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5G手机和4G手机有何不同:能否兼容4G网,资费会更贵吗

    ▋ 我们现在用的4G手机,能用5G吗?

     答案显然是不能。

     5G是一次重大的科技革命,引入了很多技术创新,不是在4G网络上修修补补。

    

    

     所以,现在市面上销售的手机,即使是最新款的4G手机、“4G+”手机,甚至“全网通手机”,都无法满足5G网络的技术要求,达不到5G的技术规格,不能在5G网络下使用。

    

    

     也就是说,如果想要尝鲜5G,必须购买5G新手机。

     ▋ 将来5G网络出现,我们手机就彻底没用了吗?不能上网和打电话了吗?

     放心,不会的。

     5G网络的建设,不是一蹴而就的,而会是一个漫长的过程。

     在这期间,现有的4G网络将会继续维持运行,为大家提供服务。甚至部分2G或3G网络,都将持续运行很多年。

    

    

     所以,你现在的手机,未来很多年内(至少五年),依然可以接入现有网络,可以上网、发短信、打电话,不受影响。

     ▋ 5G手机到底有什么用?和4G手机有什么区别?

     确实,5G手机到底有什么玄机,是大家最关心的问题。

    

    

     我们回顾一下手机的历史。

     1G手机,也就是大哥大,剪掉了固定电话的“尾巴”,实现了话机的“随身携带,随时移动”。

    

    

     2G手机,在1G模拟语音的基础上,变成了“数字移动电话”,技术更成熟,网络更稳定。用户规模也在这一时期迅速扩大,手机算是真正走进了人们的生活。

     2G手机的代表——诺基亚

     与此同时,手机在打电话和发短信之外,开始有了“上网”的功能(虽然速度奇慢无比)。

     3G手机,上网能力突飞猛进,以iPhone为代表的触摸屏智能机崛起,手机的功能和定位发生巨变。

     乔布斯的iPhone,拯救了3G,改变了世界

    

     4G手机,在3G的基础上,上网速度进一步大幅提升。游戏、影音、视频通话,各种高速率业务都能支持,加上摄像头等硬件能力的飞速进步,正式开启了空前繁荣的移动互联网时代。

    

    

     5G手机,到底会带来什么呢?

     事实上,对我们普通用户来说,我们马上要看到的5G手机,将和现在的4G手机相比,将会有90%的相似度(有没有失望?)。

    

    

     对于一部手机来说,硬件上由很多模块组成,例如触屏交互模块(液晶屏幕)、相机模块(前置/后置摄像头)、音频模块(扬声器/话筒/耳机插孔)等。

     手机的组成部件

    

     软件上,也分为操作系统软件、应用软件等(大家熟知的安卓系统和苹果系统,还有在此之上的各种APP)。

    

    

     第一批上市的5G手机,我们姑且称之为“早期5G手机”,硬件外观将和4G手机几乎一致。

     而软件方面,5G手机一样会使用iOS系统或Android系统,应用软件(也就是那些APP)也不会有很大变化。

     5G手机相比4G手机,最大的不同,在于通信模块。

     像摄像头、液晶屏、指纹识别这样的非通信部件,是没有4G、5G之分的。5G能用的,4G也能用。

    

     大家应该知道,手机之所以是手机,而不是“掌上单机游戏机”,就是因为这个“通信模块”。

     试想一下,如果你的手机无法联网,你还会“机不离手”吗?

    

     5G手机的核心关键,是它的“通信模块”。

     “通信模块”,说白了,主要就是5G基带芯片。

     最近华为和高通吵得沸沸扬扬的芯片之争,指的就是这个。

    

     确切地说,5G手机芯片,是指手机SoC芯片(System-on-a-Chip),也就是手机的主处理芯片。而基带芯片,是主处理芯片的其中一部分。

     主处理芯片,包括了基带芯片

    

     基带芯片,包括了基带部分和射频部分

     基带芯片,处理基带信号(最基础的、未经调制的信号),相当于我们使用的Modem(上网用的猫),决定了手机支持什么样的网络制式(GSM、CDMA、WCDMA、LTE等),速度能达到多快的标准。

     再简单一点理解,基带芯片就相当于我们电脑的网卡,它负责数据的收和发。

     例如,华为的“麒麟980”,是手机主处理芯片。华为的“Balong 5000”,是手机基带芯片。麒麟980暂时没有集成Balong 5000,所以,它现在不是真正的5G芯片(不久之后应该会集成)。

    

    

     高通的骁龙855,是手机主处理芯片,它的5G基带,是X50。明白了吧?

    

    

     基带芯片的性能,是手机主处理芯片性能的关键因素。苹果的主处理芯片非常强悍,但是用了弱鸡的英特尔基带芯片,结果现在爆出了信号质量问题。

     不怕神一样的对手,就怕猪一样的队友

     好了,即使是5G芯片,又牛在哪里呢?

    

    

     5G芯片,将支持5G通信频段,包括 Sub6GHz(低频)、mmWave(毫米波,高频),支持5G通信标准,支持在5G网络下工作。。。

     哎呀,废话说了那么多,其实就一点,5G芯片可以让手机实现最高10Gbps的理论数据下载速率。

    

    

     这个速率将远远超过现在的4G手机,达到前所未有的新高度。(当然,10Gbps是理论速度,实际情况下,多人连接基站,速度肯定会“打折”。)

     注:目前4G的网速,正常情况下,FDD LTE理论下行极限速率是150Mbps,如果采用载波聚合之类的,强化一下,搞个所谓的“千兆LTE”,速度可以达到 1 Gbps,但是在5G面前,还是相形见绌。

     ▋ 5G手机这么厉害,我什么时候能够买到?

     前面说了,要先有5G基带芯片,才能有真正的5G主处理芯片,接着,才会有5G手机。

     目前,5G芯片还没有正式发布(如果我没漏看新闻的话),所以,我们还需要耐心等待。

     初步估计,最快的话,在年底之前,就可以见到正式商用发布的5G手机,最迟的话,不会晚于明年一季度。

    

    

     5G手机大批量铺货,起码要明年二季度或更晚一些的时候。

     不过,小枣君不建议大家争当第一个吃螃蟹的人。最好还是等一等,等发布之后,别人先买,经过市场验证,再考虑入手也不迟。

     ▋ 买了5G手机,马上就能享受这么快的网速吗?

     不一定。

     有了5G手机,还需要5G网络。现在我们国家5G网络的牌照都还没发呢。

     就算发了牌照,5G网络的建设投资非常巨大,运营商不可能很快建好(即使是土豪移动,也不可能)。

    

    

     在早期的时候,5G只会在大城市的少数热点区域进行试点覆盖。说白了,就是先意思意思,大家玩玩看。

     后面等技术成熟了,需求足够多了,钱存够了,才会慢慢铺开。这个过程,我个人觉得,会非常非常慢。

    

    

     此外,换个角度来说,你有没有想过,你真的需要10Gbps的手机网速吗?

     这就很尴尬了,如果根本用不着5G手机,那为什么还需要花钱买?(当然,5G网络还是有用的,主要不是给普通用户上网用,是为了实现万物互联。5G主要是服务于物联网,例如车联网,工业物联网等。)

     所以说,就像当年触摸屏和智能机引爆了3G一样,我们也需要新的应用、新的需求,来引爆5G。

     ▋5G的资费,会比4G贵吗?

     5G的速度这么快,如果按4G的资费标准来收钱,想想也是很可怕的。

     不过,根据近期运营商高层透露的消息,5G资费将会低于4G,可能每GB就几毛钱。甚至可能采用完全不同的计费方式,不再以每GB多少钱来收,而是根据网络的用途来收费。例如,看视频多少钱,玩游戏多少钱,聊微信多少钱,这样子。

     而且,随着时间的推移,价格肯定是会越来越低的。

     ▋如果我买5G手机,可以兼容支持4G网络吗?

     我觉得绝大部分5G手机是会兼容的。

     如果不兼容,会给用户带来很大的困扰。用户就必须同时携带5G手机和老手机,否则,在5G网络覆盖质量不好的地方,用户就“失联”了。这不符合用户的需求,手机厂商肯定会考虑这样的情况。

     当然,等N年之后,5G网络彻底实现了无缝覆盖,那时候,手机就没必要兼容旧的技术标准了。

     来源:微信公众号“鲜枣课堂”

     编辑:刘义阳

     审核:王小龙

     the end免责声明:本文来自腾讯新闻客户端自媒体,不代表腾讯网的观点和立场。

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发布时间:04:04:54

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http:美国地质勘探局_个旧新闻网//towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方镜子骑士奥特曼_合肥资讯网法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

   牛虻是什么_中华传统文化作文网 使用随机网络

  联考成绩_秘境探险网  这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然玉兰油防晒_莫菁门网后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    宝利通公司_浸泡式英语网论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

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[责任编辑: 通安]

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