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不过，尽管2020年5G成果颇丰，但Omdia首席分析师Chris Nicoll对2021年5G趋势的分析似乎表明：革命尚未成功，同志仍需努力。

以下是Chris Nicoll对5G的一些预测趋势：

• 2021年，5G核心网将加快部署，并且大多数网络选择多模架构，能支持4G，5G NSA和5G SA。由于疫情的影响，SA网络切片和低延迟服务的用例也会大大增加。还有一些网络操作软件需要升级以支持分层编排。

• 虚拟化和云解决方案的OTS选项将会增加，除了通用处理外，还将增加提速和AI功能。越来越多可定制的OTS平台将推动本地云解决方案的平衡和合理化。

• 专用网络通过AWS、Azure等云提供商为其移动核心网提供服务，在广泛使用MNO(移动网络运营商)之前，必须解决性能、价格和数据安全性等问题。

• 2021年，游戏，VR和自动化应用程序(机器人，车辆)等先进的5G服务将进行更广泛的试验和部署。虽然，在日本、韩国等特定市场，游戏在商业上取得一定的成功，自动驾驶汽车在日本和中国也已经商业化，但是这些服务仍然难以普及。

• “开放”将在2021年继续推进，但不代表会有更多的新玩家加入运营商，这是由于测试、集成、运营、培训等成本高昂，构成了引入更多新供应商的障碍。这种情况还将持续，不过在2021年会有所改善，随着开放生态系统的成熟，许多现有障碍已被克服，当前环境为未来供应商的扩展奠定了基础。

随着5G的普及，安全成为一项更高的要求。要确保虚拟化，开放和混合云化的安全，就需要一个具有安全性的设备，这将为网络、平台和应用程序的安全监督和管理开拓新的市场。

目前，在世界大部分地区，5G仍处于建设阶段，5G的那些独特服务包括千兆连接、超低延迟和大规模IoT连接都没被广泛的商业化普及。所以，2021年仍是为5G奠基的一年，5G网络将在2022年及以后广泛应用。
 

在数据处理完成，并对各特征分配了权重之后，您的机器学习模型即可过滤垃圾邮件。在收到一封新邮件之后，其中的文本将接受标记并按照贝叶斯公式运行。邮件正文中的每个术语均将乘以其权重，权重的总和即代表该电子邮件属于垃圾邮件的可能性。(实际计算过程要更为复杂，但这里为了简便起见，我们直接求取所有权重之和。)

使用机器学习技术实现高级垃圾邮件检测

听起来很简单，但朴素贝叶斯机器学习算法在处理大部分文本分类任务(包括垃圾邮件检测)时都取得了不错的效果。

但它仍然不够完美，这是肯定的。

与其他机器学习算法一样，朴素贝叶斯算法无法理解语言的上下文，只能依靠词汇之间的统计关系来判断一段文本是否属于某个类别。这意味着，如果发件人在邮件末尾添加一些符合正常邮件条件的词汇，或者将符合垃圾邮件特征的某些术语替换为其他同义词或相关词，那么朴素贝叶斯算法很可能将垃圾邮件错误判断为正常邮件。

朴素贝叶斯方法当然不是唯一能够检测出垃圾邮件的机器学习算法。其他流行的算法选项还包括递归神经网络(RNN)与transformers，它们都能高效处理电子邮件及文本消息等有序数据。

最后需要注意的是，垃圾邮件检测一直在不断发展。就在开发者利用AI乃至其他技术检测并过滤电子邮件中的有害消息时，垃圾邮件发送者也在寻求新的方法，希望骗过检测系统、将垃圾邮件发送到收件者手中。也正因为如此，电子邮件服务商才需要持续运用用户的数据改进并更新其垃圾邮件检测器

（编辑：江门站长网）

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