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Cisco DNA软件SD-WAN和路由矩阵
(service side), route maps, BFD PMTU, CoS marking (802.1P), static and service side NAT, NAT pool support for DIA, NAT using loopback interface address, HQoS, per-tunnel QoS, Ethernet subinterface QoS, WAN loopback support, OMP redistribution, service VPN redistribution, mapping BGP communities to OMP tags, match and set communities during BGP to OMP redistribution (localized and centralized policy), secondary IP address support on SVI (interface VLAN), TLOC extension, DHCP options support, BFD for BGP/OSPF/EIGRP - CLI template, NTP server support, DIA Tracker: Interface tracker for DIA, ability to track static route on service VPN, per-class/DSCP BFD for AAR, ACL matching ICMP，增强策略路由（CLI模板），巨型帧（1GE接口），自定义应用程序支持（用于应用程序意识路由），SD-AVC，灵活的Netflow，EVPN，MacSec支持，自动化服务链条和插入。
ETSI TS 123 203 V15.3.0 (2018-07)
6 功能描述 ................................................................................................................................................ 35 6.1 总体描述 ................................................................................................................................................ 35 6.1.0 概述 ................................................................................................................................................ 35 6.1.1 绑定机制 ............................................................................................................................................. 35 6.1.1.1 概述 ............................................................................................................................................. 35 6.1.1.2 会话绑定 ............................................................................................................................. 36 6.1.1.3 PCC 规则授权与 QoS 规则生成 ............................................................................................. 36 6.1.1.4 承载绑定 ............................................................................................................................. 38 6.1.2 报告 ............................................................................................................................................. 38 6.1.3 信用管理 .............................................................................................................................
美国指挥官
1.2022 年 4 月，乔治华盛顿号航空母舰 (CVN 73) 上的三名水兵不幸自杀身亡，引发了一系列调查，包括必要的职责确定和一项重点明确的调查，以确定自杀的直接原因，以及三名受害者之间是否存在关联。乔治华盛顿号自杀调查的结果表明，三名受害者之间没有因果关系或关联。2022 年秋季，海军结束了乔治华盛顿号自杀调查，并与国会分享了该报告。该报告已与涉及的三个家庭亲自分享，并于 2022 年 12 月公开。在 GW 自杀调查过程中，很明显需要进行更广泛的调查，以解决我们的水手在所有公共和私人造船厂的长期维护和建造期间面临的服务质量影响问题。因此，召开了第三次全面的服务质量（QoS = 生活质量 + 工作质量）调查和评估。2023 年 1 月底，海军完成了对影响我们水手在造船厂环境中的 QoS 的问题和计划的广泛而全面的审查。
5G>以外的车辆通信系统的演变
5个无处不在的连接和自动移动系统的基本功能。。。。14 5.1网络可用性和可靠性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 5.2可预测性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.3统一的QoS和政策框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 5.4增强的网络暴露。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>18 5.5设备cappality。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 5.6隐私和安全。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 5.7 Spectattrum Trands。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 5.8规定，警察和标准。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
由 Nor El Islam Dahmouni 推荐
车辆通信智能交通系统 (ITS) 对车辆通信有严格的要求，需要提供卓越的安全性和服务质量 (QoS)。C-V2X 和 ITS-G5 是为了满足 ITS 系统的需求而开发的。3GPP 的标准化和创新版本 16 引入了 NR C-V2X 或 NR-V2X，通过 V2I、V2V 和 V2P 等高级功能增强了可靠性、降低了延迟并确保了兼容性。
大数据驱动和基于人工智能的框架实现无线网络的个性化
当前的通信网络使用的设计方法阻碍了实现最大网络效率。首先，虽然用户对满意服务的感知差异很大，但当前的网络设计为“通用”，通常过度设计以提供吸引所有类型用户的服务。此外，当前的网络缺乏用户级数据认知智能，无法通过自动化实现快速个性化的网络决策和行动。因此，在本文中，我们建议利用人工智能、大数据分析和实时非侵入式用户反馈来实现无线网络的个性化。根据每个用户的实际 QoS 要求和环境，多目标公式使网络能够同时微观管理和优化所提供的 QoS 和用户满意度水平。此外，为了实现用户反馈跟踪和测量，我们提出了一个基于容忍区概念的用户满意度模型。此外，我们提出了一个大数据驱动和基于人工智能的个性化框架，将个性化融入无线网络。最后，我们通过案例研究实现了一个个性化网络原型，以展示所提出的个性化概念及其潜在优势。案例研究展示了如何实现个性化，从而实现网络资源的有效优化，从而实现一定要求水平的用户满意度和以节省资源的形式实现的收入。
DRACeo：一种在基于微服务的网络中部署节能方法的智能模拟器
摘要 — 如今，许多研究人员致力于寻找基于微服务的应用程序部署和调度解决方案，以节省能源而不降低功能 QoS。在这项工作中，我们提出了 DRACeo：一个模拟器，可以以简单有效的方式应对这一挑战，使其用户能够专注于微服务部署/调度算法及其硬件/软件影响（负载与能耗），而无需担心低级网络配置或操作系统问题。DRACeo 能够在具有软件和硬件异构性（CPU、带宽、RAM、电池等）的各种设备上部署和调度（移动、复制、启动/停止）微服务及其依赖关系，同时考虑各种调度启发式算法：集中式与非集中式。为此，DRACeo 允许部署基于客户端-服务器方案或 p2p 分布的自定义网络拓扑，其中设备可以（消失）出现、打开/关闭，遵循随机情况或用户策略。最后，模拟器执行相关操作，如 QoS 定义、资源监控、节省能源计算和消耗跟踪（在设备和网络级别）。我们根据之前的工作“Kaligreen”测试了一些想法，以证明 DRACeo 的有效性。索引术语 — 微服务、中间件、能源、消耗、CPU、网络、硬盘、原型、模拟器
基于人工智能的工业环境中超可靠低延迟服务性能预测
摘要 — 本文探讨了人工智能 (AI) 技术在工业物联网 (IIoT) 网络性能预测中的应用。在工业环境中，5G 超可靠低延迟通信 (URLLC) 旨在为具有非常严格延迟要求的关键服务提供服务，例如涉及协作机器人的服务。即使灵活的 5G 新无线电 (NR) 设计能够实现目标 IIoT 性能，也需要为 URLLC 提供和保留必要的频谱资源。因此，需要一种服务质量 (QoS) 预测方案来预测性能下降并采取必要的措施，例如网络资源配置或应用程序适配，例如进入适配模式。我们探索了用于工业环境中 QoS 预测的 AI 算法的设计，并比较了不同的回归和分类工具，包括神经网络 (NN) 和 K 最近邻 (K-NN)。我们探索基于信号与干扰和噪声比 (SINR) 的预测，或仅基于机器人在工厂内的位置的预测。由于延迟降低事件通常很少发生，我们观察到训练数据高度不平衡，导致预测准确率低。我们展示了如何通过重要性抽样技术和修改后的检测阈值（我们称之为 M-KNN 方案）来提高预测性能。
人工智能驱动的移动网络
摘要 — 移动网络 (MN) 有望提供前所未有的机会，实现全新的互联体验世界，并从根本上改变人们与万物互动的方式。由于配置问题日益复杂，新服务需求不断涌现，MN 变得越来越复杂。这种复杂性对部署、管理、运营、优化和维护提出了重大挑战，因为它们需要对 MN 有完整的理解和认知。人工智能 (AI) 处理计算机中智能行为的模拟，已在许多应用领域取得巨大成功，表明其在认知 MN 状态和做出智能决策方面具有潜力。在本文中，我们首先提出了一种由人工智能驱动的移动网络架构，并讨论了认知复杂性、高维动作空间决策和系统动态自适应方面的挑战。然后，讨论了与人工智能相关的潜在解决方案。最后，我们提出了一种深度学习方法，将 MN 的状态直接映射到感知的 QoS，将认知与决策相结合。我们提出的方法可以帮助运营商做出更明智的决策来保证 QoS。同时，我们提出的方法的有效性和优势在真实数据集上得到了证明，该数据集涉及 5 天内 77 个站点的 31261 名用户。
生成AI如何优化操作效率和保证-RADCOM
生成AI通过预测网络流量模式，用户行为和潜在的拥塞点来增强动态资源分配（DRA）。这可以实现先发制人的资源调整，网络参数的动态配置以及最小的停机时间的有效性能。通过不断监视性能，检测异常和均匀分布网络流量，生成AI保持高质量的服务（QOS）。此外，它可以管理虚拟网络功能，优化能源消耗，确保最佳资源利用并提供可靠的网络基础架构。