应用机器学习优化通信电源供电效率研究

通信电源供电效率对于通信系统的性能和可靠性至关重要,通过引入机器学习技术,优化通信电源供电效率。首先,介绍通信电源供电效率的概念和现状,并分析了其存在的问题和挑战;其次,详细介绍了机器学习在通信电源供电效率优化中的基本原理和方法,综述基于机器学习的通信电源供电效率优化方法;再次,提出了基于机器学习的通信电源供电效率优化的研究方向和方法,包括数据采集与预处理、特征工程与特征选择、机器学习模型选择与构建、优化算法与模型训练以及模型评估与优化;最后,总结机器学习在通信电源供电效率优化中的优点与局限性,并展望了未来的研究方向。

生态环境应用系统数字化转型技术研究

生态环境数字化作为以“生态优先、绿色发展”为导向的重要支撑,不仅为实现高质量发展提供了更多的机遇,而且在保护生态环境、提高生态效益方面起到了关键的作用。

一种基于叶脊网络架构云资源池的优化方法

随着SDN/NFV等技术在我国通信行业中的普及,云资源池在各行各业的建设也越来越广。由于传统三层网络架构的资源池存在带宽浪费、故障域较大、扩容难的问题,基于叶脊网络架构技术的资源池在运营商中率先得到了推广和应用。但是,在当前的运营商体系下,各专业、各部门之间共用同机房、同一个云资源池也面临一系列管理和技术上的挑战。本研究将双平面组网和业务分区两个方法结合,对基于叶脊网络架构的云资源池进行优化,解决运营商管理界面和云资源池网络架构冲突的问题。