北京地铁1、2号线工程始建于二十世纪六、七十年代,最初是以战备疏散为主,兼顾城市交通。随着城市建设的不断发展,北京地铁1号线已经成为北京市东西向的大动脉,是客流最繁忙的线路之一;线路呈环状的2号线经过市中心最繁华的地段,是各条新建线路的换乘联络线,负担起多条线路的客流联络、换乘任务。
北京地铁1、2号线民用通信传输系统始建于2008年,用于承载2G和3G运营商基站业务,随着近几年无线技术的发展,运营商4G网络开始规模投入使用,既有传输承载网无法对新业务实现有效承载,主要体现在传输通道带宽不足、无法承载1588V2时间同步信号、接口速率容量较低等方面。为了提升乘客乘车上网质量,北京地铁亟需建设一套高可靠、高性能、高安全、易扩展、易管理、易维护的新型传输系统,以实现多种业务类型的传输和数据交换,满足用户目前及未来的通道需求。
华为公司综合考虑地铁通信系统的组网特点,以及运营商4G网络的承载需求,选择成熟可靠的SPTN技术(Service oriented PTN,面向业务的分组传输技术)方案建设地铁1、2号线4G无线民用传输系统。该解决方案具有大带宽、高可靠、高安全、低时延、易运维等特点,满足了客户当前4G网络承载需求,并保证未来网络的演进承载能力。
华为SPTN解决方案以大带宽、高可靠、高安全、低时延、高演进等特点,为地铁客户提供了高效的民用无线业务传输承载方案,同时简化网络运维难度,减少维护人力要求。华为凭借在通信行业耕耘数十载的设计、交付和运维经验,深入理解地铁客户业务发展诉求,将以稳定可靠的设备、优质专业的服务,为提升地铁客户业务质量贡献自己的力量。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。