网络解决方案集合(各行业解决方案)

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系统安全解决方案

系统安全解决方案

1 系统安全方案1.1 物理级安全解决方案保证计算机信息系统各种设备的物理安全是保障整个网络系统安全的前提。

物理安全是保护计算机网络设备、设施以及其它媒体免遭地震、水灾、火灾等环境事故以及人为*作失误或错误及各种计算机犯罪行为导致的破坏过程。

它主要包括三个方面:1.1.1环境安全对系统所在环境的安全保护,如区域保护和灾难保护;(参见国家标准GB50173-93《电子计算机机房设计规范》、国标GB2887-89《计算站场地技术条件》、GB9361-88《计算站场地安全要求》1.1.2设备安全设备安全主要包括设备的防盗、防毁、防电磁信息辐射泄漏、防止线路截获、抗电磁干扰及电源保护等;设备冗余备份;通过严格管理及提高员工的整体安全意识来实现。

1.1.3媒体安全包括媒体数据的安全及媒体本身的安全。

显然,为保证信息网络系统的物理安全,除在网络规划和场地、环境等要求之外,还要防止系统信息在空间的扩散.计算机系统通过电磁辐射使信息被截获而失密的案例已经很多,在理论和技术支持下的验证工作也证实这种截取距离在几百甚至可达千米的复原显示技术给计算机系统信息的保密工作带来了极大的危害。

为了防止系统中的信息在空间上的扩散,通常是在物理上采取一定的防护措施,来减少或干扰扩散出去的空间信号。

这对重要的政策、军队、金融机构在兴建信息中心时都将成为首要设置的条件.正常的防范措施主要在三个方面:对主机房及重要信息存储、收发部门进行屏蔽处理,即建设一个具有高效屏蔽效能的屏蔽室,用它来安装运行主要设备,以防止磁鼓、磁带与高辐射设备等的信号外泄.为提高屏蔽室的效能,在屏蔽室与外界的各项联系、连接中均要采取相应的隔离措施和设计,如信号线、电话线、空调、消防控制线,以及通风、波导,门的关起等。

对本地网、局域网传输线路传导辐射的抑制,由于电缆传输辐射信息的不可避免性,现均采光缆传输的方式,大多数均在Modem出来的设备用光电转换接口,用光缆接出屏蔽室外进行传输。

物联网解决方案

物联网解决方案

物联网解决方案物联网(IOT,Internet of Things),又称“传感网”,即把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理;是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮,是一个全新的技术领域.具体地说,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,实现人类社会与物理系统的整合,在这个整合的网络当中,存在能力超级强大的中心计算机群,能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制.在此基础上,人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活,达到“智慧”状态,提高资源利用率和生产力水平,改善人与自然间的关系。

物联网是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”.在这个网络中,物品(商品)能够彼此进行“交流”,而无需人的干预。

其实质是利用射频自动识别(RFID)技术,通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

而RFID,正是能够让物品“开口说话”的一种技术。

在“物联网”的构想中,RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息,通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统,实现物品(商品)的识别,进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享,实现对物品的“透明”管理。

“物联网"概念的问世,打破了之前的传统思维.过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开:一方面是机场、公路、建筑物,而另一方面是数据中心,个人电脑、宽带等。

而在“物联网”时代,钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施,在此意义上,基础设施更像是一块新的地球工地,世界的运转就在它上面进行,其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活.Ipedo XMLDB在EPC物联网中应用EPC物联网需要XML数据存储可扩展标示语言XML是一种简单的数据存储语言,它仅仅展示数据且极其简单,任何应用程序都可对其进行读写,这使得它很快成为了计算机网络中数据交换的唯一公共语言。

工业互联网工业大数据应用解决方案

工业互联网工业大数据应用解决方案

工业互联网工业大数据应用解决方案第一章工业互联网概述 (2)1.1 工业互联网的定义与特征 (2)1.2 工业互联网的关键技术 (3)第二章工业大数据概述 (4)2.1 工业大数据的定义与价值 (4)2.2 工业大数据的采集与存储 (4)2.2.1 采集 (4)2.2.2 存储 (4)2.3 工业大数据的处理与分析 (4)2.3.1 处理 (4)2.3.2 分析 (4)第三章工业大数据在设备管理与优化中的应用 (5)3.1 设备故障预测与诊断 (5)3.2 设备功能优化与维护 (5)3.3 设备寿命预测与健康管理 (5)第四章工业大数据在智能制造中的应用 (6)4.1 智能工厂设计与优化 (6)4.2 生产过程监控与优化 (6)4.3 个性化定制与生产 (7)第五章工业大数据在供应链管理中的应用 (7)5.1 供应链数据分析与优化 (7)5.2 库存管理与预测 (7)5.3 供应商管理与评价 (8)第六章工业大数据在产品研发与创新中的应用 (8)6.1 产品设计优化 (8)6.2 产品功能分析 (8)6.3 新产品研发与市场预测 (9)第七章工业大数据在能源管理与优化中的应用 (9)7.1 能源消耗监测与优化 (9)7.1.1 引言 (9)7.1.2 能源消耗监测方法 (9)7.1.3 能源消耗优化策略 (10)7.2 能源成本控制 (10)7.2.1 引言 (10)7.2.2 能源成本控制方法 (10)7.2.3 能源成本控制策略 (10)7.3 能源利用效率分析 (10)7.3.1 引言 (10)7.3.2 能源利用效率分析方法 (11)7.3.3 能源利用效率提升策略 (11)第八章工业大数据在质量管理中的应用 (11)8.1 质量数据分析与优化 (11)8.1.1 数据采集与整合 (11)8.1.2 数据处理与分析 (11)8.1.3 质量优化策略 (11)8.2 质量问题诊断与解决 (12)8.2.1 问题诊断 (12)8.2.2 解决方案制定 (12)8.3 质量趋势分析与预警 (12)8.3.1 趋势分析 (12)8.3.2 预警系统构建 (12)第九章工业大数据在安全生产中的应用 (13)9.1 安全生产数据分析与监控 (13)9.1.1 数据采集与预处理 (13)9.1.2 数据分析与监测 (13)9.1.3 安全预警与报警 (13)9.2 预警与预防 (13)9.2.1 预测性维护 (13)9.2.2 原因分析 (13)9.2.3 安全生产培训与教育 (14)9.3 安全生产管理与改进 (14)9.3.1 安全生产决策支持 (14)9.3.2 安全生产绩效评估 (14)9.3.3 安全生产流程优化 (14)第十章工业大数据应用实践与案例分析 (14)10.1 工业大数据应用实践案例 (14)10.2 应用效果评价与总结 (15)10.3 发展趋势与未来展望 (15)第一章工业互联网概述1.1 工业互联网的定义与特征工业互联网作为新一代信息技术与工业深度融合的产物,旨在实现人、机器、资源和数据的全面互联。

远程控制解决问题大集合

远程控制解决问题大集合

远程控制解决问题大集合1 由于在数据加密中存在错误,此会话将结束。

请尝试再次连接到远程计算机。

原因:数据加密为在网络连接上进行数据传输提供了安全性。

数据加密错误可能出于安全原因结束会话。

解决方案:请尝试再次连接到远程计算机。

系统和域之间的加密策略不同。

如果仍旧看到该错误信息,请与服务器管理员联系。

2 远程连接已超时。

请尝试再次连接到远程计算机。

原因:因为您没有在响应的时间限定设置范围内发出响应,所以终端服务器将中断会话。

解决方案:尝试再次连接到终端服务器。

如果收到此错误消息,请在稍后尝试重新连接。

如果仍旧收到此错误信息,请与服务器管理员联系。

原因:由于网络通信量过大引起的网络连接过慢,导致对终端服务器的响应延迟。

解决方案:尝试再次连接到终端服务器。

如果收到此错误消息,请在稍后尝试重新连接。

如果仍旧收到此错误信息,请与服务器管理员联系。

3 由于已达到总的登录时间限定,远程会话被中断。

此限定由服务器管理员或网络策略设置。

原因:由于网络通信量过大引起的网络连接过慢,导致对终端服务器的响应延迟。

解决方案:尝试再次连接到终端服务器。

如果收到此错误消息,请在稍后尝试重新连接。

如果仍旧收到此错误信息,请与服务器管理员联系。

4 指定的计算机名含有无效字符。

请验证名称然后重试。

原因:远程计算机的名称不正确。

这可能是输入错误。

解决方案:尝试重新输入远程计算机的名称。

如果收到同一消息,请与服务器管理员联系,确保使用的远程计算机名称正确。

5 找不到指定的远程计算机。

确认输入正确的计算机名称或 IP 地址,然后重试连接。

原因:远程计算机的名称或 IP 地址不正确。

这可能是输入错误。

解决方案:尝试重新输入远程计算机的名称或 IP 地址。

如果收到同一消息,请与服务器管理员联系,确保使用的远程计算机名称或IP 地址正确。

6 通过管理工具结束到远程计算机的远程会话。

管理员可能已结束连接。

原因:该错误最常见的原因是服务器管理员需要在终端服务器上执行维护任务。

GSM移动通信中切换及常见问题解决方案[1]

GSM移动通信中切换及常见问题解决方案[1]

GSM移动通信中切换及常见问题解决方案(图1、切换的定义及划分所谓切换,就是指当移动台在通话过程中从一个基站覆盖区移动到另一个基站覆盖区,或者由于外界干扰而造成通话质量下降时,必须改变原有的语音信道而转接到一条新的空闲语音信道上去,以继续保持通话的过程。

切换根据手机和基站测出的上下行电平质量和TA值作为最基本的测量数据,根据切换判断算法和资源分配算法来决定是否应该切换和切向哪个小区。

切换是移动通信系统中一项非常重要的技术,切换失败会导致通话失败,影响网络的运行质量。

因此,切换成功率(包括切入和切出)是网络考核的一项重要指标,如何提高切换成功率、降低切换失败率是网络优化的重点工作之一。

GSM移动通信系统中总体切换算法流程如图1所示。

图1 GSM移动通信系统中总体切换算法流程根据不同的切换判决触发条件,切换可以分为紧急切换、负荷切换等5类。

(1)紧急切换。

包括TA过大紧急切换、质量差(BQ)紧急切换、快速电平下降紧急切换、干扰切换。

●TA过大切换条件:服务小区的TA大于等于紧急切换TA限制。

●BQ切换条件:服务小区的上行链路质量在滤波器长度时间内平均值大于等于紧急切换上行链路质量限制;服务小区的下行链路质量在滤波器长度时间内平均值大于等于紧急切换下行链路质量限制。

●快速电平下降切换在呼叫中电平突然下降时触发,触发条件:服务小区如果Value>B(Value:一个与滤波器参数A1~A8相关的值,该值表示在一段时间内接收电平的变化趋势;B:滤波器参数)切换最后的MR6已经低于边缘切换门限,则发生切换,如图2所示。

图2 快速电平下降切换示意●干扰切换:也属于紧急切换,当接收电平大于一定值但传输质量又低于干扰切换质量门限时触发。

(2)负荷切换。

负荷切换触发要同时满足三个条件:系统信令流量小于允许负荷切换系统流量级别门限;需要切换的小区负荷高于负荷切换启动门限;接收切换的小区的负荷低于负荷切换接收门限。

(3)正常切换。

中兴通讯可运营IPTV多媒体解决方案

中兴通讯可运营IPTV多媒体解决方案
6.快速的研发响应能力,确保符合市场的IPTV业务开通
IPTV是业务的市场,对市场需求反应敏捷能让IPTV系统魅力倍增。中兴通讯IPTV坚持核心技术自主研发,集中优势,迅速捕捉市场客观需要、响应客户定制要求。保障为客户贴身打造系统,使其投资持续增值。
7.可运营、可管理、可伸缩,降低运营成本和风险
中兴通讯IPTV解决方案提供全套产品,包括STB终端系统、分布式流媒体服务系统、内容处理系统、数字版权系统、运营支撑系统、内容管理系统、EPG系统、增值业务系统以及宽带网络全套设备。
NVoD (Near Video on Demand):又称为准VOD或轮播。同一套节目以一定时间间隔(如10分钟)采用多个频道进行轮播,用户通过频道选择来达到前进、后退的VOD效果。这种业务也是传统直播业务的改良形式,特别适合于热门新片播放和热点事件报道。
PVR (Private Video Recorder):也称个人电视录播。此种业务是指用户可以把频道播择播放时间的需求。
在H.264标准发展成熟后,率先推出H.264系统和终端,并在江苏等商用系统中正式采用。为运营商提供符合先进标准的解决方案,降低运营成本、减轻承载网改造压力、规避未来升级风险。
3.精彩的用户体验与层出不穷的业务,不断吸引用户
用户体验界面友好,业务流程清晰,EPG功能完整;方便的用户自服功能,业务定制方便、消费清晰明了;灵活多样的业务组合策略,帮助运营商最大程度地实现IPTV的精细化、个性化运营。业务不断推陈出新,提供各种互动音视频业务、增值业务以及其他本地特色业务。
业务网络:其核心技术是内容服务分发机制。业务网络的基本原理是把业务内容,如视音频节目内容,推送到网络边缘,为用户就近提供服务,从而有效提高了服务质量,降低了骨干网络的传输压力。

办公楼综合布线系统解决方案

办公楼综合布线系统解决方案目录一.综合布线系统概述 (4)1.1概述 (4)1.2综合布线与传统布线的比较 (4)1.3综合布线系统的结构 (5)1.4系统设计原则 (7)1.5综合布线系统的标准和规范 (8)1.6综合布线系统产品的一般选型原则 (9)二.爱谱华顿综合布线系统解决方案 (9)2.1爱谱华顿公司简介 (9)2.1.1 爱谱华顿综合布线系统符合相关国际、国内标准 (10)2.1.2 爱谱华顿综合布线系统卓越的性能 (10)2.1.3 爱谱华顿综合布线产品优良的品质 (10)2.1.4 爱谱华顿综合布线系统完善的产品线 (10)2.1.5 爱谱华顿综合布线系统全面的服务与支持 (10)2.2爱谱华顿综合布线系统的主要产品特点 (11)2.3爱谱华顿综合布线系统质量保证体系 (11)三.综合布线系统设计方案 (12)3.1本设计方案综合布线系统需求概述 (12)3.2本设计方案综合布线系统总体规划说明 (13)3.2.1工作区子系统的产品选型 (14)3.2.1.1数据语音部分 (14)3.2.1.2工作区子系统的安装说明 (16)3.2.1.3工作区子系统材料配置清单: (17)3.2.2配线(水平)子系统的产品选型 (17)3.2.2.1数据语音部分 (17)3.2.2.3配线(水平)子系统的安装说明 (18)3.2.2.4 水平区子系统材料使用清单: (19)3.2.3管理子系统的产品选型 (19)3.2.3.1数据光纤部分 (19)3.2.3.2数据管理部分 (23)3.2.3.4网络机柜部分 (25)3.2.3.5管理间子系统环境要求: (26)3.2.3.6管理间子系统材料使用清单: (26)3.2.4干线(垂直)子系统产品选型 (27)3.2.4.1数据主干光缆 (27)3.2.4.2语音主干 (28)3.2.4.3干线(垂直)子系统的说明 (28)3.2.4.4干线(垂直)子系统的施工说明 (28)3.2.4.3干线(垂直)子系统材料使用清单: (29)3.2.5设备间子系统的产品选型 (29)3.2.5.1设备间子系统的环境要求 (29)3.2.5.2设备间子系统的材料使用清单: (30)3.2.6综合布线系统图 (30)四.综合布线系统施工方案 (30)4.1系统施工方案综述 (30)五.综合布线系统测试验收方案 (40)5.1综合布线验收标准 (40)5.2综合布线测试内容 (40)5.3工程验收: (41)5.4售后服务与培训 (41)5.5质量保证 (42)六.项目材料清单 (43)清单详情请见《综合布线清单》。

电商行业大数据驱动个性化购物体验解决方案

电商行业大数据驱动个性化购物体验解决方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与内容 (3)第2章电商行业现状分析 (4)2.1 电商市场概述 (4)2.2 个性化购物需求 (4)2.3 大数据在电商领域的应用 (4)第3章大数据技术概述 (5)3.1 大数据概念与特点 (5)3.2 大数据技术架构 (5)3.3 大数据在电商领域的应用场景 (6)第4章个性化购物体验设计 (6)4.1 个性化购物需求分析 (6)4.1.1 用户行为数据 (6)4.1.2 用户偏好挖掘 (6)4.1.3 购买意图识别 (7)4.1.4 实时互动反馈 (7)4.2 个性化推荐系统设计 (7)4.2.1 推荐算法选择 (7)4.2.2 推荐策略制定 (7)4.2.3 推荐结果优化 (7)4.3 个性化搜索与筛选 (7)4.3.1 个性化搜索 (7)4.3.2 个性化筛选 (7)第5章用户画像构建 (7)5.1 用户数据收集与处理 (7)5.1.1 数据来源 (8)5.1.2 数据处理 (8)5.2 用户画像构建方法 (8)5.2.1 用户标签体系构建 (8)5.2.2 用户特征提取 (8)5.2.3 用户画像更新与优化 (8)5.3 用户画像应用案例 (8)5.3.1 个性化推荐 (9)5.3.2 个性化营销 (9)5.3.3 客户服务 (9)5.3.4 商品优化 (9)第6章商品画像构建 (9)6.1 商品数据收集与处理 (9)6.1.2 数据采集方法 (9)6.1.3 数据预处理 (9)6.2 商品画像构建方法 (9)6.2.1 商品属性提取 (9)6.2.2 商品特征工程 (9)6.2.3 商品画像建模 (9)6.3 商品画像应用案例 (10)6.3.1 个性化推荐 (10)6.3.2 商品关联分析 (10)6.3.3 用户体验优化 (10)6.3.4 库存管理和供应链优化 (10)第7章大数据驱动个性化推荐算法 (10)7.1 推荐算法概述 (10)7.2 协同过滤算法 (10)7.2.1 用户协同过滤算法 (10)7.2.2 物品协同过滤算法 (11)7.3 内容推荐算法 (11)7.3.1 特征提取 (11)7.3.2 用户兴趣建模 (11)7.4 深度学习推荐算法 (11)7.4.1 神经协同过滤算法 (11)7.4.2 序列推荐算法 (11)7.4.3 多任务学习推荐算法 (11)第8章个性化购物体验实现 (11)8.1 推荐系统实现框架 (11)8.1.1 数据采集与预处理 (12)8.1.2 推荐算法选择 (12)8.1.3 推荐系统架构 (12)8.2 搜索与筛选优化 (12)8.2.1 搜索算法优化 (12)8.2.2 筛选功能优化 (12)8.3 用户界面设计 (12)8.3.1 界面布局优化 (12)8.3.2 个性化交互设计 (12)8.3.3 视觉设计优化 (13)第9章个性化购物体验评估与优化 (13)9.1 评估指标与方法 (13)9.1.1 评估指标 (13)9.1.2 评估方法 (13)9.2 个性化推荐系统优化策略 (13)9.2.1 提高推荐算法准确度 (13)9.2.2 增强推荐系统的多样性 (14)9.2.3 提高推荐系统的实时性 (14)9.3.1 用户反馈收集 (14)9.3.2 用户反馈处理 (14)9.3.3 持续改进 (14)第10章案例分析与展望 (14)10.1 电商企业案例分享 (14)10.1.1 案例一:某知名电商平台个性化推荐系统 (14)10.1.2 案例二:基于用户画像的精准营销策略 (14)10.1.3 案例三:大数据驱动的库存优化与供应链管理 (15)10.2 大数据与人工智能技术在电商领域的未来趋势 (15)10.2.1 数据驱动的智能化决策 (15)10.2.2 人工智能技术的广泛应用 (15)10.2.3 跨界融合与创新 (15)10.3 个性化购物体验的发展方向与挑战 (15)10.3.1 发展方向 (15)10.3.2 挑战 (15)第1章引言1.1 背景与意义互联网技术的飞速发展与普及,电子商务(简称“电商”)已逐渐成为我国经济发展的重要支柱。

人民医院网络安全建设方案

人民医院网络安全建设方案目录一. 背景概述 (3)1.1方案设计要求 (4)1.2方案设计原则 (5)二. “威胁分析+风险分析”=需求分析 (6)2.1威胁分析 (6)2.1.1 外部威胁 (6)2.1.2 内部威胁 (7)2.2风险分析 (8)2.2.1 外部网络带来的安全风险 (8)2.2.2 内部网络存在的风险 (8)2.2.3 攻击快速传播引发的安全风险 (8)三、需求分析 (9)3.1医院网络安全建设拓扑图 (10)3.2网络安全设备投入列表 (10)四、基础安全建设 (11)4.1某下一代防火墙(访问控制) (11)4.1.1部署方式 (11)4.1.2系统特点 (12)4.2某网络入侵防护系统 (13)4.2.1某网络入侵防护系统的特点 (13)4.2.3功能与效益 (17)4.3某安全审计系统 (17)4.3.1需求分析 (17)4.3.2 解决方案 (18)4.3.3 安全审计产品选型 (19)4.3.4 某某安全审计系统的特点 (21)4.4远程安全评估系统(安全基线管理系列) (26)4.4.1 需求分析 (26)4.4.2 某远程安全评估系统特点 (31)4.4.3 功能与收益 (36)4.5某W EB应用防火墙 (37)4.5.1 需求分析 (37)4.5.2 某Web应用防火墙的特点 (40)4.6安全审计堡垒机SAS-H (42)4.6.1 系统功能 (42)4.6.2 产品特性 (43)附录A某科技公司简介 (45)A.1领先的专业安全厂商 (45)A.2安全技术基础研究 (45)A.3安全产品研发 (46)A.4专业安全服务 (46)一. 背景概述某市第一人民医院是某市建院最早、具有百年发展历史的市级现代化综合性三级医院,某市唯一一家“红十字医院”;1995年被国家卫生部授予“爱婴医院”称号;1999年被国家卫生部授予“国际紧急救援网络中心”医院;2006年被授予“某市康复医院”。

电商行业智能推荐系统解决方案创新

电商行业智能推荐系统解决方案创新第1章智能推荐系统概述 (3)1.1 推荐系统的基本概念 (3)1.2 智能推荐系统的技术背景 (4)1.3 电商行业智能推荐系统的重要性 (4)第2章智能推荐系统关键技术 (4)2.1 数据挖掘与处理 (4)2.1.1 数据采集 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.1.3 数据存储 (5)2.2 用户画像构建 (5)2.2.1 用户行为分析 (5)2.2.2 用户属性挖掘 (5)2.2.3 用户画像更新与优化 (5)2.3 商品特征提取 (5)2.3.1 文本挖掘 (5)2.3.2 图像识别 (5)2.3.3 多模态融合 (5)2.4 推荐算法选择与应用 (6)2.4.1 协同过滤算法 (6)2.4.2 内容推荐算法 (6)2.4.3 混合推荐算法 (6)2.4.4 深度学习推荐算法 (6)第3章基于内容的推荐算法 (6)3.1 基本原理与框架 (6)3.2 文本分析与处理 (7)3.3 基于内容的推荐算法实现 (7)第4章协同过滤推荐算法 (7)4.1 用户协同过滤 (7)4.1.1 用户相似度计算 (7)4.1.2 近邻用户集合构建 (8)4.1.3 推荐列表 (8)4.2 商品协同过滤 (8)4.2.1 商品相似度计算 (8)4.2.2 相似商品集合构建 (8)4.2.3 推荐列表 (8)4.3 模型优化与改进 (8)4.3.1 冷启动问题解决 (8)4.3.2 用户活跃度加权 (8)4.3.3 时间衰减因子 (8)4.3.4 模型融合 (9)4.3.5 大规模数据处理 (9)第5章深度学习在智能推荐中的应用 (9)5.1 神经网络基础 (9)5.2 卷积神经网络(CNN)在推荐系统中的应用 (9)5.3 循环神经网络(RNN)在推荐系统中的应用 (9)5.4 融合深度学习与传统推荐算法 (10)第6章多维度推荐策略融合 (10)6.1 推荐系统冷启动问题 (10)6.1.1 冷启动问题概述 (10)6.1.2 冷启动问题解决方法 (10)6.2 多维度数据融合策略 (10)6.2.1 用户行为数据融合 (10)6.2.2 社会化数据融合 (11)6.2.3 内容数据融合 (11)6.3 多任务学习在推荐系统中的应用 (11)6.3.1 多任务学习概述 (11)6.3.2 多任务学习模型构建 (11)6.3.3 多任务学习应用案例 (11)第7章个性化推荐系统的评估与优化 (11)7.1 推荐系统评估指标 (11)7.1.1 准确性指标 (12)7.1.2 多样性指标 (12)7.1.3 用户满意度指标 (12)7.2 算法功能调优策略 (12)7.2.1 特征工程优化 (12)7.2.2 算法模型选择与优化 (12)7.2.3 模型融合 (12)7.3 用户体验优化 (13)7.3.1 推荐解释 (13)7.3.2 交互式推荐 (13)7.3.3 冷启动问题优化 (13)第8章智能推荐系统的工程实践 (13)8.1 系统架构设计 (13)8.1.1 架构概述 (13)8.1.2 整体架构 (13)8.1.3 模块划分 (14)8.2 大规模数据处理技术 (14)8.2.1 数据存储技术 (14)8.2.2 数据处理技术 (14)8.2.3 数据挖掘技术 (14)8.3 实时推荐系统构建 (14)8.3.1 实时推荐需求分析 (14)8.3.2 实时推荐架构设计 (15)8.3.3 实时推荐算法实现 (15)第9章电商行业应用案例解析 (15)9.1 服饰搭配推荐 (15)9.1.1 数据收集与处理 (15)9.1.2 用户画像构建 (15)9.1.3 搭配推荐算法 (15)9.1.4 推荐效果评估 (16)9.2 个性化购物路径优化 (16)9.2.1 用户行为分析 (16)9.2.2 购物路径优化策略 (16)9.2.3 优化算法应用 (16)9.2.4 路径优化效果评估 (16)9.3 跨界推荐与营销 (16)9.3.1 跨界合作模式 (16)9.3.2 跨界数据融合 (16)9.3.3 跨界推荐策略 (16)9.3.4 营销效果评估 (16)第10章智能推荐系统未来发展趋势与挑战 (17)10.1 新技术驱动的推荐系统发展 (17)10.1.1 深度学习技术在推荐系统中的应用 (17)10.1.2 基于大数据的推荐算法优化 (17)10.1.3 云计算在推荐系统中的应用 (17)10.2 多场景融合的推荐策略 (17)10.2.1 跨平台推荐策略 (17)10.2.2 融合社交网络的推荐策略 (17)10.2.3 多模态数据融合推荐策略 (17)10.3 隐私保护与合规性挑战 (17)10.3.1 隐私保护技术 (18)10.3.2 合规性挑战及应对策略 (18)10.3.3 用户隐私意识与信任建设 (18)10.4 推荐系统在电商行业中的创新应用前景 (18)10.4.1 个性化营销与推荐系统 (18)10.4.2 供应链优化与推荐系统 (18)10.4.3 智能客服与推荐系统 (18)第1章智能推荐系统概述1.1 推荐系统的基本概念推荐系统是一种信息过滤系统,旨在预测用户对某项商品或服务的评价或偏好。

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2005.6
2020/4/17
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国家CNGI项目是由国家发改委、中国工程 院组织实施的下一代互联网工程。由国家发改 委等八部委联合发起的“中国下一代互联网示 范项目”CNGI(China Next Generation Internet)于2003年启动,核心网络建设目标 是在2003年到2005年的时间内,采用IPv6技术, 完成CNGI主干网(覆盖20个城市39个核心节点) 以及国内与国际互联中心的建设,并实现与国 际下一代互联网的高速连接。CNGI项目作为以 IPv6技术为载体的新一代互联网示范工程是国 家关注的产业发展焦点。IPv6技术的成功商用 对3G及NGN的上马及业务发展具有极大的促进 作用。
自动拓扑识别:由于RPR帧结构中的双地址编码为网络的拓扑 结构提供了很大的弹性。在RPR环中每个节点掌握着环的状态 信息,平时节点没有任何拓扑更新的信息,当环初始化、新节 点加入、环保护切换时,RPR自动识别模式启动。节点触发器 向环中的所有具有逻辑地址的节点发出第二层的消息,各个节 点根据这个消息判断发生状态变化的节点以及链路状态。这样 在很短的时间内所有RPR环上的节点都收集到环的状态信息, 其中包括在环的两个方向上达到另外节点需要的段数以及环上 每个光纤的状态。
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带宽动态分配:RPR根据用户需求分配带宽,而不象SDH那样分 配固定时隙。RPR有一套灵活的带宽动态管理,拥塞控制和多 等级承载业务QoS保证机制,能够比SONET/SDH更加有效地分配 带宽和处理数据,从而降低运营商和客户的成本。在RPR 中, 不论是语音业务还是数据业务都可在同一带宽上传送。由于所 有业务共享带宽,网络带宽利用率被大大提高。
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电信行业的应用
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电信行业的应用
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证券行业的应用
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税务行业的应用
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企业的应用
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承建中国铁通下一代互联网示范工程(CNGI)
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政府的应用
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教育行业的应用
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公安的应用
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企业的应用
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电信行业的应用
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城域网建设的链路层候选技术有很多,例如ATM、POS、 以太网、帧中继、混和传输等。以上技术各有利弊,可以 依照网络应用的需求作选择。如果偏重QoS要求可以选择 ATM技术;偏重效率可以选择POS技术;偏重性价比可以选 择以太网链路;带宽要求不高的局域网互联可以选择帧中 继;有服务质量保证的以太网链路可以依托混和传输平台。 但是,究竟是利用昂贵且技术复杂、带宽有限但保证服务 质量的ATM,还是相对简单但不保证服务质量的POS技术, 或者索性使用廉价的以太网(由于技术的进步,千兆或万 兆以太网链路已能够用于城域范围)来构建城域数据网仍 在争论中。虽然对于某种特定的业务需求总可以找到相应 的技术,但是人们总希望某种技术可以适应更多需求。当 前的现状是运营商常常出于种种考虑不得不在城域构建IP 网+ATM网,或者传输网+IP网。幸运的是当前又出现了 新的选择—弹性分组环技术(RPR)。
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RPR四大特性
双环结构:RPR的典型用法是由两根反向光纤组成环形拓 扑结构。其中一根光纤是顺时针,一根光纤是逆时针。每 个节点在环上有两个方向到达另一节点。RPR环上的每一 根光纤上既可发送数据又可传输控制信号。
统计空间复用技术:RPR环通过空间复用技术SRP (Spatial reuse protocol)实现空间复用能力。SRP是 一种与媒体无关的MAC层协议。SRP与以往的令牌环和FDDI 的一个重要区别就是单播分组在其到达目的节点之后即从 环上剥离,只使用源与目的节点间的线路并不锁定整个环, 其他节点间的通信可以同时进行,这使得许多节点可以同 时发送分组。而当一个节点从环上被“剥离”后就不再消耗 环上的带宽,更有效利用带宽。
IEEE802.17工作组已经推出正式版本。
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银行的应用
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银行的应用
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税务行业的应用
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税务行业的应用
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政府的应用
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政府的应用
解决方案举例二
解决方案摘自 华为技术有限公司的 企业网汇报提纲及网站
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端到端的全网络解决方案
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三网合一解决方案
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银行的应用
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银行的应用
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RPR是一种新兴的链路层协议,是为优化在环型 拓扑上传输数据包而提出的一种全新的IP包承载 技术,是适合城域网骨干层、汇聚层的组网和链 路层技术。通常可以认为弹性分组环是当前光网 络上传输数据包的一种优化技术,具有双环结构、 空间复用机制、灵活的业务带宽颗粒、带宽动态 共享和分配、统计复用、支持业务级别、自动识 别网络拓扑结构、基于源路由的保护倒换等主要 特点(如图所示)。该技术一方面吸收了以太网 技术的优点,如经济、灵活和可扩展好;另一方 面吸收了SDH的优点,如对延时和抖动性能严格保 障、可靠的时钟以及SDH环网50ms快速保护。
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