芜湖NGN升级:智能组网与运维策略

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芜湖增加NGN设备后的电话网络结构革新旨在提升通信效率和可靠性。原有的汇接局功能被调整为端局,形成两个独立的NGN汇接局,构成一个冗余的平面结构,以确保在发生故障时仍能保持全网话务的正常运行。端局1至端局4以及TOL、GW、ISUP电路等关键节点参与到这个全新的架构中,其中U-SYS、SHLR、LS和GW等设备扮演着核心角色,它们分别负责呼叫处理、用户数据管理、信令转接和边界网关等任务。 NGN全网智能化和运维解决方案是本次升级的核心内容。它主要目标有三方面:一是解决PSTN(公共交换电话网)面临的问题,如无需端局配合,实现业务全网开放,同时保持对旧设备的兼容性,促进数字化和新业务的发展;二是推动PSTN向NGN(下一代网络)的平滑演进,以低成本构建全网NGN,既能维护既有投资,又能引入新的服务;三是通过集中管理、计费和维护,降低运营成本,并简化智能呼叫流程。 具体实施策略包括采用软交换技术作为汇接局,通过U-SYS设备进行呼叫汇聚和处理,SHLR数据库集中管理用户信息,形成交换机方式下的全网智能化。这种方案的优势明显,首先在投资上,通过NGN建设,既可以实现PSTN网络的智能化升级,又能为未来拓展NGN用户和业务预留空间,实现双重投资效益;其次,无需对现网老端局进行大规模改造,就能提供全网开放的服务,提升用户体验;再次,通过汇接局出全网市话详单,避免了端局升级和大量联机采集费用,降低了计费成本;此外,优化了网络结构,减少了小端局的问题,同时简化了维护工作,提高了整体运维效率。 芜湖的这次NGN设备升级不仅提升了通信网络的技术水平,还通过全网智能化解决方案,带来了显著的成本节约和运营效率提升,是传统电话网络向现代化、高效能网络转型的重要步骤。
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。