十大风险较高的企业物联网设备

划重点：这些天线覆盖的区域通信上叫做扇区，通常一个天线发出2个不同频率的无线电波，我们把它叫做载波。而扇区和载波组合起来就构成了UE(用户设备)接入的最小服务单位，即小区。

二、单个4G基站的容量有多大?

以4G FDD系统网络为例，在进行容量规划的时候，通常根据每小时每用户的吞吐量需求，结合通过仿真或测试得到的小区吞吐量来计算小区在忙时能够驻留的用户数，再根据每站的配置得到每个基站能够驻留的用户数。

 

最近有不少客户和朋友问我，“最近我的手机4G特别慢，是不是运营商对4G网速做了限速，以便推广5G啊?”根据笔者多年的工作经验，这种情况是不大可能发生的。

观点

近年来移动互联网迅猛发展，用户的衣食住行都与移动互联网息息相关，但是受到4G基站的带宽、频率资源等因素限制，数量庞大的4G用户流量需求无法满足，容量不足是当前4G网络面临的瓶颈之一，也是导致4G网络变慢的主要原因。

 

像其他的计算机科学学科一样，机器学习也存在着多样性问题。不可否认的，在我们的CS系中，只有30％的本科生和15％的教授是女性。在博士学位或博士后休育儿假通常意味着学术生涯的结束。领域中的研究者选择逃避来掩饰自己对种族主义或性别歧视的害怕，但是却让这个问题更严峻。

六宗罪：道德和伦理是任意设定的。

美国国内政治主导着所有讨论，包括学术界的。计算机视觉算法的数据集几乎不涉及超10亿人口的非洲人，但没人在乎。每个人都会在研究最后说「有更深远的影响」，但是这样的影响往往限定在特定人群内。

七宗罪：机械性的论文发表。

研究只是为了发表，撰写论文的唯一目的已经变成在简历中增加一行文字。论文质量？那是次要的，重点是通过同行评审。研究小组的人数多到导师不一定能知道每个博士生的名字，每年向NeurIPS提交50篇以上的论文已经成为某些研究人员的常态。

八宗罪：语言文明在讨论中是不存在的。

Schmidhuber称Hinton为小偷，Gebru称LeCun为白人至上主义者，Anandkumar称Marcus为性别主义者。研究人员很容易受到攻击，被套上「侮辱性」的帽子，但这甚至和研究本身无关。

「八宗罪」惹争议，网友为机器学习「辩驳」

「盲目崇拜确实存在，但我想提出另一个假设，说明Google / DeepMind 的论文为何受到更多关注：信任」。

每天都会有大量新发表的论文，所以不可能全部读完。使用作者进行过滤是我常用的方法，尽管有偏见，但是很有效。不是说DeepMind的研究人员比其他人更有才华，但他们承担更多的风险。

DeepMind发表的论文通常是有效的，如果论文灌水或者不可复现，那将对整个公司产生不良影响，因此，这些组织发表的论文很可能在发布之前就经过了更严格的「质量控制」流程和内部同行评审。

我自己对此感到内疚，因为我定期阅读的是arXiv提交的新文章的「标题」。

当我看到一些有趣的东西时，我会先看作者，如果是DeepMind / Google / OpenAI / etc，我会仔细看一下。如果是一群我从未听说过的人，我就会翻篇。为什么？因为在我看来，后一组作者更有可能「编造东西」，而且他们的错误没有被注意到，因为他们没有像DeepMind论文那样经历相同的内部质量控制，我更有可能收到错的信息。这与我崇拜DeepMind无关，由于他们的工作方式让我更信任。

这样做错了吗？也许确实有偏见，我们应该更多关注内容本身，但是有时论文太多了，谁也不想浪费时间。

也有人反驳这种偷懒的行为。「我就能不看作者，快速读完一堆论文」。好吧，一目十行君真的有。


 

（编辑：烟台站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!