醉染图书5G时代的AI技术应用详解9787302565321

*篇 基础与网络篇

章 “5G AI”概述···2

1.1 新基建下的“5G AI”技术发展····3

1.1.1 新基建的内涵和外延···3

1.1.2 新基建对5G和AI发展的影响···6

1.2 5G时代的AI技术趋势····10

1.2.1 AI部署云边协同···10

1.2.2 AI注智实时持续···12

1.. AI应用民主灵活···13

1.2.4 AI决策高度···14

1.3 我5G业与技术发展···16

1.3.1 我国5G技术发展历程···16

1.3.2 5G改变社会····17

1.4 我AI业与技术发展······22

1.4.1 人工智能发展概述···22

1.4.2 我国人工智能技术的发展···24

第2章 AI与5G网络智能切片·····29

2.1 5G业务多样化与网络需求弹化·····29

2.2 5G网络智能切片概述·····31

2.2.1 5G网络智能切片的概念与特征····32

2.2.2 5G网络智能切片端到端结构·····33

2.. 5G网络智能切片的RAN侧技术挑战······34

2.2.4 5G网络智能切片的AI平台和分析系统····35

2.2.5 5G网络智能切片的智能部署·······36

2.2.6 5G网络智能切片的标准化······37

. 应用于5G网络切片中的AI技术···········38

..1 5G网络智能切片的设计流程·····38

..2 基于GA-PSO优化的网络切片编排算法···43

.. 5G网络切片使能智能电网······53

..4 应用于NWDAF中的联邦学习技术··········59

第3章 AI与智能物联网····63

3.1 5G时代IoT海量数据实时处理····63

3.2 边缘计算与云边协同······65

3.2.1 边缘计算···65

3.2.2 云边协同·····67

3.3 应用于智能IoT中的AI技术····72

3.3.1 联邦迁移学习····72

3.3.2 RPnet网络与车牌识别···74

3.3.3 对抗生成网络与移动目标检测·····76

3.3.4 Android手机去中心化的分布式机器学习····78

3.3.5 “AI＋移动警务”····79

第4章 AI与5G网络多量纲计费···80

4.1 5G时代变得日益复杂的网络计费···80

4.2 5G多量纲计费概述···82

4.2.1 与4G计费量纲对标···83

4.2.2 5G计费因子确定···85

4.. 5G计费欺诈预防···86

4.2.4 5G流量异常监测···87

4.3 应用于智能计费中的AI技术···89

4.3.1 ST-DenNetFus算法与网络需求弹分析····89

4.3.2 强化学习（RL）与客户意图分析···92

第二篇 客户与管理篇

第5章 AI与客户体验管理····98

5.1 客户感知网络质量与客观KPI指标差异···98

5.2 CEM概述···102

5.2.1 CEM基本概念······102

5.2.2 客户网络体验感知量化·····104

5.. CEMC与端到端客户服务体验改善···106

5.3 应用于CEM中的AI技术·····108

5.3.1 ADS算法与用户网络感知原因定位····109

5.3.2 Chatbot技术与客服体验优化····111

5.3.3 基于KDtree、LSTM以及多算法融合的网络容量预测····113

5.3.4 NPS度量与用户业务感知提升···114

第6章 AI与客户关系管理（CRM）···118

6.1 5G需求差异化与服务精准化····118

6.2 CRM概述····120

6.2.1 CRM基本概念··120

6.2.2 AI注智客户差异化服务营销···121

6.3 应用于CRM中的AI技术·····122

6.3.1 BERT技术在客服NLP中的应用····122

6.3.2 基于用户单侧通话记录检测的诈骗电话识别·····127

6.3.3 应用于用户差异化营销中的人脸识别应用技术····131

6.3.4 应用于户外广告屏的人体属识技术···134

6.3.5 MPMD加权回归方法在客户画像中的应用实现····139

6.3.6 “CRNN OpenCV”与用户身份信息自动录入·····146

6.3.7 基于OCR识别的用户签名信息核对···148

6.3.8 基于中心和图似算法的智能应用····148

6.3.9 基于LDA和MLLT的语音识别特征变换矩阵估计方法···150

6.3.10 基于MFCC和Kaldi-chain声学模型的语音情绪分析····153

第7章 AI与流程管理····156

7.1 智能流程管理与企业降本增效···156

7.2 AIRPA力数字化转型····157

7.2.1 RPA概述···157

7.2.2 RPA开发运行流程···161

7.. RPA开发工具···163

7.2.4 RPA管控调度···164

7.2.5 RPA任务执行引擎···166

7.3 应用于智能流程管理中的AI技术···167

7.3.1 YOLO模型检测和分类票据··167

7.3.2 用OpenCV去除印章·····169

7.3.3 CRNN识别票据关键信息··170

7.3.4 基于模板的OCR识别····171

第8章 AI与商业智能····173

8.1 5G与运营商业务决策和业务流程优化···173

8.2 构建基于通信AI的全面战略管理决策体系···176

8.3 应用于智能决策中的AI技术·····177

8.3.1 纳什均衡算法与携号转网*市场决策··177

8.3.2 Transfer Learning（迁移学习）技术与客户携转风险识别···183

8.3.3 基于多源指标关联分析的业务沙盘推演····186

8.3.4 基于社群发现的用户转预分析·····192

第三篇 运维与安全篇

第9章 AI与网络智能运维····198

9.1 5G网络复杂化与运维模式创新·····198

9.2 AIOps概述·····200

9.2.1 AIOps概念与关键业务流程···200

9.2.2 AIOps与智能运维学件·····202

9.3 应用于智能运维中的AI技术··········204

9.3.1 基于动态阈值的网络运维异常检测····204

9.3.2 基于DBSCAN和Apriori算法的传输告根因定位·····209

9.3.3 集成学习算法与网络故障预测·····214

9.3.4 时序算法与网络黄金指标预测·····216

9.3.5 基于异构知识关联的运维知识图谱构建·····218

0章AI与机房智慧管控·········221

10.1 5G时代的中心机房智慧管控·········221

10.2 机房资源调度与监控管理概述·······2

10.2.1 机房环境物理指标·····2

10.2.2 “IoT AI”辅机房管理自动化····224

10.. 机房安防布控与违规预警····225

10.3 应用于机房智能化中的AI技术···225

10.3.1 机器学习方法辅数据中心降低能源消耗·····225

10.3.2 Faster-RCNN目标检测算法监控机柜资源占用······229

10.3.3 基于计算机视觉方法的机房火情监测·····

1章AI与智能安防····5

11.1 “5G AI”安防发展趋势···

11.2 应用于智能安防中的5G技术···

11.2.1 无线视频监控部署········

11.2.2 三域一体立体化防控···241

11.. 海量数据实时响应······242

11.3 应用于智能安防中的AI技术··244

11.3.1 AI安防模型···244

11.3.2 AI服务实现····250

11.3.3 资源混编调度··252

2章5G时代的AI能力平台化···255

12.1 AI平台建设与能力沉积····255

12.2 AI平台建设理念与思路····256

1. AI平台建设功能设计······261

1..1 云化引擎设计·····261

1..2 API算法体系···········262

1.. AI能力生产方式·····262

1..4 AI能力输出方式·····265

1..5 与生产环境对接······266

12.4 AI平台建设的技术设计··267

参考文献·····269

亚信科技（中国）有限公司（简称亚信科技，代码01675.HK）创建于1993年，是国内的软件产品、解决方案和服务提供商，致力于成为5G时代大型企业数字化转型的使能者。
公司积极拥抱5G、云计算、大数据、AI、物联网等的技术，依据“一巩固、三发展”的战略决策，依托产品、服务、运营和集成的能力，在传统业务方面，以5G为契机，全面布局，提升效能，巩固BSS市场的领导地位；在新兴业务方面，5G OSS网络智能化、DSaaS数字化运营服务、企业上云及垂直行业领域快速规模化发展。同时，公司将与业界伙伴共同建设生态体系，持续推动商业模式转型，为企业数字化转型和产业可持续发展贡献力量。
亚信科技拥有行业的研发能力和丰富的电信级软件产品，包括客户关系管理、计费账 务、大数据、物联网及5G网络智能化产品。大型企业客户来自金融、交通、邮政、能源、广电、、政务等行业。

来自国内大型电信软件与服务提供商的实战分享；
揭秘5G时代如何将AI技术赋能生产与运营管理；
涉及5G智能网络、5G切片、CEM、CRM、智能安防等典型业务场景；
分享AI中台建设的理念和设计建议

本书结合大量实际案例，全面且详细地介绍了企业在5G时代应该如何应用AI技术来提升 生产、运营和管理能力。全书共分为三篇：*篇为基础与网络篇，包括～4章，主要介绍 如何将AI技术应用于网络智能切片、物联网和5G网络多量纲计费业务场景中；第二篇为客户 与管理篇，包括第5～8章，以客户体验管理、客户关系管理、企业业务流程管理、企业商业智 能决策四大典型应用场景为例，详细介绍如何通过AI技术提升企业的管理效能；第三篇为运维 与安全篇，包括9～2章，其中9～1章分别介绍AI技术应用于网络智能运维、机房智 慧管控、智能安防的应用案例，2章则对AI能力平台化的建设、沉积等内容进行详细论述， 并给出AI平台建设的理念、功能设计和技术设计建议。 本书可供通信行业和行业的IT从业人员，以及科研人员、高校师生阅读和参考。