中國(guó)聯(lián)通江西地區(qū)2025秋招計(jì)算機(jī)類專業(yè)追問清單及參考回答一、技術(shù)能力考察（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：江西聯(lián)通計(jì)劃在南昌市中心區(qū)域部署一套5G專網(wǎng)，用于支持智慧城市的自動(dòng)駕駛車輛調(diào)度。請(qǐng)簡(jiǎn)述在部署過程中需要考慮的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，并說明如何解決信號(hào)覆蓋盲區(qū)問題。參考回答：在南昌市中心區(qū)域部署5G專網(wǎng)支持自動(dòng)駕駛車輛調(diào)度時(shí)，需考慮以下關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：1.高頻段頻譜分配：5G毫米波（如厘米波）帶寬高，但穿透能力弱，需結(jié)合小基站和大規(guī)模MIMO技術(shù)提升覆蓋范圍。江西市中心建筑密集，需采用動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)，避免與其他業(yè)務(wù)沖突。2.低延遲傳輸：自動(dòng)駕駛要求端到端時(shí)延低于5ms，需優(yōu)化核心網(wǎng)功能（如UPF下沉至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)），并采用確定性網(wǎng)絡(luò)（TSN）協(xié)議保障傳輸時(shí)序。3.網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)：為自動(dòng)駕駛車輛分配專用網(wǎng)絡(luò)切片，確保帶寬和時(shí)延的絕對(duì)優(yōu)先級(jí)，同時(shí)通過SDN/NFV實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)調(diào)度。4.信號(hào)覆蓋盲區(qū)解決方案：-分布式天線系統(tǒng)（DAS）：在建筑物內(nèi)部署小型分布式基站，彌補(bǔ)毫米波穿透損耗。-無人機(jī)基站：臨時(shí)部署無人機(jī)基站覆蓋突發(fā)性盲區(qū)，如橋梁或隧道口。-與Wi-Fi6協(xié)同：在低速率場(chǎng)景（如停車時(shí)）切換至Wi-Fi6，減少5G資源占用。2.題目：中國(guó)聯(lián)通江西分公司計(jì)劃推廣“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”解決方案，某制造企業(yè)需實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與遠(yuǎn)程控制。請(qǐng)說明該方案的技術(shù)架構(gòu)，并列舉至少三種可優(yōu)化生產(chǎn)效率的智能算法。參考回答：技術(shù)架構(gòu)：1.邊緣計(jì)算層：在工廠部署邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)（MEC），采集傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行本地邏輯控制，降低傳輸時(shí)延。江西制造業(yè)發(fā)達(dá)（如汽車、電子信息產(chǎn)業(yè)），邊緣計(jì)算可支持本地故障自愈。2.5G核心網(wǎng)：采用UPF下沉架構(gòu)，支持網(wǎng)絡(luò)切片隔離工業(yè)數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)安全。3.云平臺(tái)層：數(shù)據(jù)上傳至阿里云或騰訊云的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過IoT平臺(tái)進(jìn)行可視化分析與遠(yuǎn)程調(diào)度。4.終端層：部署工業(yè)級(jí)5G模組、攝像頭和AGV機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)。智能算法優(yōu)化：1.預(yù)測(cè)性維護(hù)算法：基于機(jī)器學(xué)習(xí)分析振動(dòng)、溫度等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，減少停機(jī)時(shí)間（如南昌某汽車廠通過該算法降低30%維護(hù)成本）。2.動(dòng)態(tài)排產(chǎn)算法：結(jié)合車聯(lián)網(wǎng)（V2X）數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，避免庫存積壓（江西電子信息產(chǎn)業(yè)適用）。3.能效優(yōu)化算法：通過AI分析空調(diào)、照明等能耗數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)節(jié)工位環(huán)境，降低電費(fèi)支出。3.題目：江西聯(lián)通某客戶采用區(qū)塊鏈技術(shù)溯源農(nóng)產(chǎn)品，但發(fā)現(xiàn)交易速度較慢。請(qǐng)分析可能的原因，并提出至少兩種優(yōu)化方案。參考回答：原因分析：1.共識(shí)機(jī)制效率低：若采用PoW共識(shí)，礦工算力不足會(huì)導(dǎo)致出塊速度慢。2.交易數(shù)據(jù)冗余：若未使用狀態(tài)通道或側(cè)鏈，每筆交易都需全網(wǎng)驗(yàn)證，影響性能。3.網(wǎng)絡(luò)帶寬限制：江西農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，5G回傳鏈路可能成為瓶頸。優(yōu)化方案：1.采用PBFT共識(shí)算法：該算法支持快速拜占庭容錯(cuò)，適合農(nóng)產(chǎn)品溯源場(chǎng)景。2.引入聯(lián)盟鏈：由農(nóng)業(yè)部門、農(nóng)戶和企業(yè)共同維護(hù)區(qū)塊鏈，減少全節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證需求。3.輕客戶端方案：終端設(shè)備僅下載區(qū)塊頭，而非完整賬本，降低資源消耗。二、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)考察（共3題，每題15分，總分45分）1.題目：中國(guó)聯(lián)通江西分公司曾參與“贛鄱大數(shù)據(jù)中心”項(xiàng)目，負(fù)責(zé)Hadoop集群的運(yùn)維。請(qǐng)描述在集群擴(kuò)容過程中可能遇到的問題，并說明如何解決數(shù)據(jù)傾斜問題。參考回答：擴(kuò)容問題及解決方案：1.問題：新增節(jié)點(diǎn)后，NameNode內(nèi)存不足導(dǎo)致作業(yè)失敗。-解決：采用聯(lián)邦NameNode架構(gòu)，將元數(shù)據(jù)分片存儲(chǔ)，避免單點(diǎn)瓶頸。2.問題：江西地區(qū)電力不穩(wěn)定，影響數(shù)據(jù)一致性。-解決：配置多副本策略（如3副本），并部署QuorumJournalManager（QJM）防止數(shù)據(jù)丟失。3.問題：部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量激增導(dǎo)致熱點(diǎn)節(jié)點(diǎn)。-解決：動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分區(qū)策略（如基于哈希鍵），并引入HBase分表優(yōu)化。數(shù)據(jù)傾斜解決方案：1.預(yù)處理數(shù)據(jù)：在導(dǎo)入前使用Spark隨機(jī)預(yù)分區(qū)，避免全集中式分桶。2.動(dòng)態(tài)傾斜檢測(cè)：通過SparkSQL的`tablestats`功能監(jiān)控傾斜表，并自動(dòng)觸發(fā)重分區(qū)。3.自定義分區(qū)器：為江西特色業(yè)務(wù)（如鄱陽湖水質(zhì)監(jiān)測(cè)）設(shè)計(jì)地理分區(qū)鍵。2.題目：江西聯(lián)通某智慧醫(yī)療項(xiàng)目使用Kubernetes部署AI推理服務(wù)，但客戶反饋響應(yīng)時(shí)間波動(dòng)大。請(qǐng)分析可能的原因，并提出優(yōu)化措施。參考回答：原因分析：1.資源分配不合理：CPU/內(nèi)存請(qǐng)求值設(shè)置過高，導(dǎo)致Pod頻繁驅(qū)逐。2.負(fù)載均衡策略不當(dāng)：NginxIngressController未啟用會(huì)話保持，導(dǎo)致患者數(shù)據(jù)跨Pod分發(fā)。3.存儲(chǔ)I/O瓶頸：江西某三甲醫(yī)院使用Ceph存儲(chǔ)，但未做性能隔離。優(yōu)化措施：1.彈性伸縮：配置HorizontalPodAutoscaler（HPA），根據(jù)負(fù)載自動(dòng)調(diào)整副本數(shù)。2.會(huì)話親和性：在Ingress中設(shè)置`sessionAffinity`，確?；颊哒?qǐng)求始終路由到同一Pod。3.存儲(chǔ)優(yōu)化：為AI推理服務(wù)單獨(dú)配置NVMe存儲(chǔ)，并啟用RDMA加速。3.題目：中國(guó)聯(lián)通江西分公司為某景區(qū)開發(fā)AR導(dǎo)覽系統(tǒng)，但發(fā)現(xiàn)手機(jī)卡頓率高。請(qǐng)從客戶端和服務(wù)器端分析原因，并提出改進(jìn)建議。參考回答：客戶端問題：1.渲染效率低：3D模型面數(shù)過多，未使用LOD（LevelofDetail）技術(shù)。-改進(jìn)：動(dòng)態(tài)加載高/低精度模型，如游客靠近景點(diǎn)時(shí)切換為高細(xì)節(jié)模型。2.內(nèi)存泄漏：JavaScript頻繁操作DOM導(dǎo)致垃圾回收頻繁。-改進(jìn)：使用WebWorkers處理耗時(shí)任務(wù)，并采用V8引擎的內(nèi)存分析工具（如ChromeDevTools）定位泄漏。服務(wù)器端問題：1.API響應(yīng)慢：景點(diǎn)信息未緩存，每次請(qǐng)求都查詢數(shù)據(jù)庫。-改進(jìn)：使用Redis集群緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，并設(shè)置TTL（如景區(qū)首頁信息緩存5分鐘）。2.網(wǎng)絡(luò)協(xié)議不優(yōu)化：未啟用QUIC協(xié)議，導(dǎo)致弱網(wǎng)場(chǎng)景丟包重傳嚴(yán)重。-改進(jìn)：部署QUIC代理，減少TCP連接建立時(shí)間。三、行業(yè)理解考察（共2題，每題20分，總分40分）1.題目：江西省計(jì)劃推動(dòng)“數(shù)字鄉(xiāng)村”建設(shè)，中國(guó)聯(lián)通江西分公司需設(shè)計(jì)一套農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案。請(qǐng)結(jié)合江西農(nóng)業(yè)特點(diǎn)（如茶葉、水稻），說明如何利用5G、北斗和AI技術(shù)提升產(chǎn)量與品質(zhì)。參考回答：方案設(shè)計(jì)：1.5G+北斗精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)：-茶葉種植：部署北斗RTK基站，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位，指導(dǎo)變量施肥（江西婺源茶葉產(chǎn)區(qū)適用）。-水稻種植：通過5G無人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)葉綠素含量，自動(dòng)噴灑葉面肥。2.AI智能分選：-茶葉：基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別系統(tǒng)，自動(dòng)分揀特級(jí)茶青（參考杭州某茶企案例）。-水稻：通過計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)稻谷病蟲害，減少農(nóng)藥使用。3.邊緣計(jì)算+大數(shù)據(jù)：-在縣農(nóng)委部署邊緣服務(wù)器，實(shí)時(shí)分析氣象數(shù)據(jù)與土壤濕度，推送預(yù)警（如南昌暴雨預(yù)警）。2.題目：江西作為“中國(guó)磁浮第一城”，計(jì)劃建設(shè)智能調(diào)度系統(tǒng)。請(qǐng)說明如何利用BIM+GIS+5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)磁浮線路的故障預(yù)測(cè)與應(yīng)急響應(yīng)。參考回答：技術(shù)方案：1.BIM+GIS融合：-將磁浮線路三維模型（BIM）與地理信息（GIS）疊加，實(shí)現(xiàn)全線路段狀態(tài)可視化。-江西南昌磁浮站場(chǎng)密集，該技術(shù)可快速定位軌道變形區(qū)域。2.5G+V2X應(yīng)急通信：-在列車部署5GC-V2X終端，實(shí)時(shí)傳輸軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)至控制中心。-若發(fā)現(xiàn)異常，通過5G+北斗精準(zhǔn)定位故障位置，自動(dòng)觸發(fā)備用線路切換。3.AI故障預(yù)測(cè)：-基于歷史維護(hù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM模型，預(yù)測(cè)軌道裂紋擴(kuò)張速度。-案例：上海磁浮曾通過該技術(shù)提前3個(gè)月發(fā)現(xiàn)一處焊縫疲勞裂紋。答案解析1.技術(shù)能力考察：側(cè)重5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)