xué)基金面上/青年項目等國家級項目10余項，在IEEE TSC, IEEE TMC, IEEE TCC, IEEE TETC等領(lǐng)域旗艦期刊，以及WWW、INFOCOM、ICWS等領(lǐng)域旗艦會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，擔任IEEE DATACOM 2021, IEEE SAGC 2020, CBPM 2020, CollaborateCom 2016等學(xué)術(shù)會議程序委員會主席，曾獲得IEEE云計算科技新星獎，以及吳文俊人工智能科技進度一等獎。
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