知识问答

关于继续教育公需课的知识答案解析
分别写出LTE、NR的RSRP、SINR,吞吐量的好值范围。

分别写出LTE、NR的RSRP、SINR,吞吐量的好值范围。

在移动通信网络中,参考信号接收功率(Reference Signal Received Power, RSRP)和信噪比加干扰比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)是衡量无线链路质量的重要参数。而吞吐量则是指数据传输速率,它反映了用户实际体验到的数据传输速度。下面是针对LTE(长期演进技术)和NR(新无线电,即5G)的一些典型的好值范围。

LTE (4G)

  • RSRP (dBm): 通常来说,一个良好的RSRP值应该大于-95 dBm。理想情况下,如果RSRP可以达到-80 dBm或更好,则表示信号非常好。
  • SINR (dB): 对于SINR,一般认为大于10 dB的值为良好,而15 dB至20 dB被认为是很好的,这表明有较强的信号强度和较低的干扰水平。
  • 吞吐量 (Mbps): 在良好的网络条件下,下行吞吐量(从基站到用户设备)可能在30 Mbps到100 Mbps之间,甚至更高;上行吞吐量(从用户设备到基站)则可能在10 Mbps到50 Mbps之间。

NR (5G)

  • RSRP (dBm): 对于5G NR,一个较好的RSRP值通常是高于-90 dBm。当然,在某些场景下,如使用毫米波频率时,由于传播特性,可接受的RSRP值可能会更低。
  • SINR (dB): 与LTE类似,对于5G NR,理想的SINR应大于15 dB,优秀的连接可能超过20 dB。
  • 吞吐量 (Gbps): 5G旨在提供显著高于4G的吞吐量。理论上,5G NR可以在理想条件下实现高达数Gbps的峰值下载速度,但在实践中,根据不同的频段、带宽分配以及具体的网络部署情况,用户的实际体验可能会有所不同。一般而言,良好的用户体验可以从几百Mbps开始,并且在一些先进的部署中可以达到1 Gbps以上。上行吞吐量也会相应地提高,但通常会低于下行速度。

请注意,上述数值仅供参考,实际性能会受到多种因素的影响,包括但不限于使用的具体频谱资源、网络负载状况、终端设备的能力等。此外,随着技术的进步和服务提供商对网络优化的努力,这

人类利用阅读、阅历等来积累经验,机器学习利用数据训练得到( )

人类利用阅读、阅历等来积累经验,机器学习利用数据训练得到( )

人类利用阅读、阅历等来积累经验,机器学习利用数据训练得到( ) 

A.模型 

B.报表 

C.结果 

D.经验 

[message type="info"]正确答案 A[/message]

搜搜题库网:

​颜色具有情绪象征意义,如果想提高成就感,多用( )

​颜色具有情绪象征意义,如果想提高成就感,多用( )

颜色具有情绪象征意义,如果想提高成就感,多用( ) 

A.红色

B.黄色 

C.绿色 

[message type="info"]正确答案 B[/message]

搜题题库网:

人才成长和发展的第一位的和决定性因素是什么 A.创造热情 B.创造思维 C.创造实践 D.创造能力 正确答案 B

人才成长和发展的第一位的和决定性因素是什么 A.创造热情 B.创造思维 C.创造实践 D.创造能力 正确答案 B

人才成长和发展的第一位的和决定性因素是什么 

A.创造热情 

B.创造思维 

C.创造实践 

D.创造能力 

[message type="info"]正确答案 B[/message]

搜题题库网:

​下面对智能技术进步驱动教育创新或演变的描述不正确的是( )

​下面对智能技术进步驱动教育创新或演变的描述不正确的是( )

下面对智能技术进步驱动教育创新或演变的描述不正确的是( ) 

A.传统量化教育学研究主要通过调查问卷获得有限的样本,人工智能驱动下现代教育学研究主要通过数据采集挖掘获得海量的自然数据 

B.教育正从“知识本位教育”(Knowledge Based Education)转向“能力本位教育”(Competency Based Education),从而实现知和行的统一 

下面对人工智能是通用目的战略技术(General purpose technologies )描述不正确的是( )

下面对人工智能是通用目的战略技术(General purpose technologies )描述不正确的是( )

下面对人工智能是通用目的战略技术(General purpose technologies )描述不正确的是( ) 

A.通用目的技术是使能技术(enabling technology),但不是完整的最终解决方案 

B.人工智能犹如历史上蒸气机、电力、计算机和互联网等发明创造,是一种通用使能技术,正深刻地以史无前例速度改变人类社会和经济发展 

C.人工智能天然具备推动学科交叉的潜力,其与不同学科专业知识结合,形成AI+X的新研究格局