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2024年6月19日 星期三

SS7 近期問題 #SS7 #MNP #TDM #M3UA # M2PA

SS7 MNP是甚麼 ?

SS7 (Signaling System 7) 是一種用於電信網絡中進行信令和控制信息交換的協議。它是一種在公共交換電話網(PSTN)和數字通信網絡中廣泛使用的協議。SS7協議使得電信網絡能夠執行多種功能,包括電話呼叫建立、短消息服務、呼叫轉接、號碼查詢、信用卡驗證等。


MNP (Mobile Number Portability) 手機號碼可攜帶性是指在不改變手機號碼的情況下更換服務供應商。在SS7中,MNP允許用戶保留其原始手機號碼,並在不同的移動網絡之間進行切換。這樣的過程涉及到在SS7網絡中的號碼查詢和轉發,以確保通話和短信能夠正確地路由到目標用戶。

 Mobile Number Portability (MNP)

Mobile Number Portability (MNP) 的主要目的是讓用戶可以在不改變手機號碼的情況下更換服務供應商。這樣做的好處是增加了用戶的靈活性和選擇權,鼓勵了競爭,促進了服務質量的提高。以下是MNP 衍生的一些用途:


1. 增加市場競爭力: MNP鼓勵了更多的競爭,因為用戶可以更容易地切換到其他供應商,這迫使供應商提供更好的服務和價格來吸引和保留客戶。

2. 提高服務質量: 為了留住現有客戶並吸引新客戶,供應商必須提供更高的服務質量和客戶滿意度。

3. 增加用戶忠誠度: 通過提供MNP,用戶可以更輕鬆地切換供應商,這迫使供應商提供更好的服務以留住客戶。

4. 促進創新: 面對更大的市場競爭,供應商被激勵不斷創新,推出新的服務和功能來滿足客戶需求。

5. 增加市場透明度: MNP促進了市場透明度,用戶可以更容易地比較不同供應商的價格和服務,從而做出更明智的選擇。


總的來說,MNP 對於促進市場競爭、提高服務質量、增加用戶選擇權和忠誠度都有積極的影響,這對於整個行業和用戶來說都是一個好處。


過去的 TDM 是甚麼 ?

TDM (Time Division Multiplexing,時間分割多路復用) 是一種在數位通信中用於將多個數位信號合併到單個信道中的技術。在TDM中,每個輸入信號被分割成固定長度的時間片段,這些時間片段依次輪流傳輸到輸出信道上。這樣,多個信號可以通過同一條傳輸媒介進行傳輸,而不會相互干擾。


在傳統的電話網絡中,TDM被廣泛用於將多個電話通話合併到同一條電話線路上,從而實現同時通話的能力。TDM還常用於數位電路交換系統和其他需要在不同數位信號之間進行有效管理的應用中。


隨著數位通信技術的發展,TDM已經被更先進的技術如IP(Internet Protocol,互聯網協議)所取代,因為IP能夠提供更高的靈活性和效率。

SS7 M3UA是甚麼 ?

SS7 M3UA (MTP Level 3 User Adaptation Layer) 是一種用於在IP網絡上傳輸SS7信令的協議。M3UA是SS7協議族中的一部分,旨在將SS7信令傳輸到基於IP的網絡中,以便在不同的網絡和設備之間進行通信。


M3UA協議通常用於替代傳統的TDM (Time Division Multiplexing) 網絡,使得SS7信令可以透過IP網絡傳輸,從而實現更高效的通信和更靈活的網絡配置。M3UA協議提供了一個標準化的接口,使得不同廠商的設備可以相互通信,從而促進了電信網絡的互通性和互操作性。


SS7 M2PA 是甚麼 ?

SS7 M2PA (MTP Level 2 User Peer-to-Peer Adaptation layer) 是一種用於在IP網絡上傳輸SS7信令的協議。它是SS7協議族中的一部分,旨在允許SS7信令在基於IP的網絡中進行傳輸,而無需通過傳統的TDM網絡。

M2PA協議定義了在IP網絡上傳輸SS7信令所需的機制和流程。它提供了一個對等的接口,允許兩個MTP (Message Transfer Part) 之間直接進行通信,而無需經過SS7的層級1 (MTP Level 1)。

M2PA通常用於連接SS7網絡中的不同設備,如信令網關和SS7網絡元素,以實現基於IP的信令傳輸。透過M2PA,這些設備可以通過IP網絡進行直接通信,從而提高了網絡的靈活性和效率。

怎麼樣,是不是很厲害 ?



2024年6月3日 星期一

精選 NVIDIA AI コースリスト公開!



Python データアナリスト、科学者、AIエンジニア(テキスト系)


1. [初級][Deep Learning] Getting Started With Deep Learning

深層学習の基本概念を紹介し、初心者が基礎を築くのに適しています。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-01+V1/


2. [初級][GenAI] Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing

現代の大規模言語モデルの基礎知識を習得し、テキスト処理の入門を行います。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-08+V1/


3. [上級][GenAI] Prompt Engineering With Llama 2

LLMに対するプロンプトエンジニアリングを学び、モデルの精度と実用性を向上させます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-12+V1/


4. [上級][GenAI] Augment Your LLM Using Retrieval-Augmented Generation

検索と生成を組み合わせて、モデルの実用性を高める方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/....../course-v1:NVIDIA+S....../


5. [上級][GenAI] Building RAG Agents for LLMs

LLMに基づくインテリジェントエージェントシステムの構築と展開について深く理解します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-15+V1/


6. [上級][Deep Learning] Introduction to Graph Neural Networks

グラフニューラルネットワークを探求し、テキストデータの構造化処理をさらに理解します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-05+V1/


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【Python】データアナリスト、科学者、AIエンジニア(画像系)


1. [初級][Deep Learning] Getting Started With Image Segmentation

画像分割の基本技術を学び、入門します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+L-FX-04+V2/


2. [初級][Deep Learning] Building Real-Time Video AI Applications

動画データの処理と応用を習得します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-IV-01+V1/


3. [上級][Deep Learning] Getting Started With AI on Jetson Nano

NVIDIAモジュールを紹介し、Jetson Nanoを使用してコンピュータビジョンプロジェクトを開発します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-RX-02+V2/


4. [上級][Graphics and Simulation] Synthetic Data Generation for Training Computer Vision Models

合成データを使用してモデルのトレーニング効果を向上させる方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-10+V1/


5. [上級][GenAI] Generative AI with Diffusion Models

生成型AIの一般的なモデル(U-Nets、CLIP、Diffusionなど)を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-14+V1/


6. [上級][Deep Learning] Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery

実際の応用面で、衛星画像を使用した自然災害の監視を探ります。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-ES-01+V1/


7. [上級][Graphics and Simulation] Introduction to Robotic Simulations in NVIDIA Isaac Sim

ロボットシミュレーション技術をさらに学び、視覚応用の範囲を拡大します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-03+V1/


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【C++】アルゴリズムエンジニア(計算加速系)


1. [初級][計算加速] An Even Easier Introduction to CUDA

CUDAの基本知識を学び、後続のコースの基礎を築きます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+T-AC-01+V1/


2. [初級][計算加速] Getting Started With Accelerated Computing With CUDA C/C++

CUDAを利用して既存のC/C++アプリケーションを加速する方法を探ります。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-04+V1/


3. [上級][計算加速] Fundamentals of Accelerated Computing With OpenACC

OpenACCを使用して異構アプリケーションを構築および最適化する方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-AC-03+V1/


4. [上級][計算加速] GPU Acceleration With the C++ Standard Library

C++標準ライブラリを利用してGPU加速を行う方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-08+V1/


5. [上級][計算加速] Scaling GPU-Accelerated Applications With the C++ Standard Library

スケーラブルなGPU加速アプリケーションを構築する方法を習得します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-09+V1/


6. [上級][計算加速] Optimizing CUDA Machine Learning Codes With NVIDIA Nsight™ Profiling Tools

Nsightツールを使用してCUDA機械学習コードを最適化する方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-03+V1/




2024年6月1日 星期六

コースタイトル:AIGCにおける最近の情報セキュリティの課題と対策

 コース概要

本コースは、人工知能生成コンテンツ(AIGC)が現代の情報セキュリティにおいて直面する課題とその対策を包括的に紹介します。また、検索強化生成(RAG)の原理と応用、およびAIトレーニングと適正使用の考慮事項についても詳しく探ります。理論的な講義と実際のケーススタディを通じて、受講者がAIGCによるセキュリティリスクを理解し対処する能力を養い、情報生成におけるRAG技術の応用を習得し、AIモデルを適切にトレーニングおよび使用するための基本的な概念を確立します。


コース概要

1. AIGCによる情報セキュリティへの影響と事例
2. RAGの原理と応用
3. AIトレーニングと適正使用の考慮事項




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