����� ���� �0 � � 一种基于 5G 技术的 AI 智慧养老服务 平台设计 龚戈勇 刘洋 (中通服咨询设计研究院有限公司,南京 210009) 摘要:当前国内智慧养老系统面临着数据采集准确性、无延迟快速通信连接、人工智能干预程度不足等 技术难题,基于此,设计一种基于 5G 网络、人工智能、边缘计算等新兴技术的智慧养老服务平台,通过 5G 定制化专网为养老业务提供低时延、高可靠的通信连接 进养老服务资源、服务系统之间的智慧化协同。 关键词:5G 专网;智慧养老;人工智能;边缘计算 中图分类号:TN929. 53 文献标志码:A 引用格式:龚戈勇, 刘洋 . 一种基于 5G 技术的 AI 智慧养老服务平台设计[J]. 信息通信技术与政策, 2023,49(5):91-96. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931.

partmentofWaterResourcesScienceandTechnologyProject(XSKJ２０２３０５９Ｇ４０)． 通信作者:周子豪(１０４３０８２０５９＠qq．com) 一种基于改进 DＧS证据的智慧水利网络安全态势评估方法 夏卓群１ 周子豪１ 邓 斌２ 康 琛３ １ 长沙理工大学计算机与通信工程学院 长沙４１００００ ２ 长沙理工大学水利与环境工程学院 长沙４１００００ 网络安全态势评估技术的研究,为智慧水利的数据保护和网 络安全建设提供了有力支撑.针对智慧水利网络模型特点以及基于单一 DＧS证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观 依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进 DＧS证据理论的智慧水利态势评估方法.首先,面对海量水利数据,使用深度 自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理.然后,将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合 的误报率、漏 报 率 均 较 高[３].网 络 安 全 态 势 感 知 (Network SecuritySituationalAwareness,NSSA)是解决当前水利 网 络 安全问题的一种新方法,也是当前网络安全领域的研究热点 之一.智慧水利网络中的网络安全态势感知通过融合网络安 全信息,来实时评估当前的网络安全态势,为网络安全管理员 的下一步决策提供支持,降低网络中不安全因素所带来的风

Runtime Security Threats 计算机科学, 2024, 51(6): 399-408. https://doi.org/10.11896/jsjkx.230200099 SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架 SGPot:A Reinforcement Learning-based Honeypot Framework for Smart Grid 计算机科学, 2024 趋 成 熟 ,在 产 出 大 量 科 研 成 果 的 同 时 ,广 泛 应 用 于 云 环 境 、区 块 链 、智 能 电 网 等 科 学 、工 业 领 域 . 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对３种技术进行了一定程度的比较:文献[２]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[３]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[４] 中 了３种主动防御技术面临的挑战和未来发展趋势;最后总结 全文工作. ２ 移动目标防御 ２．１ 移动目标防御概述 ２．１．１ 移动目标防御的定义 移动目标防御(MovingTargetDefence,MTD)是一种通 过制定多样化、动态性的防御策略,持续性主动或被动地进行 攻击面转换的主动防御机制. １)攻击面(AttackSurface)指 可 以 被 攻 击 者 利 用 来 进 行 信息探测、资源

内涵。它还可能是一场生产关系变革，用以太坊创始人维塔利 克·布特林（Vitalik Buterin）的话说，每个人将在Web 3.0 中拥有自己的“灵魂”（Soul），在社区中自下而上地聚集在 一起，创造出一种新型的“去中心化社会”（DeSoc）。 归根结底，它是一场基础性的技术变革，涵盖产业互联 网、芯片、人工智能、云计算、区块链、大数据、密码技术、 虚拟现实、生物工程等各类前沿技术，被称为“寒武纪创新爆 Infrastruc ture，简称DPKI）和一种全新的可信分布式数字身份管理系统。分 布式账本是一种严防篡改的可信计算范式，在这一范式中，发证 方、持证方和验证方之间可以端到端地传递信任。 二是赋予用户真正的数据自主权。Web 3.0不仅赋予用户自主管 理身份的权利，而且打破了中心化模式下数据控制者对数据的天然 垄断。分布式账本技术可提供一种全新的自主可控数据隐私保护方 案。用户数据经密码 （包括大型商业平台）的信任程度。其在2020年的一项调查中发 现，大部分商业平台都不能站在公众利益的立场上考虑自身的发 展，难以获得公众的完全信任。而Web 3.0不是集中式的，不受单一 平台的控制，任何一种服务都有多家提供者。平台通过分布式协议 连接起来，用户可以以极小的成本从一个服务商转移到另一个服务 商。用户与建设者平权，不存在谁控制谁的问题，这是Web 3.0作为 分布式基础设施的显著优势。 Web

法 (全 局 就 是 我 们 考 察 更 偏 重 对 模 型 整 体 的 一 个 预 测 的解释)：第一个特征权重，每个特征的权重代表着特征对预测结果 的一个影响程度，本质上其实这个权重系数就是一种显示性。第二 个信息增益，可以计算出某个特征对预测结果带来的信息量。第三 个特征重要性，特征重要性很大程度上就可以解释模型预测的一个 判断依据。  局部的解释方法（对这个单条的预测进行解释）：第一个 本质上是用线性模型在一个局部的样本空间上进行一个模拟。第二 个 DeepLIFT，计算每个特征值的一个基准值，然后计算某个特征取 值相对于基准值的变动对于预测结果带来的一个提升和影响。第三 个 Shap，它本质上是基于博弈论的一种计算方法，计算也是计算特 征的贡献。 2. 模型解释性方法-特征重要性 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 11 从定义上看，全局可解释性是指能够基于完整数据集上的预测结果和特征 次数的值进行一个排序，次数越多，排序越靠前，对应特征越重要，这样 就作为模型一种非常直观的解释方法。 3. 模型解释性方法-lime DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 12 lime 方 法其 实 是 非常 流 行 或者 非 常 常见 或 者 经常 被 大 家拿 过 来 讨论 的 一 种方法。它是一种局部解释方法，局部解释性专注于该数据点，并查看该 点周围特征空间中的局部次

3D打印，至少是明确而具体的。直观上看，元宇宙有社交、游 戏元素，集成了虚拟现实（VR）、区块链、5G、云计算、数字 孪生、人工智能、NFT、边缘计算……甚至还有脑机接口等前沿 创新技术，你很难用一种有普遍共识的概念阐释去描述这种正 在发生的创新趋势。 其实，我们可以先从我们追求的数字体验效果说起。 元宇宙是数字平行世界的一个映射 你可以发挥想象力： 如果马斯克在火星上生病了，医生可以用数字身份登陆 跨链可以打破平台界限实现一个世界的愿景。 我认为，未来每个人都会在虚拟宇宙里面有自己的资产， 比如你是一个内容创作者（红人），你的文章在虚拟世界被很 多人喜欢、收藏，那么这些文章可能就有了数字藏品的价值， 知识成为一种可以流转的价值品有机会在元宇宙中得到很好的 实现。 元宇宙作为下一代互联网，距离你我的日常生活已经越来 越近。那么，元宇宙未来的创新动力在哪里？我认为，在创作 者经济背景下的社交应用，元宇宙将重构创作者经济的生产力 地球这个数字化的行星，在人们的感觉中会变得仿佛只有 针尖般大小。 蒂姆·伯纳斯-李 万维网之父 生活的希望来自世界上所有人之间的相互联系……亲眼看 见万维网（WWW）通过许多人的辛勤努力和大量基础工作建立起 来，这给予我一种极大的期望：如果每个人的愿望都获得尊 重，我们将携手使我们的世界变成我们憧憬的乐园。 扎克伯格与马化腾的期待 元宇宙已来：游戏与电影 互联网就是元宇宙：立体互联网与价值互联网 ［专栏］从地球村到元宇宙：未来的诞生

企业探索出一条规范、可以效仿的供应链管理路径。 丰田是一个供应链管理的实践者，中国物流企业要把别人好的东西 拿来实践，这样才能逐渐取得一点儿进步，但对于未来来说，这些还都 是微不足道的，中国物流企业还有更大的挑战，我们还是要抱着一种审 慎的态度，去学习、去追求、去奋斗。 叶伟龙 大连海事大学交通运输规划与管理博士 中国远洋物流有限公司董事长总经理 中国船代及无船承运人协会会长 推荐序三 几十年来，商界精英和企业高管都对丰田公司在市场上的成功称赞 有佳。这家公司在业内有着令人艳羡的优势，也被认为是整个商业领域 的卓越表率和学术界的研究焦点。 丰田公司的伟力可以归纳为两个不同的核心价值：丰田模式和丰田 生产体系（TPS）。丰田模式创造了一种尊重个体、推动创新和促进合 作的企业文化。丰田生产体系则是一个发动机，在它之下，精益生产、 看板管理[1]、质量体系、准时制（JIT）和持续改进作业等都得以发展。 它们共同构筑了丰田大获成功的基础支柱。 依据这样一个细致的文件流程学习，才可以实现持续进步。因此，每一 章节末尾都会有一个“回顾”部分，将本章内容与供应链中的差异性，速 度性，变化性和可视性，即“v4L架构”关联起来。经理们若要理解丰田 的概念，一种方式就是弄清自己所在公司是如何平衡供应链各个要素 的。通常情况下，产品差异性大多着眼于市场利益，而很少顾及供应 链、速度和变化性等。情况的复杂性会影响整个供应链。丰田谨慎的管 理v4L因素造就了其供应链的一流表现。

根据网络需求和状态，动态调整相关配置。应用单元则需要具备接入 TSN 网络的能 力，支持在线测量及运行维护相关协议，以实现全网拓扑发现、状态监测以及网络业 务调优。 网络切片 网络切片是通过网络资源预留的方式，实现业务隔离的一种网络虚拟化技术。我们经 常会把通信网络类比为交通系统，数据包是“车辆”，网络是“道路”。随着车辆的增 18 解决方案关键技术 多，城市道路变得拥堵不堪，为了缓解交通拥堵，交通部门需要根据不同的车辆类型、 Service，分层服务质量）机制，通过为网络切片配置独立的信道化子接口实现 带宽的灵活分配，每个网络切片独占带宽和调度树，为切片业务提供资源预留。 ⚫ Flex-channel（灵活子通道）技术提供了一种灵活和细粒度的接口资源预留方式， 与信道化子接口相比，Flex-channel 没有子接口模型，配置方面更为简单，因此， 更适用于按需快速创建网络切片的场景。 19 解决方案关键技术 通过构筑端到端切片网络，可以实现不同业务统一承载，并对不同业务进行精细化管 理，实现生产业务“一网打尽、一切到底”，如图 3-4 所示。 图3-4 网络切片 3.2 高可靠 M-LAG M-LAG 是一种实现跨设备链路聚合的机制，如图 3-5 所示，将 Switch A 和 Switch B 通过 Peer-link 链路连接并以同一个状态和 Switch 进行链路聚合协商，从而把链路可 靠性从

AI如何赋能药物研发工作中的最后一步：临床试验。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1]↓ 临床试验简介 药物研发的最后一步，便是将药物大规模应用到患者体内以进行实际效果测试，这 一步骤即临床试验。临床试验是一种系统性的研究，其目的是调查医药产品对人类 疾病过程的影响，以证实或揭示试验药物的作用、不良反应及试验药物的吸收、分 布、代谢和排泄，并最终确定试验药物的疗效与安全性。 临床试验是一项极为重要 疗效果的能力。 因此，如果存在一种方法能自动, 高准确率, 其大批量的为临床试验匹配患者，便可 节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 近年来，随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多的人注意到了大语言模型在提 高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术，已经在许多领域展现出了惊人的能 人的能 力，比如大语言模型为自然语言处理（NLP）领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆性的突破，也为计算机视觉（CV）领域的文生图等多模态任 务提供了新的思路。简单来说，大语言模型是一种可以理解给定的上下文，并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库 上进行预训练，训练的方式是通过给定的文本序列去预测下一个单词，从而得到基 础模型（base m

新北区省考点国考点周边农田分布图 农业一种植管理一农田分布 新北农田分布 新北现代农业产业园农田分布 作物分布遥感普查技术方法 在遥感测量技术的基础上，将统计技术与空间 遥感技术有机结合，利用 NDVI 归一差异植被 指 数算法、 REP 红边位移算法分析，实现对新 北 区水稻种植面积估算，新北区农作物种类分布 图的展示。 农业一种植管理一作物类型分布 面积测算 从光谱特征信息提取进行验证后，针对多画，漏画和错画 情况进行进一步验证，大幅度提升水稻种植面积监测精度。 西夏墅镇东南村人工解译匀画地块 的 NDVI+REP 算法验证 农业一种植管理—水稻算法分析 高分 / 北京二 号 耕地矢量化 地块数据 病网 好 ; 水稻面积监测技术路线 算 法 模 型 鑫 火 实 部 确 定 不 稻种植图，并汇总统计部分街镇水稻种植面积。 农业一种植管理—统计结果示例 西夏墅镇 新桥街道 薛家镇 孟河镇 新桥镇马鞍桥村和孟河镇润江村水稻种植面积图 春江街道 龙虎塘街道 奔牛镇 罗溪镇 农业一种植管理—效果示例 纹理判断为是但光 谱判断为不是 的情 况 纹理判断为不是但 光谱判断为是 的情 况 纹理不易判定但光 谱区别明显的情况 农业一种植业管理一病虫害监测 利用无人机对西芹长势监测