5G 6G雲網融合服務質量控制 周傲 9787563571642 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：北京郵電大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202402*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：5G/6G雲網融合服務質量控制 ISBN：9787563571642 出版社：北京郵電大學 著編譯者：周傲 頁數：198 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1630115 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 在數字化時代，雲網融合已經成為推動通信技術和信息科技進步的引擎。本書研究了面向5G／6G雲網融合環境的系列前沿技術，揭示了雲計算、邊緣計算、網路功能虛擬化等技術如何賦能新一代網路通信與計算。通過本書，讀者可以了解雲網融合環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雲網融合關鍵技術及解決方案。 本書適用於網路、移動通信、雲計算、邊緣計算、服務計算等領域的研究人員，以及對5G、6G和雲網融合感興趣的任何人。目錄 第1章 5G／6G雲網融合概述1 1 核心網技術演進趨勢與5G／6G雲網融合 1 1 1 雲網融合的發展與演進 1 1 2 核心網雲化及5G雲網融合 1 1 3 6G新特徵及6G雲網融合 1 2 面向雲網融合的認知服務架構 1 3 5G／6G雲網融合技術體系與關鍵技術分析 1 3 1 面向雲網融合的微服務協同 1 3 2 雲網融合環境下的AI服務質量優化 1 3 3 容器驅動的Serverless邊緣雲服務質量優化 1 3 4 雲網融合環境下用戶意圖轉譯 1 3 5 雲網融合環境下的策略編排 1 3 6 邊緣服務質量快速預測 1 3 7 面向移動感知和隱私保護的邊緣服務質量優化 1 3 8 雲原生衛星與星地融合技術 第2章 面向雲網融合的微服務協同方法研究 2 1 概述 2 2 用戶面功能UPF、感知的微服務部署方法 2 2 1 系統模型和問題建模 2 2 2 基於凸近似及李雅普諾夫優化的微服務部署方法 2 2 3 實驗與分析 2 3 基於強化學習的微服務協同方法 2 3 1 系統模型和問題建模 2 3 2 基於動態規劃的離線微服務協同方法 2 3 3 基於強化學習的在線微服務協同方法 2 3 4 實驗與分析 第3章 雲網融合環境下的AI服務質量優化 3 1 概述 3 2 資源感知的邊端協作特徵提取方法 3 2 1 判別特徵提取演算法 3 2 2 嵌套判別特徵提取演算法 3 2 3 性能評估 3 3 雲邊協作的深度學習模型訓練方法 3 3 1 雲邊協作的深度學習模型訓練方法 3 3 2 性能評估 第4章 容器驅動的Serverless邊緣雲服務質量優化 4 1 概述 4 2 容器使能的Serverless技術 4 3 交換性感知的容器鏡像重構與實例優化部署方法 4 3 1 Docker鏡像分析 4 3 2 鏡像重構與實例優化部署方法 4 3 3 實驗驗證 第5章 雲網融合環境下用戶意圖轉譯方法研究 5 1 概述 5 1 1 意圖網路的概述 5 1 2 雲網融合環境下意圖轉譯的特點 5 2 基於深度學習的意圖預處理方法 5 2 1 數據預處理 5 2 2 文本預處理 5 3 多場景環境中複雜意圖的關鍵詞提取方法 5 3 1 關鍵詞提取技術概述 5 3 2 中文分詞演算法研究 5 3 3 關鍵詞提取演算法研究 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 雲網融合下針對意圖關鍵詞的轉譯方法 5 4 1 命名實體識別模型——基於BiLSTM-CRF模型的設計 5 4 2 意圖轉譯 5 4 3 網路策略生成 5 5 實驗及結果分析 5 5 1 數據集描述 5 5 2 評估參數 5 5 3 實驗結果 第6章 雲網融合環境下的策略編排方法研究 6 1 概述 6 2 基於神經網路的移動用戶軌跡預測 6 2 1 用戶類型 6 2 2 DLSTM模型構建 6 3 面向移動用戶的服務組合方法 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 基於深度強化學習的服務組合方法 6 4 實驗及結果分析 6 4 1 數據集描述 6 4 2 結果分析 第7章 基於回聲狀態網路的邊緣服務質量快速預測 7 1 概述 7 2 數據收集和處理 7 3 預測模型預訓練 7 4 以用戶為中心的邊緣區域感知 7 5 服務質量快速預測 7 6 實驗及結果分析 7 6 1 數據集描述 7 6 2 實驗步驟 7 6 3 結果分析 第8章 面向移動感知和隱私保護的邊緣服務質量優化 8 1 概述 8 2 面向移動感知的數據收集和預處理 8 3 面向隱私保護的模型訓練 8 4 面向移動感知的用戶軌跡預測 8 5 服務質量動態優化策略 8 5 1 基於二維解的人工蜂群演算法 8 5 2 基於增量SVM的動態優化策略 8 6 實驗及結果分析 8 6 1 數據集描述 8 6 2 參數設置 8 6 3 評估參數 8 6 4 對比方法 8 6 5 實驗結果及分析 第9章 天算星座與雲原生衛星技術探索 9 1 概述 9 2 雲原生衛星與天算星座 9 2 1 天算星座 9 2 2 雲原生衛星 9 3 北郵一號衛星 9 3 1 北郵一號雲原生衛星架構 9 3 2 在軌實驗與核心網上星 9 4 開放性問題與探索 9 5 結語 第10章 趨勢分析與未來探索 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
