专用网的网络测试 -九游官网下载

webinar: urllc - how reliable are private 5g networks today?

this webinar discusses the performance and reliability of today’s private 5g networks. we compare different device types such as smartphones, industry modules with various chipsets included that are used for network testing.

网络研讨会：验证 5g 企业网络 – 根据实际测量结果展示性能状态

立即注册并观看新网络研讨会“验证 5g 企业网络 – 根据实际测量结果展示性能状态”，了解 5g 专用网的测量和性能知识。

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视频：5g 专用网的网络测试

许多组织通过 5g 专用网来充分利用 5g 功能，同时完全控制自己的网络环境。本视频展示了罗德与施瓦茨网络测试九游官网下载的解决方案如何满足专用网的相关需求，助力 5g 专用网所有者确保理想的网络质量和性能。

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网络研讨会：网络测试如何确保 5g 专用网性能

观看本网络研讨会，借助罗德与施瓦茨九游官网下载的解决方案了解当今专用网部署场景的各个方面。

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网络研讨会：智慧工厂 – 5g 网络测试的 5 个阶段

观看本网络研讨会，了解在移动网络的各个阶段准确开展精密测试以进行准备、部署和运营如何能够更快地打造智慧工厂、有效使用网络资源以及满足严格的服务质量要求。

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视频：如何验证智慧工厂中的 5g 网络部署和运营

本视频展示了为了支持智慧工厂中可靠的无线连接而必须执行的不同测试阶段，以便在智慧工厂中部署和运营 5g 网络。

视频：5g 网络交互性测试

运营商可以通过交互性测试测量吞吐量、延迟和连续性等 5g 网络基本性能特性，并借助单一集成式测试了解电子游戏和增强现实/虚拟现实等实时应用的网络质量。

视频：机器学习 – 异常检测

利物浦足球俱乐部和移动网络质量分析有哪些共同点？观看视频，获取答案，并探索分析软件 smartanalytics 中基于时间的异常检测功能如何有助于即时检测和识别网络问题，进而提供有效的网络优化指导。

视频：机器学习 – 呼叫稳定性评分

分析软件 smartanalytics 的呼叫稳定性评分技术（正在申请专利）采用能够主动识别风险领域的机器学习/二进制测试评分概念。电话业务不是智慧工厂的重点，不过二进制测试评分概念可用于其他用例。

网络研讨会：面向工业应用的 5g nr

本网络研讨会阐述了相应 5g 功能以支持 3gpp 第 15 版和第 16 版规范中推出的超可靠低延迟服务。研讨会从蜂窝测试九游官网下载的解决方案提供商和工厂中的 5g nr 技术潜在采用者的角度展示了相关成果。

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educational note: ensure high performance of private 5g networks

the educational note describes test methods and solutions to ensure high performance of private 5g networks for various new vertical use cases.

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network tests pave the way for smart factories

5g has everything future smart factories need for wireless connectivity, but network tests are essential.

white paper: interactivity test

learn how to simultaneously measure the fundamental performance characteristics of 5g mobile networks.

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blog post: machine learning: anomaly detection

anomaly detection is a much-appreciated tool by data scientists. it aims to find anomalous samples or outliers and it provides valuable insight into mobile network quality and performance.

blog post: machine learning - call stability score

in this post, we will demonstrate how we can leverage machine learning to extract more value out of the data. for this, we will use the practical use case of measuring the call drop ratio.