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中國(guó)移動(dòng)全球首發(fā)6G小規(guī)模試驗(yàn)網(wǎng)

中國(guó)移動(dòng)全球首發(fā)6G小規(guī)模試驗(yàn)網(wǎng)

7 月 23 日消息，2025（第二十四屆）中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)定于 7 月 23 日至 25 日在北京召開(kāi)。本屆大會(huì)以“數(shù)驅(qū)新質(zhì)?智創(chuàng)未來(lái)”為主題，聚焦 AI、5G-A / 6G、低空經(jīng)濟(jì)等前沿技術(shù)。中國(guó)移動(dòng)副總經(jīng)理程建軍今日在會(huì)上分享了中國(guó)移動(dòng)在技術(shù)研發(fā)方面的進(jìn)展，稱今年中國(guó)移動(dòng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)達(dá) 391 億元。

中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合全球領(lǐng)先運(yùn)營(yíng)商發(fā)布《壓縮SRv6部署與運(yùn)營(yíng)白皮書(shū)》

近日，在西班牙馬德里舉行的IETF 123次會(huì)議期間，中國(guó)移動(dòng)攜手加拿大貝爾、瑞士電信、德國(guó)電信、南非MTN、阿里巴巴、西班牙電信等全球領(lǐng)先運(yùn)營(yíng)商及科技企業(yè)，聯(lián)合發(fā)布《壓縮SRv6部署與運(yùn)營(yíng)白皮書(shū)》（Compressed SRv6 Deployment and Operations White Paper）。該白皮書(shū)倡議將中國(guó)移動(dòng)牽頭制定的IETF RFC9800標(biāo)準(zhǔn)作為全球SRv6部署的優(yōu)選方案，并系統(tǒng)梳理了壓縮SRv6規(guī)模部署策略與運(yùn)維優(yōu)化方案，為全球運(yùn)營(yíng)商構(gòu)建高效、智能的新一代IP網(wǎng)絡(luò)提供了重要技術(shù)指引。

發(fā)表于：8/4/2025

消息稱愛(ài)立信考慮入股英特爾NEX部門(mén)

8 月 1 日消息，英特爾在上周公布 2025Q2 財(cái)報(bào)后的一份致客戶備忘錄中表示，該企業(yè)計(jì)劃將 NEX（注：網(wǎng)絡(luò)與邊緣）事業(yè)部拆分為一個(gè)獨(dú)立實(shí)體，專注提供關(guān)鍵通信、企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和以太網(wǎng)連接基礎(chǔ)設(shè)施芯片解決方案。

發(fā)表于：8/1/2025

我國(guó)衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)低軌06組衛(wèi)星發(fā)射成功

7 月 30 日消息，據(jù)央視新聞報(bào)道，今天（7 月 30 日）15 時(shí) 49 分，我國(guó)在海南商業(yè)航天發(fā)射場(chǎng)使用長(zhǎng)征八號(hào)甲運(yùn)載火箭，成功將衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)低軌 06 組衛(wèi)星發(fā)射升空，衛(wèi)星順利進(jìn)入預(yù)定軌道，發(fā)射任務(wù)獲得圓滿成功。

發(fā)表于：7/31/2025

我國(guó)超300城實(shí)現(xiàn)5G-A網(wǎng)絡(luò)覆蓋

7月31日消息，日前，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布《國(guó)家信息化發(fā)展報(bào)告（2024年）》。《報(bào)告》提出，新一代通信技術(shù)研發(fā)取得新成果，5G-A地空通信（5G-ATG）技術(shù)研發(fā)成功并完成測(cè)試驗(yàn)證。截至2024年底，我國(guó)已有超300個(gè)城市實(shí)現(xiàn)5G-A網(wǎng)絡(luò)覆蓋。

發(fā)表于：7/31/2025

消息稱華為新機(jī)將支持低軌衛(wèi)星通訊和eSIM

7 月 30 日消息，博主 @智慧皮卡丘昨天在微博透露，華為新機(jī)將采用全新通訊架構(gòu)，結(jié)合后續(xù)評(píng)論內(nèi)容預(yù)計(jì)為 Mate 80 系列。

發(fā)表于：7/30/2025

Omdia發(fā)布2025年無(wú)線接入網(wǎng)供應(yīng)商市場(chǎng)格局報(bào)告

近期，愛(ài)立信在Omdia最新發(fā)布的《2025年無(wú)線接入網(wǎng)（RAN）供應(yīng)商市場(chǎng)格局報(bào)告》中榮獲榜首。這一贊譽(yù)充分彰顯了愛(ài)立信同時(shí)在業(yè)務(wù)表現(xiàn)和產(chǎn)品組合方面的領(lǐng)導(dǎo)地位，并進(jìn)一步體現(xiàn)了公司對(duì)于行業(yè)創(chuàng)新與卓越的堅(jiān)定承諾。

發(fā)表于：7/30/2025

基于區(qū)塊鏈的現(xiàn)實(shí)世界資產(chǎn)數(shù)字化發(fā)行及交易技術(shù)研究

隨著加密貨幣（Cryptocurrencies）發(fā)行及交易的火爆，其弊端也正日益凸顯——由于沒(méi)有現(xiàn)實(shí)世界資產(chǎn)的支撐，其價(jià)值只存在網(wǎng)絡(luò)上，資產(chǎn)會(huì)在短時(shí)間造成大量損失，因而現(xiàn)實(shí)世界資產(chǎn)（Real-World Assets, RWA）數(shù)字化成為當(dāng)前關(guān)注的重點(diǎn)。此外如何建立安全有效的發(fā)行交易模型，規(guī)避或降低已知的交易風(fēng)險(xiǎn)，是目前研究的難點(diǎn)。通過(guò)深入研究當(dāng)前RWA數(shù)字化存在的兩大發(fā)展路線，指出風(fēng)險(xiǎn)的存在是由于其數(shù)字化所建立的物理和數(shù)字空間市場(chǎng)割裂所導(dǎo)致的，據(jù)此提出了一種新的“軌道模型”，并構(gòu)建了其發(fā)行與交易的數(shù)學(xué)模型，解決了傳統(tǒng)RWA數(shù)字化中的并行市場(chǎng)割裂與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

發(fā)表于：7/29/2025

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的以太坊 MEV 交易防護(hù)與交易排序優(yōu)化

以太坊交易排序中的最大可提取價(jià)值（MEV）問(wèn)題，使惡意交易者通過(guò)操控交易順序獲利，破壞了網(wǎng)絡(luò)公平性并推高Gas費(fèi)用。為抑制MEV行為和優(yōu)化公平性，同時(shí)提升系統(tǒng)效率，提出了一種基于深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN）的交易排序優(yōu)化方法。通過(guò)設(shè)計(jì)合理的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間與獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，智能體能夠自主學(xué)習(xí)最優(yōu)排序策略。結(jié)合Geth私有鏈、Flashbots MEV-Explore與Ethereum Mempool數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性驗(yàn)證了該方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費(fèi)用較傳統(tǒng)策略降低約33.1%，公平性指數(shù)提升至0.78，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。同時(shí)搭建的閉環(huán)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)為區(qū)塊鏈交易公平性和效率優(yōu)化提供了可行方案。

發(fā)表于：7/28/2025

基于超參數(shù)優(yōu)化和LightGBM算法的DDoS攻擊檢測(cè)與分類

針對(duì)分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)數(shù)據(jù)流量樣本容量大、數(shù)據(jù)特征多的特點(diǎn)以及檢測(cè)分類準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，提出了一種基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）算法的DDoS攻擊檢測(cè)與分類方法。在CICDDoS2019數(shù)據(jù)集預(yù)處理和特征篩選的基礎(chǔ)上，構(gòu)建LightGBM檢測(cè)模型和多分類模型。同時(shí)在模型預(yù)訓(xùn)練時(shí)，采用隨機(jī)網(wǎng)格搜索與貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)超參數(shù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在檢測(cè)與分類任務(wù)上能達(dá)到98.34%的準(zhǔn)確率。該研究為DDoS攻擊提供了一種高效且簡(jiǎn)易的檢測(cè)與分類思路。

發(fā)表于：7/28/2025

巡檢無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)建模與量化評(píng)估研究

針對(duì)巡檢無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建評(píng)估模型并進(jìn)行量化評(píng)估，為其安全防護(hù)提供支持。研究方法上，綜合運(yùn)用文獻(xiàn)研究、案例分析、理論建模及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法，首先識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，然后結(jié)合層次分析法（AHP）與模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，同時(shí)構(gòu)建量化評(píng)估指標(biāo)體系，明確評(píng)估方法與標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)選取不同型號(hào)無(wú)人機(jī)在多種場(chǎng)景測(cè)試，收集處理120組數(shù)據(jù)。研究結(jié)果顯示，所構(gòu)建體系在90%以上場(chǎng)景評(píng)估結(jié)果與實(shí)際相符，能準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。研究結(jié)論為巡檢無(wú)人機(jī)安全防護(hù)提供理論與實(shí)踐指導(dǎo)依據(jù)。

發(fā)表于：7/28/2025