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電銷卡會不會影響征信

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電銷卡會不會影響征信

不會!電銷卡是三大運營商外的電銷電話卡,實名不占用三網名額,不影響征信!

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從無線AI的角度,算力的挑戰相對較小。

運營商本身就有大量的數據中心,有大量的云計算資源,再考慮未來的邊緣計算能力,這些資源可以為AI提供強大的算力支撐。而算力網絡的發展,將進一步提升算力支撐的能力與效率。

終端方面,隨著終端能力的提升,也為無線AI的發展提供了相當的算力。

算法

有利的一面,是通信網絡的很多場景都有極強的規律性,也有很多現成的工作模型,這些都可以為AI算法的模型提供參考依據。

具有挑戰性的是:目前流行的深度學習(DL)模型究竟是否適合無線通信系統?DL這些年是隨著圖像識別、自然語言處理發展起來的,但應用于無線通信的歷史很短,不確定性很大。

更進一步,無線通信的場景很多,加上傳播信道的隨機性和多變性,都使得信道環境可能發生很大的變化,AI能否及時、準確的收斂,都存在疑問。而且,無線AI是無信通信與AI的結合,當無線AI出現問題,例如無法收斂或是效果比較差的時候,問題的邊界往往難以準確的界定,這都在算法層面提出了很大的挑戰。

簡而言之,無線AI絕不是流行的AI算法與無線通信的簡單結合。究竟怎樣的算法體系適用于無線通信,或是適用于無線通信的具體細分場景,還需要持續的探索過程。

場景

所謂無線AI的適用場景,業界討論很多,但實際上并不完全清晰。

根據ETSIENI的定義,無線AI適用于架構管理、網絡運維、網絡保障、服務編排和管理、網絡安全等;GSMA也就無線AI在網絡運營、網絡維護監控、網絡優化配置、業務質量保障提升、網絡節能增效、網絡安全防護、網絡規劃建設中的應用做了定義。

一般認為,無線AI在應用層、管理面、控制面的應用,不存在太大的爭議,只是收益與代價的權衡,以及標準、平臺、接口、數據流程能否很好支撐AI應用的問題。但在無線傳輸層面,AI應用的邊界并不清晰。

AI在編碼調制、信道估計、多天線優化等物理層中的應用,是當前業界關注的焦點之一,業界也已做了大量的研究。挑戰主要有兩個:一是當前的物理層算法已有成熟的模型,采用AI算法的增益究竟能有多少。歸根結底是收益與成本的權衡問題;二是AI算法的結果缺乏確定性的解釋,對問題的定位也提出了新的挑戰。

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