5G端到端应用场景的评估和预测

文章提出一种科学合理的5G端到端应用场景预测方法,并评估未来有可能成为杀手级的若干应用。不同于业内对一些5G细分场景的简单总结,文章以5G时代的三大互连关系、三大技术场景以及五大行业类别作为判断依据,建立有理论支撑和可信的应用体系评估预测标准。并针对一些行业应用"痛点",阐述其具体含义、关键性能指标、相关场景案例及未来设想。以期找到在未来涉及面广、用户量大,能为国家、社会和个人带来巨大贡献和影响的关键性应用。

人工智能在药物靶点的筛选及验证方面的应用进展

近年来人工智能发展迅速,随着算力的提升、算法的迭代,人工智能极大方便了生物信息、化学信息和临床数据的收集及处理,为新药研发注入了新的活力。本综述对人工智能在制药领域的发展历程及其主要算法进行了简要介绍,随后结合具体实例对人工智能在药物靶点筛选及验证方面的不同阶段进行了详细描述,包括药物靶点发现、蛋白结构预测以及苗头化合物生成与优化等。最后对人工智能平台“端到端”的一次高效应用过程进行了具体讨论。

IPv6驻地网的建设探讨

针对中国下一代互联网CNGI驻地网的建设要求,本文重点讨论了IPV6学校驻地网的建设方案,给出了学校驻地网的接入方案和端到端应用的接入方式,并对在IPv6网络上拟开展的网络服务和技术应用进行了规划和探讨。

综合监控SOA架构设计方案和价值分析

通过对目前电信运营商,如中国移动、中国联通、中国电信综合网管中综合监控系统的现状和问题以及未来发展演进方向的分析,提出对综合监控系统进行SOA化架构设计,以期改变现在子系统繁多,互相功能交叉重复,操作不统一,无法完整监控业务端到端应用,新需求改造风险大、周期长、收益不可评估等缺陷,实现业务需求快速响应、改造技术透明化、开发模式规范化、接入标准化、应用服务化、服务复用化、服务集成化及监控统一化。

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS(基于服务的系统,service based system)应用端到端性能评价模型,并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法,该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合,能够适应用户访问行为的动态变化,保证SBS应用端到端性能.在SBS应用动态资源分配问题求解中,提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上给出了SBS应用动态资源分配算法,该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻,从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率.实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.

IPv6:隐藏在背后的技术

作为下一代互联网络(Next-Gen-eration Internet，NGI)的基石，IPv6为更广泛的使用Internet和更方便快捷的联网提供了新技术手段。目前基于IPv4的Internet对许多业务已经不能提供足够支持，这些业务包括：端到端应用和安全、数以亿计的移动设备．各种传感器网络(sensor network)、以及支持移动社会所必需的分布式计算基础设施等。