有利潤地邁向超高速網絡

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ADSL寬帶是一種提供在家庭電話線(也稱銅線)上的固定連接,這種接入方式支撐了21世紀10年代全球Internet用戶的快速增長。截至目前,全球仍然有近3億銅線寬帶用戶和近6億線銅線物理存量,其中約70%的銅線

存量在新興市場(EM)。而如何發揮其網絡潛力,持續為運營商創造價值,一直是眾多固網運營商關註的話題。65吋電視機和55吋電視機兩款4K電視型號,不僅滿足了家庭用戶對大尺寸電視機的需求,而且在畫面的清晰度上採用3842*2160解像度的成像效果。


  新銅線提速:帶寬足夠大、上市速度快、回報周期短


  最近三年,新銅線技術

SuperVector/G.fast的出現,讓固定銅線網絡煥發了生機。分析報告,看好新銅線技術帶給固網運營商的增長利好。在報告中稱:“新銅線技術將允許固網運營商,為其大部分用戶提供200Mbps+的高速上網服務。”而新銅線技術

建網的CAPEX隻占FTTH的60%,甚至低至25%。預測,到2020年,新銅線技術的利好,將促使歐洲固網運營商的家庭寬帶收入增長趕上Cable運營商。


  利用現有銅線資源進行超寬網絡提速改造,已經成為固網運營商的主流

寬帶提速模式之一。新銅線提速除了帶寬足夠大,另有兩個主要原因受到運營商的青睞。


  銅線提速免入戶鋪纜,上市速度更快:由於利用現有入戶銅線,不需要入戶鋪設線纜的工程,固定終端可以直接郵寄給最終用戶

,如此能減少上門安裝的費用。一般而言,銅線提速相對於FTTH光纖入戶,工程部署周期可以縮短6個月。埃及電信采用FTTC銅線提速解決方案,僅用3年時間,寬帶用戶數增長了110%,達到350萬,並且優化家庭寬帶服務開通效率

,用戶滿意度大幅提升。


  銅線提速的CAPEX偏低,投資回報周期更短:德國電信的刊物《Capital Markets Days》指出,其銅線提速CAPEX是其FTTH部署成本的30%。花費更少的錢,實現更多的超寬帶用戶覆蓋,銅線

提速更加經濟。華為在全球的實踐經驗顯示,銅線提速的投資回報周期小於2年。


  光銅協同、點麵結合:踩準市場需求的節奏,實現商業成功


  以銅線提速為主,運營商也在同時部署FTTH光纖,這是一種光銅

協同建網的模式。光銅協同是巧妙的“點與麵”結合的建網策略。“點”是指針對綠地、高密度用戶的區域,例如高層住宅樓宇。這些點狀區域使用FTTH光纖入戶方案,可以有效改善FTTH工程成本高和部署速度慢的問題。“麵”

是指除去“點”以外的整網範圍。在這些範圍內進行普遍提速,宜采用利用現有銅線的寬帶提速方案,典型的模式有FTTC/FTTB/FTTDp。


  這樣的組合大有裨益,即通過FTTH樹立市場品牌和吸引高端用戶,而用銅線提速

來支撐追求產品經濟性和性價比的普通用戶,他們往往是固網寬帶收入貢獻的主體。數碼通月費計劃點止重量級極速數據,無限數據任用同超多通話分鐘咁簡單啊?宜家加入數碼通HK$518月費計劃就可以用HK$0機價出新機。


  另外,通過全球市場洞察,我們發現家庭寬帶市場存在一個普遍的規律,即在某個市場上每3-5年會做一次全網寬帶升級,帶寬升級

呈現階梯型的邁進,即5M-20M-50M-100M-300M-1G。這一普遍規律反映了所在市場最終消費者的需求變化。這種變化是有節奏和逐步遞進的,它與本土市場中Internet普及率、視頻和內容的豐富程度、國民消費能力、信息消費習慣

等多種因素的發展有關。


  光銅協同建網模式,被大多數運營商證明是符合寬帶市場發展規律的穩健策略。印度Bharti利舊其現網銅線,采用大容量Vector銅線提速方案,在短短1年時間內獲得46%的用戶增長,並且在城

市的高價值、高密度小區啟動FTTH部署,取得了顯著的商業成功。這既滿足了其快速提速、提升收入,又滿足其打響品牌、搶奪高價值用戶的雙重需要。


  FTTH的網絡先進性和商業上銅線提速快贏的特點,需要運營商根

據市場需求的節奏,進行市場細分組合,既要保持技術的製高點,打贏競爭,又要保證商業投資的高效性,以獲得可觀的收入。所以,光銅協同是非常好的固網商業實踐。


  但是對於銅線提速,運營商在銅線質量及部署

方麵仍存有疑慮。畢竟銅線已在地下埋了幾十年,氧化、接觸不良都會影響銅線線路提速的能力。針對這個問題,華為研發出一套銅線質量預評估係統Line Expert。利用這套係統,運營商可以精確、可視化地了解其銅線質量情

況,以及新銅線技術實施後的可達帶寬。以某運營商為例,華為和運營商成立聯合團隊,通過近2個月測試數據收集、站點采樣,輸出了全網的銅線質量地圖。經過評估,90%的銅線在小於800米的距離內,使用SuperVector新銅線

技術將能使最終用戶獲得50Mbps+的上網速度。


  對於接入室外站點部署困難的問題,諸如站點下移到街邊、站址獲取、取電、站點集成、電池防盜等,讓不少運營商在銅線提速決策上躊躇不前。針對這些挑戰,華為推

出了一站式站點解決方案,可以有效解決上訴問題,實現“站點無憂”部署。華為接入室外站點已在全球部署了近40萬套,有豐富的現網建設經驗。SmarTone 續約也不用曲門市那麼麻煩了,還可以獲取網上限定的禮品,獎品豐富,精彩不停,動完即止。現在SmarTone在合同期間已經簽訂了無限制資料合約。


  針對銅線提速解決方案,華為將持續投入技術創新,特別是對於新興

市場,將繼續完善貼近其本土特點的、場景化的解決方案,從前端商業設計到後端網絡運維,與運營商一起共同探討。我們堅信銅線基礎網絡依然具有頑強的生命力。對於擁有大量銅線資源的固網運營商,我們建議采用光銅協同

的建網策略,發揮光纖和銅線網絡各自的優勢,達到網絡先進性和投資高效性的最佳搭配,建設麵向未來的超高速網絡,實現運營商的可持續的商業成功。


原文地址:http://field.10jqka.com.cn/20171228/c602240105.shtml



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神經網絡替你寫前端代碼

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我才明白這些方法並不能準確的預測顏色和位置,這是我意識到卷積神經網絡當中存在一些不足。這導致我使用增加步長的辦法去代替最大池化方法。損失從0.12降到了0.02,同時BLEU評分從85%升到97%。 如果具有相關性的話,僅考慮使用經過預訓練的模型。對於小型的數據集,我認為一個經過訓練的圖像模型可以改善表現。以我個人的經驗看來,一個端到端的模型訓練費時,並且需要更多的內存,但是準確率會提高30%。 如果使用遠程服務器運行模型,需要考慮到輕微的偏差。我的MAC以字母表順序讀取文件,但是在服務器上,文件是隨機讀取的。自動抹窗機械人比較,價錢不知該如何選擇?Ecovacs作為家用機械人專家,生產領先業界的全自動清潔機械人,我們Winbot 950可清理多種玻璃窗戶污垢,方形設計有助清理角落與邊緣,配合四階段清潔功能,自然是您無塵家居的最佳選擇。

這會導致截圖和代碼之間的不匹配。雖然預測結果趨同,但是有效數據比起重新匹配前要糟糕50%。 掌握引用的庫函數。包括詞匯表中的空詞條裏的填充空格。如果不進行特別添加,識別中將不包括這一標記。我是通過幾次觀察到最終結果中無法預測出“單個”標記,才註意到這一點。快速檢查一遍後,我意識到這並不包含在詞庫中。同時也需要註意,訓練和檢測時,需要使用同樣順序的詞庫。 實驗時使用輕量的模型。利用GRU而不是LSTM可以讓每光華疊代循環的時間減少30%,並且對於結果不會有太大影響紅酒學校
前端開發是應用深度學習理想的空間。生成數據容易,並且現在的深度學習算法可以實現絕大部分的邏輯。 其中很有意思的地方是“通過LSTM實現註意力”。它不僅可以用來提高準確率,而且讓我們可以讓CNN將它的註意力放在生成標簽上。 註意力也是標簽、樣式、腳 本甚至後端之間交流的關鍵。註意力層可以追蹤變量,使神經網格可以在不同的編程語言中交流。 但是在不久的將來,最大的影響來自於建立生成數據的可擴展方法。那時你可以一步步地添加字體、顏色、內容和動畫。 目前大部分的進步在是將草圖轉換成模板。在兩年內,我們可以在紙上畫上應用的模板,然後瞬間生成對應的前端代碼。事實上Airbnb’s design team(https://airbnb.design/sketching-interfaces/) and Uizard(https://www.uizard.io/)已經建立了基本可以使用的原型了。

這裏有一些實驗可以嘗試



實驗 開始 運行所有的模型 嘗試不同的超參 試驗不同的CNN結構 添加雙向LSTM模型 使用不同的數據集實現模型(在FloydHub上使用不同的數據集很方便,你隻需要為你的任務加上 --data emilwallner/datasets/100k-html:data)

進一步的實驗



根據相應的語法創建一個穩定的隨機應用/網站生成器。 生成從草圖到應用的數據。自動轉換應用/網頁截圖到草圖並用GAN來構建多樣性。 添加註意力層,可視化每一次預測的焦點,像這個模型一樣。 為模塊化方法創建一個框架。比如字體編碼器、顏色編碼器、結構編碼器,然後用一個解碼器將它們整合起來。從穩定的圖像特征開始似乎不錯。 讓神經網絡學習簡單的HTML組件,然後將它生成CSS動畫。註意力機製和可視化輸入源真的很神奇英國升學顧問

深度學習鄰域的資深博客撰寫者,投資人,曾就職於牛津大學商學院,現長期居住在法國,是非盈利組織42(écoles)項目組成員。我們已獲得授權翻譯


譯者簡介


proffl


就職於農商行,對編程有極大的熱情,對技術充滿渴望。沒有什麽興趣愛好,以前挺愛玩遊戲的,現在也不玩了。


大門


化學專業出身,從事教育培訓十年。因結識數據君,重新認識了並試圖進入數據分析應用行業。通過數據圈平臺從零開始學習掌握,利用所學完成部分翻譯工作,諸般所得離不開眾多圈友的鼓勵和幫助公司註冊


賈維斯


統計學碩士,數據分析從業者,現供職於某世界五百強瑞典總部


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