杨棋珺这样，在短短一年时间内就实现了标准、频谱、终端等基本要素的全面成熟齐备。

　　但于此同时，在很长一段时间内，5G网络将与存量的2G/3G/4G网络并存，这将为5G网络的运营和维护带来前所未有的挑战。基于虚拟化和云化理念重新构筑的5G核心网在带来资源调度灵活性的同时，也增加了网元和接口的多样化，提出了网络统一调度管理的要求，传统网络运维模式存在的问题更加凸显。

　　另一方面，在5G时代，人与人通信的单一模式将逐渐演化为人与人、人与物、物与物的全场景通信模式，业务场景将会更加复杂。许多新的业务场景提出了对SLA的差异化需求，带来了与其配套的网络运营的复杂性。依托5G网络能力和丰富的业务发展，业务体验也将随之呈现出多元化、个性化发展态势，网络对于体验的支撑保障，将颠覆传统模式，迎来全新挑战。

　　白皮书将智能自治网络划分为6个阶段，分别包括人工运营网络(L0)、辅助运营网络(L1)、初级智能自治网络(L2)、中级智能自治网络(L3)、高级智能自治网络(L4)、完全智能自治网络(L5)这六个阶段。“我们初步判断，全球运营商的网络智能自治水平基本在L2左右。因为现在大多数运营商虽然多多少少有一些小的自动化手段，但可能并没有引入人工智能进行闭环的控制，所以还达不到L3。”GSMA大中华区技术部总经理刘鸿在C114采访时表示。

　　那么我们来看一下L2的概念——初级智能自治网络，系统在某些外部环境下为某些单元启用闭环运营，降低对人员经验和技能的要求。比如，网络优化领域实现基于经验模型辅助分析网络问题(如覆盖、接入、切换等)。其关键特征是部分场景基于静态策略自动分析，人工决策。这意味着，人工智能的利用水平还处于非常初级的阶段。

　　实际上，电信领域早在2008年就提出了SON这一概念，也就是自组织、自管理、自优化网络。当被问及如今的智能自治网络与SON有何不同时，刘鸿指出，“SON主要还是用在一些比较简单的事情上面，它确实也有做基站的自动配置，但脚本配置的参数相当于写好之后能够远程下发，比较偏向于我们所说的L1。也就是说，SON的确是一种自动化，但它不是一个很强的自动化，它也没有引入智能。”

　　为了逐步达成智能自治网络的目标，白皮书指出，这需要基于“分层自治、垂直协同”的网络架构来实现。架构上的分层实现，保证了不进一步增加网络的复杂性，并确保了智能自治网络的最佳性能。智能自治网络的分层架构，包含跨域协同层、单域自治层和网元层。在不同层次闭环之间，例如跨域闭环和各单域闭环之间，需要通过开放接口(开放API、SDK等)相互协调和交换信息。

　　在近日的全球移动宽带论坛华为发布了ADN Mobile(自动驾驶移动网络)解决方案，这便是一个通过引入人工智能实现网络自动化运维的解决方案。该解决方案将包含AI训练平台iMaster NAIE、跨域AI单元iMaster AUTIN和MBB网络AI单元iMaster MAE三部分，这三个部分通过分层自治形成最小闭环，并按需垂直协同。

　　华为相关负责人告诉我们，华为发布的ADN Mobile解决方案，在不同层次上有不同的产品，通过不同层次的产品组成了一个端到端解决方案，这和白皮书倡导的理念是保持一致的。

　　“ADN Mobile的思路就是要求能够贯彻到电信网络生命周期的各个阶段。从它的规划、建设、维护、优化到运营，在整个生命周期内全部做到自动化，把运营商客户的工作跟我们设备厂商的软件相结合起来，然后通过AI技术的应用，大幅降低运营商的OPEX。”华为负责人补充道。

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　　将得到普遍实施，从而为该领域产生更实质性的提高质量、降低成本、提高质量、提高效率的实际效果。

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　　与产业结合推动中国市场爆发式增长，是未来我国移动互联网发展的重大趋势之一。

　　具体应用场景。借着疫情因素的影响与推动，目前这种应用在医疗领域已经非常广泛。

　　算法可以处理的数字来描述世界。在视觉方面，研究人员发现了如何将一张图片划分成一个像素网格，这样每个像素都可以表示为一个数字。在早期，采用一个数字来描述每个像素的亮度。后来，人们发现可以用三个或更多的数字来描述每个像素中不同颜色的亮度。

　　的探索逐步深入，AI正在渐渐渗透到医疗影像行业的方方面面。毫不夸张地说，AI正在重塑医疗影像行业。

　　正在“赋能”各行各业。大数据就像新能源，AI算法就像发动机，装载了大数据和

　　手段，积极参与到政府、金融、银行、能源、医疗、教育等领域的信息化项目建设，构建数字化、

　　近日，Nivea（妮维雅）和La Prairie（莱珀妮）母公司——德国个人护理用品巨头拜尔斯道夫正式宣布，与生物科技公司Insilico Medicine达成合作关系，并计划将在计算机模拟皮肤研究领域

　　相关产业开始进入高速发展阶段。作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性

　　应用到安防领域以来，安防行业就迎来了飞速发展，安防正在从以往的被动防御向主动防御发展，产品应用领域也从单一的公共安全向

　　动画制作的话，能为我们带来什么？其实从标题就能看出，标题只能用“带来的可能性”，而不是“带来的变革”，说明目前

　　的发展对于行业领域的影响，不仅对于广大的创业者具有重要的指导意义，对于职场人来说也可以积极做好应对，以保持自己的职场竞争力。

　　研究的意义以及所面临的问题入手，并从硬件平台、算法设计以及算法部署三个方面展开。

　　主要的发展领域是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人等，这些细分领域的发展离不开海量的数据集进行算法训练。历经多年快速发展的安防行业，每时每刻都在产生大量的数据，是非常理想的算法迭代资源。近年来，安防已成为

　　的落地应用，而一旦车联网领域实现突破，能够在更大的范围内形成影响，从而全面加速

　　制定相应的法律，就像现在到处都有监视视频，但只有公检法等执法部门才能调取一

　　也要经过法律许可才能调取我们的隐私“监控”，所以我们不必为此感到担忧。但如果一些别有用心的黑客盗取，就只能依靠公安部门来采取措施了。

　　是一把双刃剑，到时候它们不仅参透在人们的方方面面，也许会到了离开不了的地步。但是一旦研发出具备人类一

　　实现“刷脸”登机，韩国政府表示，将在今年年底前完成实际验证，并于2022年前进行示范运营，之后全面推广。据悉，美国亚特兰大机场和新加坡樟宜国际机场已经开始使用人脸识别

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　　来解决复杂的工业问题。12月6日，英国罗罗公司宣布与美国AI公司Uptake合作，合作采用

　　为此，各界正在积极行动，由共青团中央未来网、作业帮等机构和企业发起的全国首份《共建青少年信息安全清朗环境倡议》也因此应运而生。与此同时，不少企业还开始以

　　他表示：“每个学生都要知道一些基础的认知科学、神经科学、计算机科学以及大脑是

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　　生态圈的构建，向医疗机构持续提供优质的医疗资源。这些产品及解决方案于4月11日至4月14日在2018春季国际医疗器械博览