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《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课件 (一)

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人工智能遇见协作

人工智能遇见协作

白皮书：人工智能遇见协作Morar HPI的洞察力一项全球调查揭示了员工对工作场所先进技术和虚拟助理的看法。

人工智能遇见协作先进技术正在对我们的日常生活产生日益深远的影响。

先进技术和虚拟助理（如亚马逊智能音箱和谷歌智能家居）在家庭中的采用变得更加主流。

与此同时，全球的组织将更多的注意力放在如何实施类似的技术来提高生产率、加快工作流程并加强员工、业务合作伙伴甚至客户之间的协作。

迄今为止，人们对工作场所中人工智能（AI）和虚拟助理等技术的概念，以及他们将如何影响我们未来的工作方式知之甚少。

思科聘请研究和战略咨询公司Morar HPI与企业工作人员进行全球性的研究，并对人工智能在工作场所的影响进行更深入的了解，发现组织内部在全球视角、世代和功能方面的差异。

本白皮书重点关注在全球调查中出现的四个核心主题：• 技术乐观主义• 机器人同事• 对人工智能的开放性• 安全性在全球范围内，大多数工人对先进技术将带来更多就业机会，并帮助人们腾出时间及提高生产率持乐观态度。

通过人工智能提高工作场所生产率消费者对虚拟助理的采用越来越普及。

接受调查的工人中有85%表示他们在个人生活中使用过虚拟助理。

但是，他们中只有75%的人在与工作有关的任务中使用虚拟助理，这表明我们有机会做更多的工作将该项技术嵌入到工作流中。

但是为什么企业应该关心？该研究指出了四个明确的团体利益。

具体而言，虚拟助理帮助提高员工的：• 生产率• 关注高价值任务• 创造力• 工作满意度尤其是，千禧一代的员工对在工作场所使用人工智能具有高度的响应能力。

事实上，30岁以下的员工中有90%表示他们在家庭生活中尝试过Siri（苹果公司产品中的智能语音助手）或Alexa等会话式人工智能系统；64%的人表示他们现在离不开它们；70%以上的人认为虚拟助理可以大大改善他们的工作生活。

这并不是说其他几代人对该技术缺乏兴趣。

事实上，近50%的工作人员都表示，他们无法在今天的工作中使用这项技术。

人工智能技术标准化白皮书

人工智能技术标准化白皮书
1997年，IBM深蓝（Deep Blue）战胜国际象棋世界冠军Garry Kasparov。这是一次具有里程碑意义的成功，它代表了基于规则的人工智能的胜利。2006年，在Hinton和他的学生的推动下，深度学习开始备受关注，为后来人工智能的发展带来了重大影响。从2010年开始，人工智能进入爆发式的发展阶段，其最主要的驱动力是大数据时代的到来，运算能力及机器学习算法得到提高。人工智能快速发展，产业界也开始不断涌现出新的研发成果：2011年，IBMWaston在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪录保持者；2012年，谷歌大脑通过模仿人类大脑在没有人类指导的情况下，利用非监督深度学习方法从大量视频中成功学习到识别出一只猫的能力；2014年，微软公司推出了一款实时口译系统，可以模仿说话者的声音并保留其口音；2014年，微软公司发布
1.2.
本白皮书通过梳理人工智能技术、应用和产业演进情况，分析人工智能的技术热点、行业动态和未来趋势，从支撑人工智能产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系，进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。
本白皮书并不预期成为人工智能领域的全面技术和产业综述，不求面面俱到，仅针对目前人工智能领域涵盖的技术热点和产业情况进行分析，研究提出人工智能标准体系。人工智能标准化工作尚处于起步阶段，本白皮书只作为人工智能领 域技术、产业和标准化之间初始的连接纽带，并将在今后不断根据技术、产业和标准化的发展需求进行修订。本白皮书不过多地给出人工智能领域观点性的陈述， 力求以较为浅显易懂的语言和方式进行阐述。
19561976年机器翻译1985年等项目的出现了更失败及一强可视化些学术报效果的决告的负面策树模型影响人和突破早工智能的期感知机经费普遍局限的多1997年deepblue战胜世界国际象棋冠军garrykasparov1987年lisp机市场崩塌2006年hinton和他的学生开始深度学习2014年2016年3微软公alphago以4司发布比1战胜世1956年达特茅斯会议提出人工智能全球第界围棋冠军一款个人智能助理微1959年arthursamuel减少层人工神提出了机器学习经网络2010年大数据时代到2017年10deepmind团队公布了最alphagozero1950s1960s1970s1980s197619821990s2000s2010s2020s1956197619821987第一次繁荣期达特茅斯会议确定了人工智能的概念和发展目标第一次第二次低谷期繁荣期19871997第二次低谷期遭受质疑具备逻辑技术领域再次批评运规则推演陷入瓶颈抽算能力不和特定领象推理不再被足计算域回答解继续关注基复杂度较决问题的于符号处理的高常识专家系统模型遭到反对与推理实盛行及现难度较五代计算机的发展19972010复苏期计算性能的提升与互联网技术的快速普及2010增长爆发期新一代信息技术引发信息环境与数据基础变革海量图像语音文本等多模态数据不断出现计算能力提高年人工智能这个词首次出现在达特茅斯会议上标志着其作为一个研究领域的正式诞生

《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书

《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书
基于AI的智能切片管理和协同白皮书
1 引言
5G作为数字化社会的关键基础设施，不仅服务于个人用户， 还需要满足各行各业数字化转型的需求。对于5G业务ITU提出三 大应用场景：增强型移动宽带、超可靠低时延通信和大规模机器 类通信，3GPP协议已经定义通过3种类型的网络切片支持，从而 避免每种业务都新建独立网络造成的建网成本巨大和制约业务发 展的问题，同时网络切片之间的隔离也保证了网络的安全性。网 络切片的引入给网络带来了极大的灵活性，主要体现在切片可按 需定制、实时部署、动态保障。为了实现这些功能，需要引入专 门的管理网元来实现切片实例的全生命周期管理，因此，又给网 络带来管理和运维的复杂性，使得运营商面对的是一个高度复杂 的移动通信网络。如果网络切片的智能化程度不够，使得网络切 片无法根据用户的特殊需求进行切片定制，运营商通过网络切片 进行业务创新就会受限。
1
Hale Waihona Puke IMT-2020 (5G)推进组
基于AI的智能切片管理和协同白皮书
2 智能切片需求和应用场景
（1）租户需求 租户和运营商协商网络切片的订购信息，运营商根
据该订购信息提供满足租户要求的端到端切片。对于有明 确运营时间要求的业务，运营商提供的网络切片需同时满 足租户对切片建立、修改、删除的时间要求。运营商可以 通过一定的交互方式（比如交互界面），提供自动化、一 站式的切片订购渠道。切片租户可以设置并更新切片订购 信息，包含切片类型、接入用户信息、切片容量、业务信 息、QoS信息等；切片租户可以查询并监控所订购切片的 运行情况和切片预测信息，如接入用户数量、用户分布区 域信息、QoS保障情况、异常情况预测等；切片租户也可 以根据切片运行情况、自身业务数据的反馈，以及智能分 析系统反馈的信息来确定是否修改切片的订购信息，如切 片容量更新、业务信息更新、QoS更新等。

人工智能科技ppt课件模板

人工智能科技ppt课件模板

汇报人：XXX
202X.XX.XX
人工智能在医疗领域的应用与发展
The Application and Development of Artificial Intelligence in the Medical Field
Logo/Company
Contents
目录
Logo/Company
人工智能在医学影像诊断中的应用
人工智能辅助诊断提高准确率根据一项研究，使用AI辅助的影像诊断系统在乳腺癌筛查中的准确率达到了94.5%，远高于传统的人工诊断方法。人工智能推动基因编辑技术发展近年来，AI算法在基因编辑领域的应用显著提升，如CRISPR-Cas9系统的改进，借助AI筛选出更精准的基因编辑靶点，使治疗遗传性疾病更加精确和高效。
人工智能在病理学诊断中的应用
The Application of Artificial Intelligence in Pathological Diagnosis
04
人工智能在医疗领域的应用广泛
人工智能辅助病理切片识别与分析准确性高
据《2023年全球人工智能医疗市场报告》显示，全球AI医疗市场规模预计将在2023年达到156.7亿美元。
人工智能在基因编辑技术中的发展
The Development of Artificial Intelligence in Gene Editing Technology
02
人工智能优化基因编辑工具的设计与应用
人工智能辅助诊断，提高准确率。根据美国国立卫生研究院的数据，AI在乳腺癌和肺癌的早期诊断中，分别比传统方法提高了41%和32%的准确度。人工智能优化基因编辑工具，提高编辑效率。据《自然》杂志报道，使用AI设计的基因编辑工具CRISPR-Cas9，其编辑效率比传统的同类型工具提高了20%。人工智能助力药物研发，降低研发成本。据统计，使用AI技术的药物研发周期平均缩短了30%，同时降低了40%的研发成本。人工智能在医疗领域的应用，有助于提高患者生活质量。根据世界卫生组织的报告，使用AI技术进行疾病预测和个性化治疗，可以使患者的生活质量得到显著提高。

2021年Ai人工智能PPT课件(23页)-原创力文档

2021年Ai人工智能PPT课件(23页)-原创力文档

英国曼曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了 世 界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视 网膜黄斑变性(AMD)所导致失明的手术。这个 人工智能仿生眼装置被称为Argus Il,由两部分 组成: 体内植入部分和体外病人必须穿戴的部 分。植入设备将植入到病人的视网膜上，设备 中含有电极阵列，电池和 个无线天线。外部 设备包含一副眼镜，内置前向的摄像头和无线 电发射器以及一个视频处理单元。
中国科学院院士韩杰才: 人工智能挑战制造业的极限
随着人工智能及制造技术的进步，生产效率的大幅度提高，每单辆汽车的生产时间在逼近于0。1883年到1886年，世界上第一辆汽车的发明和生产用了 整整3年的时间。汽车生产的初期，几乎是手工式的，装配一辆汽车要花费12个半小时。今天机器人在汽车生产中得到大规模应用，用几百台机器人组 成的汽车生产线，每一分钟就可以下线一辆合格的汽车。此处的一分钟和原来的12个半小时相比，只是用了原来的千分之一的时间。
02.
人工智能对自然科学的影响
在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，Ai带来的帮助不言而喻。 更重要的是，Ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
人工智能对智能经济的影响
专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益，AI也促进了计算机工 业网络工业的发展，但同时，也带来了劳务就业问题。
人工智能对智能社会的影响
引领未来ห้องสมุดไป่ตู้
THANK
人工智能/智能机器人/工业2.0/机器人
04.
AI的研究价值
繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计 算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是 需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展 和技术的进步而变化的，

C-V2X业务演进白皮书

C-V2X业务演进白皮书
4
IMT-2020 (5G)推进组
C-V2X业务演进白皮书
2.2.1 车辆汇入汇出 车辆汇入汇出是指主车（HV）与远车（RV）分别位于匝道入口/出口两侧，HV预备从匝道汇入 主道。 · 有路侧单元（RSU）的情况下：RSU广播汇入指令，引导两侧车流通行，HV与RV接收到汇 入指令后按指令要求通行；或者路侧单元广播路侧的感知信息，HV与RV接收感知信息后，自行决策 进行汇入汇出。 · 无路侧单元（RSU）的情况下：HV和RV通过车车通信互相传递车辆信息，由车载单元自行 计算汇入策略并广播汇入指令。
基于AI的智能切片管理 协同白皮
息，并发送给HV； · HV通过路侧RSU获取相关感知信息、其他车辆信息、V2X服务器的云端信息等，自身生成调
度信息。 · HV可按照通行调度信息，结合V2X功能感知的、以及其它车载传感器感知的周边环境信息，
控制HV通过交叉路口。
图2.2.4-1 V2X服务器指挥HV通行或停车 基于车路协同的交叉口通行从全局最优的角度为车辆分配入口车道、出口车道、以及引导车速等信 息，能够提高通行效率，实现辅助驾驶，为智慧交通管理与控制提供助力。该类应用需要部署智能路侧 设备（RSU），车载通信设备等以支持交通基础设施的信息化，交通工具的智能化和网联化，通过边缘 计算平台或者云端平台实现智能交通的业务管控和设备管控，形成车-路-网一体化智慧交通体系。 基于车路协同的交叉口通行涉及的关键技术、设备、部署条件如下：
表1.2-1 车联网业务参与方能够提供的基础支撑能力
C-V2X业务演进涉及信息通信、汽车、交通、自动驾驶平台与应用软件提供企业等，相关方都有 机会根据实际条件提供并发展相应业务。
· 电信运营商与供应商 电信运营商在C-V2X业务的落地中将扮演越来越重要的角色。基于5G+C-V2X+MEC，能够提 供端到端网络通信以及车联网业务使能平台，从而为C-V2X业务演进提供协同通信和网联协同计算能 力。除此之外，网联相关的数据，MEC业务使能相关的数据也有助于使能更丰富和复杂的C-V2X演进 业务。

AI框架发展白皮书

AI框架发展白皮书中国信息通信研究院2022年2月No.202201（2022年）版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。

违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。

AI助力当前经济社会步入智能经济时代。

世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期，人工智能（AI，Artificial Intelligence）作为其中重要的使能技术，对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”，对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。

人工智能成为了全球各国新的科技热点，人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。

未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期，着力发展人工智能基础设施，将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强大牵引力。

AI框架是智能经济时代的操作系统。

作为人工智能开发环节中的基础工具，AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色，是AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之一。

随着重要性的不断凸显，AI框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一，引起了学术界、产业界的重视。

在此背景下，白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系与作用意义，通过梳理总结当前AI框架发展现状，研判AI 框架技术发展趋势，并对AI框架发展提出展望与路径建议。

由于AI 框架仍处于快速发展阶段，我们对AI框架的认识还有待持续深化，白皮书中存在的不足之处，欢迎大家批评指正。

一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系 (1)(一) AI框架演进步入深化阶段 (1)(二) AI框架技术演化出三个层次 (5)(三) AI框架重要性愈加突显 (13)二、全球AI框架繁荣发展，多元化竞合态势渐显 (14)(一)供给主体方面，企校贡献最活跃 (14)(二)开源生态方面，全球进入活跃期 (16)(三)市场格局方面，双寡头持续引领 (18)(四)支撑应用方面，科研与产业齐驱 (20)(五)推广途径方面，三条路齐发并进 (25)三、应对未来多样化挑战，AI框架有六大技术趋势 (27)(一)泛开发：AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一 (27)(二)全场景：AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部署 (28)(三)超大规模：AI框架将着力强化对超大规模AI的支持 (29)(四)科学计算：AI框架将进一步与科学计算深度融合交叉 (31)(五)安全可信：AI框架将助力提升AI模型可解释性与鲁棒性 (32)(六)工程化：AI框架将加速AI应用产业规模级工程化落地 (34)四、AI框架生态远未成熟，未来发展空间可观 (36)(一)从硬件适配向算子接口标准化演进 (36)(二)强化开源社区打造与开源氛围营造 (36)(三)重视与高校科研院所广泛开放合作 (37)(四)推进融入AI基础设施布局落地 (37)(五)支持深度赋能大模型及科学计算 (38)图目录图1 AI框架技术演进 (2)图2 AI框架核心技术体系 (5)表目录表1 Github社区中主流AI框架情况（2022.1） (16)表2 Gitee社区中主流AI框架情况（2022.1） (18)AI框架发展白皮书（2022年）一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段AI算法开发的必备工具。

人工智能科技ppt课件模板


[个性化医疗方案制定中的道德伦理问题探讨]
人工智能在医学诊断中的准确率提高 根据美国国家癌症研究所的数据，使用深度学习算法进行乳腺癌筛查的准确率达到了94%，而传统的人工方式准确率为76%。 个性化医疗方案可能导致数据隐私问题 IBM的一项研究显示，由于个性化医疗方案的实施，患者的医疗数据可能面临泄露的风险，这需要我们在制定和实施个性化医疗方案时，充 分考虑到患者的隐私权益。
人工智能技术在病理
04. 学诊断中的应用
[基于深度学习的病理切片智能识别技术研究]
深度学习技术提升病理切片诊断效率 利用深度学习的卷积神经网络模型，在CT扫描图像上进行训练，识别出肺癌的概率提高了20%，显著提升了病理医生的工作效率。 深度学习助力精准医疗发展 基于深度学习的人工智能技术，对病理切片进行智能识别和分析，为精准医疗提供了强有力的技术支持，使得患者能够得到更为个性化 和精确的治疗措施。
[精准医学时代下，人工智能技术在基因测序领域的发展趋势]
人工智能在医学诊断中的应用广泛。 根据《2023年全球AI医疗市场报告》，全球AI医疗市场预计达到560亿美元，其中，医学影像和病理学是最主要的应用领域，占比超过70%。 人工智能在基因测序中的准确率逐步提高。 据统计，基于AI的基因测序技术的错误率已从2018年的5.9%降低到2023年的0.5%，这意味着基于AI的基因测序技术在精准医疗领域具有巨大的应用潜力。 随着精准医疗的兴起，人工智能在医学诊断中的应用将更加深入。 精准医疗的核心是通过大数据和AI技术对个体的基因、生活习惯等信息进行深度分析，从而提供个性化的预防、诊断和治疗策略。因此，未来人工智能在医学诊断中的角色将越来越重要。 人工智能技术的发展将对医学诊断产生革命性影响。 以深度学习为代表的人工智能技术已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，这些成果有望被引入医学诊断领域，通过自动化和智能化的方式提高诊断的准确性和效率。

5G应用创新发展白皮书

目录IMT-2020 (5G)推进组5G应用创新发展白皮书1 5G融合应用发展态势2 第二届"绽放杯"5G应用征集大赛项目洞察3 十大重点应用领域分析4 5G融合应用的挑战与发展建议5 主要贡献单位P1 P5 P15 P46P4815G融合应用发展态势1.1 全球多个国家加速推进5G应用全球5G应用整体处于初期阶段。

根据中国信息通信研究院监测，截至9月30日，全球135家运营商共进行或即将进行的应用试验达到391项。

AR/VR、超高清视频传输（4K或8K）、固定无线接入是试验最多的三类应用。

在行业应用中，车联网、物联网、工业互联网受到广泛关注。

整体来看，全球5G 应用整体处于初期阶段，主要应用场景是增强型移动宽带业务，行业融合应用仍在验证和示范中。

美国家庭宽带成为最受关注的5G应用之一。

美国四大移动运营商全部商用5G，在若干个重点城市推出服务，覆盖城市重合度高，相继推出5G固定无线接入的服务；在工业互联网方面，AT&T正在探索基于4K视频的安全监测、AR/VR员工培训及定位服务；与此同时，美国也在尝试5G与VR/AR用于医疗领域，帮助临终患者减少慢性疼痛和焦虑等。

FCC通过采取一些举措促进5G技术向精准农业、远程医疗、智能交通等方面的创新步伐，如设立204亿美元的“乡村数字机遇基金”等。

韩国出台5G战略，引领5G用户发展。

韩国“5G+”战略选定五项核心服务和十大 “5G+”战略产业，其中五项核心服务是：沉浸式内容、智慧工厂、无人驾驶汽车、智慧城市、数字健康。

在商用进展方面，韩国运营商针对VR、AR、游戏推出基于5G的内容和平台活动。

截至2019Q3，韩国5G用户数超过300万，占据全球5G商用大部分市场份额。

韩国用户发展速度快主要得益于运营商加速建网，手机高额补贴，内容应用丰富，提速不提价。

欧盟5G应用涵盖工业互联网及其他多种应用场景。

欧盟于2018年4月成立工业互联与自动化5G联盟（5G-ACIA），旨在推动5G在工业生产领域的落地。

基于AI的智能切片管理和协同白皮书

《智能切片管理和协同白皮书》IMT-2020(5G)推进组网络技术工作组张晶目录CONTENTS1需求和应用场景2标准现状3智能切片架构与流程4智能切片关键挑战5商用模式探讨6总结与展望需求和应用场景租户需求自动化、一站式订购设置/更新切片订购信息查询/监控切片运行状态查询/监控切片预测信息运营商需求切片智能化部署切片智能化调度管理切片的故障自愈和自优化应用场景赛事/大型活动工业巡检030102智能切片标准现状—3GPP•5G 核心网全新架构引入NWDAF （网络数据分析功能）•搜集、分析网络数据、向其他NF 提供分析结果•智能分析业务的用户体验，反馈给切片管理系统•R17版本进一步研究智能切片SA2SA5RAN3关键技术•定义切片信息模型✓租户的切片SLA 要求✓监测、评估切片SLA 的KPI•后续研究✓利用数据分析功能，将SLA 转换为KPI 及配置需求✓参考数据分析功能的输入，监控切片性能•基于SA5定义的资源配置参数进行无线资源隔离，如何隔离未定义•提供切片空口资源保障✓完全占有✓动态调配ENI•2017年2月成立•目标✓智能业务部署、智能策略控制、智能资源管理、智能监控与智能分析预测✓解决SDN/NFV引入后的网络复杂度问题✓提升运营商网络部署和运营体验•成果✓用例规范：弹性资源管理和编排，保障业务需求，智能网络切片管理等✓PoC：网络切片生命周期管理，通过AI预测承载网流量，智能调整策略、实现切片动态创建、监控和修改ENI PoC ArchitectureZSM•2018年1月成立•目标✓定义面向未来的端到端架构✓满足未来网络的灵活、高效、自动化需求✓所有操作过程100%自动化•成果✓发布场景、需求、参考架构•规划✓网络切片研究2019Q3完成✓开展5G网络切片管理研究ZSM Architecture Framework智能切片标准现状—ITU&CCSA•ITU-T SG13目标:未来网络、云计算和可信网络架构；•2017年11月成立未来网络机器学习焦点组（ML5G），主要研究未来网络的机器学习技术；•已输出统一的逻辑架构。

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《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课
件 (一)
《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课件是一份介绍智能切片管理和协同技术的资料。

该课件包含了智能切片管理和协同技术的基本概念、技术原理、应用场景、优势特点等方面的内容。

下面，我们将从多个方面进行分析和解读。

一、智能切片管理和协同技术的基本概念
智能切片是指将整个网络资源按照功能或性能进行切割，使得不同的切片可以满足不同的应用需求。

智能切片管理和协同指的是通过AI技术对智能切片进行建模、优化和管理，从而实现资源的动态调配、任务的自动分配和协同。

二、技术原理
智能切片管理和协同技术的核心是AI技术。

通过数据采集、分析和处理，建立智能切片模型并使其自我学习、优化和适应，从而实现智能切片管理和协同。

三、应用场景
智能切片管理和协同技术可以应用于许多场景，例如：5G网络、云计算、物联网等。

在5G网络中，智能切片可以将整个网络资源按照不同的切片进行划分，从而满足不同应用场景的需求；在云计算中，智能切片可以对云服务进行切割和管理，使得云服务更加灵活和高效；在物联网中，智能切片可以对物联网设备进行分类和管理，实现设备之
间的协同和共享。

四、优势特点
智能切片管理和协同技术的优势主要体现在以下几个方面：首先，可以实现资源的动态调配，使得网络资源更加高效和灵活；其次，可以实现任务自动分配和协同，提高任务执行效率；最后，可以满足不同应用场景的需求，带来更好的用户体验。

总之，智能切片管理和协同技术是当前互联网技术发展的趋势之一，具有广泛的应用前景和潜力。

《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书课件向我们展示了这一技术的基本概念、技术原理、应用场景和优势特点，为我们深入了解和学习这一技术提供了有力的支持。