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2023年12月19日讨论文件立法会工商及创新科技事务...
在2023年政策讲话中促进5G发展的新计划加强农村和偏远地区的移动网络基础设施5.虽然香港的5G网络覆盖范围是世界上最高的，但鉴于农村和偏远地区的地理范围很广，而且地形的复杂性，这些地区的现有移动网络覆盖范围和能力与城市地区的人没有相提并论，但未能满足居民的沟通需求，也不能满足其尤其是在事件中寻求帮助的居民的沟通需求。此外，由于这些领域的客户需求相对较低，因此移动网络运营商（MNOS）可能没有经济动机来建立更多的移动网络基础架构以在这些位置提供更好的服务。在这方面，2023年的政策讲话宣布，政府将主动与MNO协调，并探索提供补贴以加快农村和偏远地区移动网络基础设施的扩展的可行性，以期增强这些领域的移动网络覆盖率和能力，以增强这些领域的移动网络覆盖率和能力，以提高居民和居民安全质量和安全访问者的质量。6。要执行相关计划，OFCA现在正在与MNO有关技术问题（例如合适的站点，技术可行性等）与移动网络以及在农村和偏远地区（主要涵盖乡村公园，偏远岛屿和其他偏远农村地区）建立无线电站（RB）。基于收集的相关信息，OFCA正在进行详细的评估和分析，以制定计划的框架，包括所需的RBS数量和要涵盖的区域，实施时间表和成本等。
标题：5G 在智慧城市中的作用
特别是在智慧城市的背景下，从 4G 到 5G 移动网络技术的过渡为城市发展创造了新的机会。在大数据、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 等尖端技术的推动下，多个系统和基础设施的顺利整合对智慧城市至关重要。5G 凭借其极低的延迟、快速的数据传输和广泛的联网可能性，有望成为这些智慧城市解决方案实施的驱动力。本研究探讨了 5G 技术如何改变城市环境，特别是在公共服务、医疗保健、能源管理和交通等领域。除了描述研究和实施方法的未来路径外，该报告还解决了部署 5G 的困难，例如安全、隐私和监管问题。根据研究，5G 对于提高城市的弹性、可持续性和效率至关重要。
基于图像的压力检测-IJRPR
当今快节奏的世界，压力已成为影响精神和身体健康的普遍关注。检测和管理压力的能力对于维持健康的生活方式至关重要。使用卷积神经网络（CNN）移动网络基于图像的压力检测是一个切削障碍项目，它利用深度学习的力量来解决这一关键问题。这种创新的项目将计算机视觉和深度学习技术结合起来，专门利用移动网络架构，以实现非系统构建，并有效地使用了效率。通过分析通过图像或视频捕获的面部表情和生理提示，CNN移动网模型可以准确识别个体的压力水平。这种方法具有许多优势，包括实时监视和可扩展性。
通过机器学习技术的农业进步
机器学习是人工智能的一部分，正在通过增强作物监测，疾病检测和产量预测来彻底改变农业。它的应用扩展到精确农业，通过分析手机，传感器和卫星图像的大型数据集，它有助于优化灌溉，受精和收获。它在识别和分类不同类型的植物方面发挥了至关重要的作用。具体来说，ML内深度学习技术的卷积神经网络（CNN）用于根据图像对植物物种进行分类。在本研究工作中，我们使用卷积神经网络（CNN）的机器学习来对柑橘类物种进行分类。已经开发了一个数据集，其中有十种柑橘类物种的水果和叶子的图像。我们已经使用移动网，Alex Net和Goog Le Net等体系结构进行了转移学习。这项研究表明，在CNN分析中将多个植物组合结合起来可改善分类
B5G 和 6G - 芬兰商务
sic 系统可以提供的功能。提升移动网络系统的大部分工作都集中在无线链路、无线接入网络和分组核心网关功能上。然而，只有确保和更新系统的所有功能、协议和组件以满足应用和服务的要求，才能保证整体端到端系统性能，从数字和模拟无线电和天线组件开始，到接入层的硬件和软件平台和功能，最后到分组交换网络和互联网上的分组路由和传输/应用协议。系统的灵活性和可扩展性也可以算作性能助推器。灵活性意味着系统应该易于优化和管理，但也应易于针对各种用例进行定制。可扩展性意味着系统能够以可持续的方式从本地和专用网络系统扩展到全球系统。这需要从同一基础系统进行模块化性能改进，例如使用卫星等非地面网络。因此，软件设计和软件工具，包括开发、管理、
KPN 2023 年综合年度报告
在基础设施方面，我们与 Glaspoort 一起快速发展的光纤覆盖范围现已覆盖荷兰 57% 的地区。在蓬勃发展的光纤市场中，我们积极与市场新进入者合作，以增强我们的网络基础设施。同时，我们淘汰过时的网络和 IT 系统，以节省能源并减少中断。例如，作为铜线关闭计划的一部分，我们最近淘汰了近 300 万条旧铜线。与市政当局达成的成功协议在 2023 年克服获得光纤使用许可等挑战方面发挥了关键作用。确保移动基站的新位置，特别是在城市地区，引发了对可持续性和当地影响的考虑，因此与政府实体的合作至关重要。我们已经对所有移动网络站点进行了现代化改造，并将重点转移到与其他创新者合作开发利用这种基础设施的解决方案。然而，围绕 3.5 GHz 拍卖的不确定性给电信公司带来了挑战，他们需要明确的长期投资。
PPE的考试准备工作于2024年1月2日
Adhoc网络（建立临时网络（开放Wi-Fi，网络/个人热点）安全性，绩效和网络可用性问题（农村与城市的位置，已开发的与发展中国家，可用基础架构，移动网络覆盖率，黑点，黑点）。云存储和云计算（可扩展性，同步，协作，福利 /缺点）云技术（灾难恢复，数据安全性，兼容性，维护，维护，停机时间，停机时间，员工专业知识）的性能注意事项。< / div> Modern Team Working (worldwide, multicultural, inclusive, in different time zones, flexible) Describe how modern technologies can be used to manage modern teams (Collaboration and communication tools, scheduling and planning tools) Describe how organisations use modern technologies to communicate with stakeholders Inclusivity and Accessibility (Inclusivity - age, health, additional needs, multicultural.可访问性需求 - 法律义务，视觉，听力，语音，运动，认知。技能水平 - 专家，常规，偶尔，新手。Demographics: age, beliefs/values, culture, past experiences Impact of Technology on organisations (infrastructure,24/7 access ,security, collaboration , remote working) Impacts of Technology on individuals (flexibility (home/remote working) , working styles (choice of time, device, location) , mental wellbeing (depression, loneliness, self-confidence, separation from stressful environment, feel in control of own schedule, schedule adjusted to meet needs of family,较少的时间通勤）对PPE的修订支持来源：
NTT DOCOMO 和 Space Compass 与空中客车在 HAPS 上展开合作，承诺向 AALTO @AirbusDefence @AirbusSpace 投资 1 亿美元 #HAPS #conn
关于 NTT DOCOMO NTT DOCOMO 是日本领先的移动运营商，拥有超过 8900 万用户，是全球 3G、4G 和 5G 移动网络技术的主要贡献者之一。除了核心通信服务之外，DOCOMO 还与越来越多的实体（“+d”合作伙伴）合作，挑战新领域，创造令人兴奋且便捷的增值服务，改变人们的生活和工作方式。 根据 2020 年及以后的中期计划，DOCOMO 正在率先推出领先的 5G 网络，以促进创新服务，这些服务将让客户惊叹不已，并超出他们的预期。 https://www.docomo.ne.jp/english/ 关于 Space Compass Space Compass 是日本信息和通信技术 (ICT) 领导者 NTT 与亚洲最大的卫星运营商 SKY Perfect JSAT Corporation 的合资公司。我们将推出一个空间集成计算网络，以帮助实现可持续社会。欲了解更多信息，请访问我们的公司网站 https://space-compass.com/en/ 关于阿托托 阿托托是空中客车公司的子公司，是平流层互联互通和地球观测服务的全球领导者。该公司总部位于英国法恩伯勒，利用其破纪录的 Zephyr 高空平台站 (HAPS) 设计、制造和提供服务。Zephyr 由太阳能供电，运行高度超过 60,000 英尺，其持久性使其能够连续飞行数月。其目前的飞行时间记录是在平流层超过 64 天。 作为与有效载荷无关的平台，Zephyr 可以提供多种应用，包括低延迟 5G 直接到设备 (D2D) 连接和高质量地球观测服务。这些解决方案将服务于多个市场，包括移动绿地连接、灾害管理、边境保护和精准农业。 欲了解更多信息，请访问 www.aaltohaps.com。 关于空中客车 空中客车公司为安全、团结的世界开创可持续航空航天业。该公司不断创新，在航空航天、国防和相关服务领域提供高效、技术先进的解决方案。在商用飞机领域，空客设计和制造现代、省油的客机并提供相关服务。空客还是欧洲航天系统、国防和安全领域的领导者。在直升机领域，空客在全球范围内提供高效的民用和军用旋翼机解决方案和服务。
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。