多接入边缘计算 (MEC) 技术及业务发展策略

近年来，随着移动互联网的迅猛发展，大数据的概念愈加炙手可热，许多企业开始重视数据化管理。然而，仅仅拥有大量数据并不意味着能够有效驱动业务发展。实际上，许多公司在数据采集过程中常常遭遇到脏数据的问题，如模拟器和羊毛党等刷量行为，若未经过反作弊技术的过滤，这些数据将对业务分析造成严重干扰。此外，数据的标准化和规范化上报也是关键所在。只有确保数据的准确性和稳定性，才能够为数据科学管理奠定坚实基础，有效支持业务决策。因此，唯有将数据与业务紧密结合，才能够发挥其最大潜力。

探讨了云计算和大数据在现代技术发展中的关键作用，分析了它们对企业和组织的重要意义及应用前景。

认知网络（Cognitive Networks）和动态频谱接入（Dynamic Spectrum Access）是当前无线通信领域的研究热点之一。随着无线设备数量的快速增加和频谱资源的紧张，如何有效管理和利用有限的频谱资源成为一个紧迫问题。认知无线电技术作为新兴技术，通过自适应感知环境并智能调整操作参数，以提升频谱利用率。探讨了认知无线电的基本概念、应用场景及其在多节点认知网络中的发展和关键技术挑战，还介绍了智能算法在认知引擎开发中的应用和规则制定的重要性。

5G及其后续技术中多接入边缘计算的调查：基础知识、技术整合和最新进展。

1985年，马文·明斯基教授提出计算机情感能力的观点。1997年，罗莎琳·皮卡德教授首次提出情感计算概念，此后情感计算研究得到广泛开展。2006年，明斯基教授出版续篇，提供相关理论，促进了情感计算领域的专项研究和学术会议增多。情感计算通过采集生理特征信号建立情感模型，进而识别、理解和创建人类情感，做出智能的计算机反应。目前主要研究内容包括情感产生机理、情感信号获取、情感信号识别和情感表达。

挖掘产品需求，实现快速响应客户需求；构建闭环、自适应的精确营销流程；深入发现营销机会，助力精确营销实施；全面整合精确营销至数据业务营销推广；基于数据挖掘，实施数据业务精确营销。

业务发展步伐日益加快，全球经济结构性变化和技术迅速采用，迫使业务高管面临充满不确定性和持续变化的新全球市场。为了在这种动态市场中获得成功，公司必须迅速调整运营流程、企业战略和业务模式，实时利用商业智能并立即采取相关措施。为了探索这些挑战，牛津经济研究院在2011年3月对全球消费品、高科技、石油和天然气以及零售四个经济领域中的中大型企业进行了调查，结果显示，实施实时业务技术的公司已经取得显著收益，而大多数未来也计划实施。实时业务的核心是企业能够即时执行一系列业务活动的能力，不仅是技术变革，更是企业文化和运营模式的转变。尤其是在石油和天然气等资本密集型行业，实时业务技术已被广泛应用，以优化生产流程和管理财务与业务风险。

在当今世界，无线通信技术已经成为人们日常生活的重要组成部分。然而，传统的无线网络受到固定频谱分配策略的限制，导致大量频谱资源被不规律地使用或浪费。根据研究显示，已分配频谱的利用率在地理上存在巨大差异，从15%到85%不等，并且随时间变化表现出高度的不确定性。这种现象突显了现有频谱分配方式的低效性，迫切需要一种新的通信范式来更高效地利用现有的无线频谱资源。这一新的通信范式被称为下一代网络（xG网络），同时也称为动态频谱接入（DSA）和认知无线电网络。重点介绍了xG网络的概念、技术原理及其面临的研究挑战。认知无线电技术使无线设备能够感知其周围的频谱环境，并动态调整操作参数，核心在于智能检测空闲频段（即“白空间”），在不影响已有服务的情况下使用这些频段，从而提高频谱使用效率，缓解频谱资源短缺问题。xG网络的架构设计包括频谱感知、管理、移动性和共享，确保有效管理和共享频谱资源。对上层协议如路由和传输层产生深远影响，需要开发新的适应频谱动态变化的路由和传输策略。尽管xG网络带来了许多潜在好处，但仍面临技术和理论上的诸多挑战，包括频谱感知准确性等问题。

业务问题可以映射到数据挖掘技术中。