近期,愛(ài)立信攜手中國(guó)移動(dòng)研究院于2023中國(guó)國(guó)際信息通信展覽會(huì)期間聯(lián)合發(fā)布5G 3D立體補(bǔ)熱方案。該方案可在人流密集的交通樞紐、景區(qū)和步行街等場(chǎng)景簡(jiǎn)單、快捷的實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)部署,全方位為消費(fèi)者提供高速5G連接體驗(yàn)。此外,該方案也是中國(guó)移動(dòng)研究院與愛(ài)立信的創(chuàng)新合作項(xiàng)目COME2025的成果之一。
2023年初,工業(yè)和信息化部在進(jìn)一步深化5G網(wǎng)絡(luò)部署的同時(shí),也對(duì)城市5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋的完善提出了要求。愛(ài)立信與中國(guó)移動(dòng)此次聯(lián)合推出的這一系列小型基站容量解決方案(即3D立體補(bǔ)熱方案)在安裝空間上涵蓋了高、中、低三個(gè)維度,在安裝方式上則融合了“桿、檐、井”三種場(chǎng)景,可全方位、立體地為人流密集、容量需求高的困難的場(chǎng)景提供便捷的5G容量增強(qiáng),如交通樞紐、景區(qū)和街區(qū)等場(chǎng)景。該系列解決方案使用了愛(ài)立信Street Macro街道站、室外型DOT系統(tǒng)和5G井蓋站等產(chǎn)品。
其中,愛(ài)立信Street Macro街道站產(chǎn)品不僅擁有強(qiáng)勁的性能,且具備體重輕、身材小巧等特點(diǎn),可靈活地安裝在商業(yè)街附近建筑的墻面上,單個(gè)工程師即可完成全場(chǎng)景的靈活部署;愛(ài)立信室外型DOT系統(tǒng)則提供了IP67的防護(hù)等級(jí)和超小的體積,可在公交車站附近的電線桿上方便部署。值得一提的是,方案中的5G井蓋站一體化方案是愛(ài)立信和中國(guó)移動(dòng)研究院聯(lián)合首發(fā)的創(chuàng)新型解決方案,在國(guó)內(nèi)尚屬首例。該方案支持4X4 MIMO,可達(dá)到IP68防水等級(jí)。該方案采用地埋式安裝,利用空氣壓力原理進(jìn)行防水。該方案特有的風(fēng)道設(shè)計(jì),將熱空氣循環(huán)鏈接到外桶,再通過(guò)土壤進(jìn)行散熱。井蓋基站通常可以覆蓋100~150米的半徑范圍以及高度為15~20米的建筑,能夠?yàn)檎局焚Y源困難的場(chǎng)景,如商業(yè)步行街、居民樓等,提供高質(zhì)量5G連接。
中國(guó)移動(dòng)研究院無(wú)線與終端技術(shù)研究所副所長(zhǎng)曹蕾表示:中國(guó)移動(dòng)一直以來(lái)高度重視5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和應(yīng)用發(fā)展,致力于為用戶提供覆蓋廣泛、品質(zhì)優(yōu)良、技術(shù)領(lǐng)先的5G網(wǎng)絡(luò)。隨著疫情防控措施放開(kāi),社會(huì)生產(chǎn)生活秩序快速恢復(fù),文體、娛樂(lè)、旅游、展會(huì)等大規(guī)模聚集性活動(dòng)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng),對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)提出更高的容量保障要求。中國(guó)移動(dòng)希望聯(lián)合產(chǎn)業(yè)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新不斷探索新型網(wǎng)絡(luò)解決方案,持續(xù)提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。
愛(ài)立信中國(guó)CTO王浩博表示:愛(ài)立信一直致力于與中國(guó)移動(dòng)共同探索創(chuàng)新的5G解決方案,為消費(fèi)者提供更好的用戶體驗(yàn)。這次3D補(bǔ)熱方案的發(fā)布也是雙方研發(fā)人員深入溝通,共同創(chuàng)新的成果。愛(ài)立信將繼續(xù)與中國(guó)移動(dòng)研究院一起推動(dòng)下一波5G發(fā)展的新浪潮。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。