Advertisement

中国移动城域网的整体网络架构

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本文介绍了中国移动城域网的整体网络架构，涵盖了其设计原则、技术特点及应用实践等内容。适合通信行业从业人员阅读参考。 中国移动城域网总体网络架构描述了该网络的基本结构和设计原则。它涵盖了城市范围内的数据传输、交换及服务提供等方面的内容，旨在为用户提供高效稳定的通信服务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 中国移动城域网的整体网络架构
    优质
    本文介绍了中国移动城域网的整体网络架构，涵盖了其设计原则、技术特点及应用实践等内容。适合通信行业从业人员阅读参考。 中国移动城域网总体网络架构描述了该网络的基本结构和设计原则。它涵盖了城市范围内的数据传输、交换及服务提供等方面的内容，旨在为用户提供高效稳定的通信服务。
     
  • 5G网络的整体架构
    优质
    5G网络的整体架构涵盖了从接入网到核心网的全面革新，包括新无线电技术、大规模MIMO阵列及先进的网络切片技术，旨在提供高速低延迟通信服务。 移动通信网络主要包括无线接入网、承载网络以及核心网络，以实现业务的接入、传输与控制。5G也不例外。 5G的核心网简称NGC，包含信令控制平面功能网元及用户转发平面功能网元等配套核心网功能组件。gNodeB通过NG-C和NG-U接口分别连接到核心网的控制面和用户面。 5G无线网络简称为NG-RAN，其设备仅有基站一种类型。5G基站被称为gNodeB；gNodeB通过Xn接口互联承载于无线网络与核心网络之间的传输数据，即为5G承载网的主要职责所在。 终端设备利用新的空中接口NR（New Radio）接入5G网络，以实现各种业务需求。
     
  • 中国移动 IDC 架构图
    优质
    中国移动IDC架构图展示了其数据中心的整体布局和网络结构，包括基础设施、服务器集群以及各类服务模块，是理解与中国移动云服务和技术支持相关的关键文件。 中国移动IDC拓扑图包括北京的IDC、前台网络拓扑图、后台网络拓扑图以及五层数据业务平台的网络拓扑图。此外还有ADC网络拓扑图等相关内容。
     
  • 基于J2EE架构的网络商城
    优质
    本项目构建于J2EE框架之上，开发了一个功能全面、操作简便的在线购物平台。此网络商城整合了用户管理、商品展示与交易处理等核心模块，旨在为用户提供便捷高效的网购体验。 基于J2EE的网络商城, 基于J2EE的网络商城, 包含代码和文档的基于J2EE的网络商城。
     
  • 中国移动的算力网络白皮书.pdf
    优质
    《中国移动的算力网络白皮书》详细阐述了算力网络的概念、架构及关键技术，并探讨其在5G时代的发展趋势和应用场景。 中国移动发布了《算力网络白皮书》，该文件详细阐述了公司在构建新型信息技术基础设施方面的战略和技术路线图。通过这份文档，读者可以了解到中国移动在推动算力网络技术发展以及促进相关产业生态建设的努力与成果。
     
  • 5G学习总结（5G网络整体架构与功能）
    优质
    本文章对5G网络的整体架构和核心功能进行了全面梳理和总结，适合于希望快速掌握5G技术要点的学习者参考。 5G网络架构的一个显著特点是其简洁性。在这一架构下，各个网元之间的连接更加高效和灵活。其中，AMF（接入和移动管理功能）负责用户设备的注册、认证及会话管理；SMF（会话管理功能）则处理用户的PDU会话建立与维护；UPF（用户面功能）作为数据转发的关键节点，确保数据传输的安全性和效率。 此外，5G架构引入了服务化接口的概念，使得网元之间能够通过标准化的服务进行通信和协作。这种设计不仅简化了网络的部署和管理流程，还为未来的网络演进提供了良好的灵活性和支持能力。
     
  • 移动通信网络结构图
    优质
    《移动通信网络结构图》是一份详尽描绘现代移动通信系统架构的图表，涵盖从基站到核心网的关键组件及其相互连接方式，为理解无线通信技术提供直观视角。 中国移动通信网络的总架构图详细地展示了移动网的各种类型，并明确了设备网元的位置及其功能作用。
     
  • 5G学习心得：网络整体架构与功能概述
    优质
    本课程围绕5G技术的核心要素，深入浅出地介绍了5G网络的整体架构及各项关键功能，旨在帮助学员全面理解并掌握5G通信系统的基本原理和应用。 对于5G网络整体架构及功能的介绍，适合刚接触5G技术的同学参考使用。
     
  • SegNet网络架构
    优质
    SegNet是一种用于语义分割的深度学习模型，通过编码器-解码器结构和空洞卷积技术实现高效特征提取与恢复，广泛应用于图像分割任务。 SegNet网络结构是一种用于语义分割的深度学习模型。它由剑桥大学计算机视觉小组开发，并在多个数据集上展示了出色的性能。该架构的一个关键特点是其利用编码器部分产生的最大池化索引，通过解码器部分进行逐像素对应，从而实现高效和准确的特征映射恢复。 SegNet的设计理念是简化模型以提高效率，同时保持较高的分割精度。它不使用昂贵的空间金字塔池化或全连接层来处理不同大小的输入图像，而是利用跳跃连接机制将低级语义信息与高级抽象相结合。这种设计使得SegNet在计算资源有限的情况下也能有效运行，并且容易实现和理解。 此外，由于其简洁的设计原则，SegNet成为研究者们理解和改进语义分割技术的一个重要起点。它不仅促进了对现有模型架构的深入分析，还激发了新的创新思路来解决复杂的计算机视觉问题。