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2024年全球企業(yè)WLAN市場(chǎng)同比下降12.7%

2024年全球企業(yè)WLAN市場(chǎng)同比下降12.7%

IDC的追蹤報(bào)告，2024年第四季度，全球企業(yè)無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)（WLAN）市場(chǎng)同比增長(zhǎng)3.2%，達(dá)到26億美元。但2024年全年，全球企業(yè)WLAN市場(chǎng)卻同比下降12.7%，最終收入為94億美元。

思科重申不會(huì)進(jìn)入5G RAN市場(chǎng)

思科重申：不會(huì)進(jìn)入5G RAN市場(chǎng)

發(fā)表于：3/20/2025

2024年全球RAN市場(chǎng)下跌90億美元

2024年全球RAN市場(chǎng)下跌90億美元 ·收入排名在2024年沒(méi)有變化。全球收入排名Top 5的RAN供應(yīng)商分別是華為、愛(ài)立信、諾基亞、中興通訊和三星。

發(fā)表于：3/20/2025

愛(ài)立信和Telstra聯(lián)合部署亞太地區(qū)首個(gè)可編程網(wǎng)絡(luò)

愛(ài)立信和Telstra聯(lián)合部署亞太地區(qū)首個(gè)可編程網(wǎng)絡(luò)

發(fā)表于：3/19/2025

極光星通實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)首次在軌星間400Gbps超高速激光通信

3月18日消息，今日，據(jù)北京極光星通科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：極光星通）官方消息，該公司通過(guò)“光傳01/02試驗(yàn)星”成功開(kāi)展了國(guó)內(nèi)首次在軌星間400Gbps超高速激光通信數(shù)據(jù)傳輸試驗(yàn)，并取得成功。

發(fā)表于：3/19/2025

中國(guó)聯(lián)通完成現(xiàn)網(wǎng)800G超1400km傳輸驗(yàn)證

中國(guó)聯(lián)通完成現(xiàn)網(wǎng)800G超1400km傳輸驗(yàn)證，助力算力互聯(lián)更高效

發(fā)表于：3/19/2025

谷歌分拆升級(jí)Taara低延遲光互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目

3 月 18 日消息，谷歌母公司 Alphabet 昨日（3 月 17 日）發(fā)布公告，宣布分拆激光通信子公司 Taara，從“moonshot 計(jì)劃”孵化器轉(zhuǎn)換為獨(dú)立初創(chuàng)企業(yè)，從而加速其為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供高速網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的進(jìn)程。 IT之家曾于 3 月 2 日?qǐng)?bào)道，谷歌 X 實(shí)驗(yàn)室宣布推出 Taara 光子芯片，利用光束實(shí)現(xiàn) 10 Gbps 的數(shù)據(jù)傳輸速度。

發(fā)表于：3/18/2025

瑞士科學(xué)家成功研制出首款太赫茲頻段光電調(diào)制器

瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家，成功研制出首款能在太赫茲頻段工作的調(diào)制器。太赫茲技術(shù)是6G演進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)之一，這款微型設(shè)備有望促進(jìn)6G技術(shù)的發(fā)展。相關(guān)研究論文發(fā)表于新一期《光學(xué)》雜志。

發(fā)表于：3/18/2025

歐洲衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商成功完成全球首次太空5G網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)

近日，歐洲衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商Eutelsat宣布利用OneWeb低軌道衛(wèi)星成功進(jìn)行全球首次5G非地面網(wǎng)絡(luò)（NTN）連接試驗(yàn)。該試驗(yàn)是歐盟委員會(huì)106億歐元IRIS²計(jì)劃的一部分，旨在通過(guò)衛(wèi)星投資擴(kuò)大互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍。IRIS²計(jì)劃將部署270顆低軌道衛(wèi)星和18顆中軌道衛(wèi)星（MEO），預(yù)計(jì)于2030年全面投入使用。Eutelsat是IRIS²計(jì)劃的主要衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商之一，此次試驗(yàn)使用的Oneweb衛(wèi)星由空客制造，同時(shí)使用了聯(lián)發(fā)科的芯片。

發(fā)表于：3/18/2025

基于有限記憶、概率學(xué)習(xí)的雙時(shí)間尺度切片資源分配方法

網(wǎng)絡(luò)切片是使網(wǎng)絡(luò)能夠滿(mǎn)足不同垂直領(lǐng)域的不同服務(wù)需求的關(guān)鍵要素，為解決網(wǎng)絡(luò)中切片類(lèi)型動(dòng)態(tài)變化的問(wèn)題，提出了一種聯(lián)邦-多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)雙時(shí)間尺度資源分配（F-MALML）算法。大時(shí)間尺度下，通過(guò)有限記憶學(xué)習(xí)算法為每個(gè)基站分配資源；小時(shí)間尺度內(nèi)各基站使用F-MALML算法進(jìn)一步為切片中的用戶(hù)動(dòng)態(tài)分配資源。引入了一種概率學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)前一時(shí)隙的分配結(jié)果和網(wǎng)絡(luò)實(shí)際狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)時(shí)間尺度的分配策略。仿真結(jié)果表明，所提算法相比于其他兩種基準(zhǔn)算法在新增切片的切片滿(mǎn)意度及系統(tǒng)頻譜效率方面都有較大提升，且表現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：3/17/2025

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密惡意流量檢測(cè)技術(shù)研究

隨著加密通信的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)基于內(nèi)容分析的惡意流量檢測(cè)方法逐漸失效，如何高效檢測(cè)加密流量中的惡意行為成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。研究提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密惡意流量檢測(cè)方法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)惡意加密流量的分類(lèi)。首先，將網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)處理并提取關(guān)鍵特征，包括包大小分布、時(shí)間間隔及協(xié)議類(lèi)型等，隨后將特征映射為二維特征圖（Feature Map），作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入。設(shè)計(jì)可伸縮的窗口自注意力機(jī)制，利用Transfomer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)特征圖進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)惡意流量的高效檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在檢測(cè)精度、召回率等方面均表現(xiàn)優(yōu)異，為解決加密流量惡意行為檢測(cè)問(wèn)題提供了一種可行方案。

發(fā)表于：3/17/2025