有沒(méi)有100%不封號(hào)的電銷(xiāo)卡

有沒(méi)有100%不封號(hào)的電銷(xiāo)卡

沒(méi)有違規(guī)和工信部投訴是不封號(hào)的，卡都加過(guò)白名單的，可以暢打防封號(hào)

有需要的老板們聯(lián)系了

5G時(shí)代的到來(lái)讓萬(wàn)物智聯(lián)成為可 能不封號(hào)電銷(xiāo)卡。5G是人工智能的加速器，同時(shí)也將為 人工智能提供新動(dòng)能。尤其對(duì)運(yùn)營(yíng)商而 言，將網(wǎng)絡(luò)與AI結(jié)合，可以滿足5G網(wǎng)絡(luò)的 部署運(yùn)營(yíng)需求。 1月8日，在“2020 ICT行業(yè)趨勢(shì)年 會(huì)”上，中國(guó)電信科技創(chuàng)新部副總經(jīng)理張 成良就網(wǎng)絡(luò)AI技術(shù)應(yīng)用與實(shí)踐發(fā)表演講， 他表示，電信領(lǐng)域是最大的AI細(xì)分市場(chǎng)， AI可助力運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維自 動(dòng)優(yōu)化。在未來(lái)，中國(guó)電信將積極探索引 入AI技術(shù)的各類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)AI能力的 沉淀和客戶(hù)賦能。 5G時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維需要引入AI 隨著5G時(shí)代的開(kāi)啟，云計(jì)算、人工智 能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)快速成熟落地，促使業(yè) 務(wù)數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富。與此同時(shí)，運(yùn)營(yíng)商的 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化、網(wǎng)絡(luò)資源要按需 分配、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置愈加復(fù)雜、耗電量伴 隨站點(diǎn)數(shù)量成倍增加，這些變化導(dǎo)致傳統(tǒng) 的人工運(yùn)維方式已無(wú)法滿足網(wǎng)絡(luò)的部署 運(yùn)營(yíng)需求。因此，將人工智能引入網(wǎng)絡(luò)運(yùn) 維刻不容緩。 對(duì)此，張成良認(rèn)為，AI可以助力運(yùn)營(yíng) 商實(shí)現(xiàn)愈發(fā)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化及自動(dòng) 化。基于海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能 力，可以衍生出更加智慧化、智能化的運(yùn) 營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。 張成良從基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)、能力層、應(yīng) 用層等方面介紹了基于AI賦能平臺(tái)的網(wǎng) 絡(luò)AI架構(gòu)：基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)涵蓋AI硬件、開(kāi) 源學(xué)習(xí)框架和數(shù)據(jù)標(biāo)注；能力層涵蓋行為 分析、數(shù)據(jù)可視化、通用建模、文本分析 分類(lèi)、人臉識(shí)別等；應(yīng)用層包含設(shè)備故障 預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、性能優(yōu)化等。 中國(guó)電信打造網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用場(chǎng)景 中國(guó)電信在網(wǎng)絡(luò)智能化優(yōu)化、運(yùn)維 及節(jié)能方面打造了眾多AI應(yīng)用場(chǎng)景標(biāo)桿 案例。在會(huì)上，張成良以“基于AI的智能 承載網(wǎng)切片”為例對(duì)網(wǎng)絡(luò)智能化優(yōu)化進(jìn) 行了詳細(xì)說(shuō)明。為避免流量高峰期資源 緊缺，承載網(wǎng)切片一般以滿足用戶(hù)峰值 要求部署，但同時(shí)造成了大多數(shù)非高峰 期時(shí)段網(wǎng)絡(luò)帶寬、服務(wù)質(zhì)量等專(zhuān)屬資源 的冗余和浪費(fèi)。對(duì)此，中國(guó)電信通過(guò)預(yù)測(cè) 承載網(wǎng)業(yè)務(wù)流量和優(yōu)化切片資源配置， 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合理的網(wǎng)絡(luò)資源分配，大大 提升了資源利用率。 在網(wǎng)絡(luò)智能化運(yùn)維方面，中國(guó)電信推 出“網(wǎng)元設(shè)備故障預(yù)測(cè)識(shí)別”等方案。張成 良表示，網(wǎng)元的入出流量偏差比能夠反映 網(wǎng)絡(luò)是否有異常：如果網(wǎng)元的入流量大于 出流量，說(shuō)明該網(wǎng)元發(fā)生了丟包；如果網(wǎng)元 的入流量小于出流量，說(shuō)明該網(wǎng)元發(fā)生了 非法報(bào)文復(fù)制。但這種被動(dòng)運(yùn)維不僅效率 低，還不能識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。引入人工智能 可以實(shí)現(xiàn)6小時(shí)精準(zhǔn)流量預(yù)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn) 網(wǎng)元的入出流量偏差比有擴(kuò)大的趨勢(shì)或突 然擴(kuò)大，可提前進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警處理。 在網(wǎng)絡(luò)智能化節(jié)能方面，以“數(shù)據(jù)中 心智能節(jié)能”為例，張成良表示，數(shù)據(jù)中 心服務(wù)器在非峰負(fù)荷期間仍處于工作狀 態(tài)，會(huì)造成不必要的能量損耗。但基于深 度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)建模數(shù)據(jù)中心不同業(yè)務(wù)的負(fù) 載特征，發(fā)掘節(jié)能潛質(zhì)，可在非峰負(fù)荷期 觸發(fā)負(fù)載遷移，實(shí)現(xiàn)設(shè)備休眠，從而達(dá)到 綠色節(jié)能的效果。 張成良強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化是 AI研發(fā)與應(yīng)用的基礎(chǔ)，業(yè)界需不斷完善數(shù)據(jù) 采集與存儲(chǔ)規(guī)范。同時(shí)，AI人才的培養(yǎng)和引 入成本很高，運(yùn)營(yíng)商需要大量懂網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù) 的復(fù)合型AI人才，加強(qiáng)人才培養(yǎng)迫在眉睫。