NetGPT:超越个性化生成服务的内生智能网络架构

提出了基于边缘和云端部署相匹配大型语言模型(LLM)的内生智能网络架构NetGPT方案。边缘LLM可以有效地利用基于位置的信息进行个性化的补充,从而与云端LLM进行有效交互。通过在边缘和云端部署开源LLM,验证了NetGPT的可行性。认为面向NetGPT的内生智能网络架构的工作重点是通信和计算资源的深度集成以及AI逻辑工作流的灵活设计。认为NetGPT是一种可提供个性化的生成式服务的、有前途的内生智能网络架构。

人工智能网络架构的数学模型与应用

通过建立人工智能网络构架数学模型,用简化的逻辑数学公式表示各种人工智能网络结构拓扑图,并对建立的数学模型进行计算求解。研究表明,由人工智能网络架构数学模型可生成多种新的数学模型,使得网络逻辑关系简单实用,安全可信,可应用于各种类型人工智能网络模型的应用环境;此外,人工智能网络数学模型可进行排错、优化及速度计算等操作。

6G智能内生无线通信网络:现状、挑战、系统设计和架构

移动通信系统已经成为支持各领域信息传输需求的基础设施,而6G的功能预计将超越简单的数据传输。6G智能内生无线通信网络具有提供智能包容性的潜在能力,可以让任何终端用户随时随地获得人工智能服务。现有的分布式人工智能架构中,执行算法的终端间相对独立,无法为整个无线通信提供内生智能系统性功能。针对这一问题提出了一个能够为6G提供智能内生功能的基本系统框架,使6G网络可以更好地实现高性能安全计算和通信,构建一个智能体可相互合作的生态架构。首先简述了无线通信网络的发展背景和现状,然后从数据、智能和网络的维度讨论了实现6G智能内生架构的挑战,最后提出了一个基本的6G智能网络的系统架,包括了网络层、数据层、智能层和应用层四层结构。

浅谈秦皇岛地区智能变电站的设计

本文将常规变电站与智能变电站进行比较,并分析了当前常规变电站面临的迫切问题,描述了智能变电站在解决这些困扰问题时的明显优势。然后以秦皇岛鲁庄110kV智能变电站为例,分析了智能变电站的网络架构,并介绍了该工程的二次系统设计方案。该工程的设计实践将为秦皇岛地区未来的智能变电站工程提供重要参照并带来深远影响。

J2ME与Jini技术在开发嵌入式系统中的结合应用

J2ME和Jini结合使利用Java计算平台在各种嵌入式设备上进行简单、迅速的编程开发成为可能,而Jini是一种全新的构建分布式系统的技术,具有动态的,自形成和自管理的特性,能使各种小型设备以一种简捷的方式接入到网络中,使各种Java技术的小型设备能够相互交流。重点介绍了J2ME与Jini技术结合在开发小型设备嵌入式系统中的应用。

企业级NAS解决方案

在目前全球化和与日俱增的数字经济时代，成功属于能够不断快速灵敏响应市场变动的企业。MaXXan高企业价值且能全面降低使用成本的存储应用网络解决方案，将协助提升企业竞争力。