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题名数算融合网络技术发展研究
被引量：1
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作者
刘韵洁
汪硕
黄韬
王佳森
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机构
北京邮电大学信息与通信工程学院
网络与交换技术全国重点实验室
紫金山实验室
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出处
《中国工程科学》
北大核心
2025年第1期1-13,共13页
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基金
中国工程院咨询项目“国家数据空间发展路径与技术体系研究”(2024-XBZD-05),“国家数据空间发展战略研究”(2023-XBZD-16)。
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文摘
数算融合网络是为数据空间应用定制网络服务的智能通信网络基础设施,对推动数据空间构建、数据要素流通、算力和数据融合具有促进作用,可为数据确权、流通和交易等新的经济增长点提供技术支撑。本文在介绍数算融合网络内涵的基础上,概述了其数据平面、控制平面、编排层具备的关键功能,梳理了我国发展数算融合网络的宏观发展需求,详细讨论了数算融合网络技术的发展现状和国际态势。进一步研判了数算融合网络端侧、数据中心内、数据中心出口、数据中心间、算力中心间、数据和算力中心间、控制层、编排层、安全体系等方面的关键技术,列举了数算融合网络的应用场景和具体案例,包括“东数西算”枢纽互联、城市算力网、工业外网互联、能源设施互联、行业大模型。在分析我国数算融合网络技术发展面临的挑战后,研究建议:构建支撑行业大模型高质量发展的公用专网;推动数算融合网络科学装置建设,服务国家科学发展;依托数算融合网络,推动数据空间成果落地;开展大规模算力协作,突破单点算力不足瓶颈,为数据空间网络基础设施发展提供参考。
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关键词
数算融合网络
数据空间
智能联网
算力网
数算融合关键技术
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Keywords
data and computing convergent network
data space
intelligent networking
computing power network
key technologies for data and computing convergence
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分类号
T-1
[一般工业技术]
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题名基于云计算技术的大规模数据聚类分析
被引量：5
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作者
塔娜
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机构
呼伦贝尔学院计算机学院
吉林大学计算机科学与技术学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第15期123-126,共4页
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文摘
考虑到传统大规模数据聚类分析算法收敛速度较慢的问题,提出一种基于云计算技术的大规模数据聚类分析算法。定义云空间内的数据变量,计算数据点密度,以计算出的密度数据为基准,整合为两个不同的数据集合,不断循环删除集合内局部密度低于平均密度的离群点,得出聚类中心。筛选远离聚类中心的点,计算数据点与聚类中心的相似系数,将保留下来的数据点划分为聚类区域,采用层次分配方法将聚类数据点分配到聚类区域中,完成大规模数据的聚类分析。实验结果表明,与传统聚类分析方法相比,所提聚类分析算法的收敛速度最高可达10 mm/s,收敛速度更快,说明该算法的收敛效果较好。
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关键词
云计算技术
大规模数据
聚类中心
相似系数
数据点密度
收敛速度
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Keywords
cloud computing technology
large-scale data
clustering center
similarity coefficient
data point density
convergence rate
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名城市大脑标准化路径研究
被引量：2
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作者
周波
辛超
李龙
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机构
山东浪潮新基建科技有限公司
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出处
《信息技术与标准化》
2023年第12期14-20,26,共8页
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文摘
为推动城市治理体系和能力现代化,以标准化引领城市大脑产业规模化发展,概括了城市大脑产业发展进展、关键技术及标准化研究现状,根据国际标准的技术成熟度等级(TRL),对标准化工作与产业化发展关系、技术成熟度与产业成熟度关系、技术成熟度等级与标准化就绪等级关系进行分析,从城市大脑标准体系的总体、基础设施、数据、关键支撑能力、应用服务、建设管理6个领域提出了细分的标准化路径,为城市大脑标准化工作紧密支撑产业化发展提供参考。
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关键词
城市大脑
城市智能中枢
算网融合
数据互操作
多智能体建模
技术成熟度等级
产业成熟度
标准就绪等级
标准化路径
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Keywords
city brain
city intelligent center
computing and network convergence
data interoperability
agent based modeling
technology readiness level
industry maturity level
standardization readiness level
standardization roadmap
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分类号
F203
[经济管理—国民经济]
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