近几年,云计算产业飞速发展,大数据处理技术也在不断成熟。与此同时,国内移动互联网市场规模不断扩大,用户数量已经超过5亿,并带来了海量的移动互联网流量数据。在此背景下,如何基于云计算大数据处理技术来承载海量网络数据处理业务,是一个非常有研究价值的课题。从移动互联网的现状来看,一方面移动数据流量猛增,给运营商带来了巨大的运营压力,需要其投入更多的资金来进行网络建设与升级,另一方面由于移动数据业务增长,传统的语音短信等业务出现下滑,导致运营商出现增量不增收的现状。因此研究如何使用通过流量通道获取到的

5G 的愿景与需求，是为了应对未来爆炸性移动数据流量增长目录 引言 需求及挑战 业务发展需求 主要挑战 中国电信目标网络架构 “三朵云”网终总体架构 控制云 接入云 转发云 中国电信网络演进策略 网络是 网络重构的重要组成部分 总体演进原则及策咯 关键技术与组网方案 浙空口技术 大规模天线技术 无线频率 无线网 网络架构 服务化架构及能力开放 互操作 多网络融合 多接入边缘计算 网终切片 承载网络 人工智能技术 总结与展望 缩略语 引言 国家“十三杠”规划纲要中全明确提出“积极推进第冇代移动

本文着重于对移动客户端的需求，并提出了一种云平台架构来为他们提供更好的服务。 提议的云平台分布有多层服务器。 下层服务器在拓扑和物理上更接近移动客户端，因此与上层服务器相比，它们的服务质量相对较高。 但是，较高层的服务器具有较大的服务区域，因此它们可以减少服务器切换，同时为那些具有高移动性的服务器提供服务。 因此，我们进一步为VIP和普通客户分别提出了两种云服务器选择算法，以选择最合适的服务器。 这些算法在寻找最合适的服务器时会考虑客户端的移动性，服务器的工作量以及SLA的服务质量要求。 仿真实

随着移动服务和在线社交网络服务的飞速发展，每天都会在社交网络上生成并共享大量的移动图像。 这些图像的视觉内容包含许多用途的丰富知识，例如社会分类和推荐。 因此，近年来提出了移动图像标签以理解视觉内容并受到广泛关注。 在本文中，我们提出了一种新颖的云上移动图像标记方案，该方案首先通过汉明压缩感测将移动图像有效地传输到云中，从而将用于图像理解的大量计算转移到云中以快速响应。用户的查询。 在云上，我们设计了一个稀疏的熵框架，用于稳健地学习移动图像的语义内容，并在此基础上将相关标签分配给查询图像。 所提

随着移动服务和在线社交网络服务的飞速发展，每天都会在社交网络上生成并共享大量的移动图像。 这些图像的视觉内容包含许多用途的丰富知识，例如社会分类和推荐。 因此，近年来提出了移动图像标签以理解视觉内容并受到广泛关注。 在本文中，我们提出了一种新颖的云上移动图像标记方案，该方案首先通过汉明压缩感测（HCS）将移动图像有效地传输到云中，从而将用于图像理解的繁重计算快速转移到云中回应用户的查询。 在云上，我们设计了一个稀疏的熵框架，用于稳健地学习移动图像的语义内容，并在此基础上将相关标签分配给查询图像。