1.白金岛十胡卡这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【5902455】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【5902455】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

通信世界网消息（CWW）5G网络以其高速率、低时延、广连接的特点，开启了移动通信的新时代。目前，5G技术已经广泛应用于各领域，改变了人们的生产与生活方式。然而，随着网络规模不断扩张、用户需求与业务类型日益多样化，5G网络服务质量面临更加严峻的挑战。在现实生活中，由于建筑物遮挡、地形复杂、信号传播损耗、设备故障等干扰，移动网络弱覆盖、覆盖空洞等问题频繁出现，导致用户终端的信号衰减过大甚至脱网等现象，大大影响了用户的网络体验，给其生产、生活带来不便。时至今日，传统依赖人工解决弱覆盖的方法，已经很难应对复杂的5G网络问题，而基于大数据技术并结合人工智能理念的创新解决方案，逐渐成为解决5G网络弱覆盖问题的利器。

弱覆盖是指无线信号在某一区域的强度或质量低于正常通信所需的最小值，从而导致用户终端出现通话不连续、数据速率降低、网络连接困难甚至无法通信的情况。

无线信号弱覆盖的形成是一个复杂的问题，涉及多个方面：地理环境复杂、建筑物遮挡使信号强度减弱；基站布局不合理、选址与高度设计不当，会影响信号的传播范围和覆盖效果；电磁环境变化导致信号不稳定或弱覆盖；通信设备自身的失效及老化等。信号弱覆盖势必严重影响用户的日常网络使用体验。长期处于弱覆盖环境下，用户会对电信运营商的网络服务产生不满，甚至会转向其他运营商，从而对运营商的品牌形象、营收造成重大影响。

大数据技术在弱覆盖问题中的应用

在5G技术日益普及的背景下，移动网络数据流量呈爆发式增长，其来源各不相同，包括用户设备、基站、核心网等；数据种类也异常多样，包括结构化、半结构化、非结构化等不同格式。与此同时，5G网络覆盖的需求也不断增加，而传统的网络规划与优化、数据处理方式已经难以满足，导致弱覆盖问题变得更加复杂且难以解决。

大数据主要是指大规模、超大规模的数据集，具有大量、快速、多样、真实四大特征。大数据处理技术可以从数据中挖掘有价值的信息，因而越来越受到人们的重视。而移动通信运营商通过多种方式收集移动网络运行中的各类数据，特别是与弱覆盖相关的数据，就可以对症下药解决此类问题。因此，充分利用大数据技术并结合人工智能理念，成为解决弱覆盖问题的有效途径。此方法主要涉及数据的收集与整合、处理与分析，以及弱覆盖区域识别三个方面。

收集与弱覆盖相关的各种数据，包括用户设备数据、基站数据、网络运营数据等。

用户设备在使用移动通信网络的过程中，会不断地向基站发送并接收数据，这些数据包含了丰富的信息，如用户设备的位置、信号强度、信号质量，以及用户设备上所安装的应用程序在运行过程中产生的信息（应用的使用频率、使用时长、数据流量消耗等）。这些信息能准确反映用户的业务需求和行为习惯，对运营商优化网络资源配置具有重要意义。

基站作为重要的无线网络设备，具有自身特定的工参数据，既包含了基站的位置、发射功率以及天线方位角、下倾角等信息；又有MR（Measurement Report，测量报告）数据，反映用户设备与基站之间的无线链路状态；除此以外，还有重要的告警数据。

在移动通信网络运营过程中，产生了大量的用户业务使用与费用数据、网络运行状态数据和业务平台数据，运营商借助这些数据可以了解用户的消费习惯、发现网络设备的潜在问题，还能掌握用户对各项业务的体验情况。

如果有效整合这些数据，就可以构建一个比较全面的数据集，有助于后续针对弱覆盖问题进行分析。

系统采集的初始数据比较繁杂，有效价值不高，需要先进行预处理，也就是清洗，除去其中的噪声数据，填补缺失值并修改明显的错误值。同时，对终端、基站等不同来源的数据进行格式统一和标准化处理，以便后续进行融合分析。另外，还需要进行数据归一化操作，将不同等级的数据转换到相同的数值范围内，以便进行有效比较，避免产生负面影响。

数据进行预处理后，就能从中提取反映弱覆盖问题的特征，如反映信号强度的RSRP（参考信号接收功率）、反映信号质量的SINR（信号与干扰加噪声比）、用户设备位置信息、基站参数、应用加载时间、卡顿次数等。采用信息增益、卡方检验等方法，筛选出对弱覆盖识别贡献度较高的特征，去除其中冗余特征，就能提高分析的效率和准确性。

拥有了大量的有效数据后，就可以进行弱覆盖区域的识别。不同的识别算法对应不同的应用场合，常用的算法包括基于阈值的检测算法、聚类算法等。基于阈值的检测算法是一种最基本的方法，它直接将数据集中的RSRP值与预设的弱覆盖阈值进行比较，当RSRP值低于阈值（如-110dbm）时，判定该采样点所在区域为弱覆盖区域。这种算法简单直观，但对于复杂的网络环境可能存在一定程度的误判。而聚类算法主要通过对数据中的多个特征（如RSRP值、SINR值等）进行综合分析，将具有相似特征的数据聚成一类，再对不同的类别进行综合考察，从而识别出弱覆盖区域。

在利用大数据进行弱覆盖识别的过程中，还可以将不同数据源的数据融合分析，从而更加高效、精确地定位。

MR是用户设备向基站上报的测量报告，包含了丰富的无线链路信息，具有信息覆盖范围广、数据量大且实时性强等特点。OTT（Over The Top，指通过互联网向用户提供各种应用服务）数据是终端操作系统在运行APP业务时产生的，经过屏蔽个人信息后上传至后台，形成针对网络相关参数的专业数据，可以真实反映用户对应用的感知。因此，若将OTT数据与MR数据进行有机融合，就可以更加精准地定位移动网络的弱覆盖区域。这是因为MR数据在反映网络的整体覆盖状况方面具有优势，而OTT数据则能从用户实际体验的角度提供更详细的信息。充分发挥两者的优势，利用MR数据确定网络的大致覆盖情况，再通过OTT数据进一步验证和细化弱覆盖区域的具体位置，就能实现对弱覆盖区域的识别。需要特别注意的是，在两种数据的融合过程中必须对其进行预处理，统一数据格式和时间戳，确保数据的一致性和准确性。

选择合适的算法，构建基于机器学习算法的弱覆盖识别模型，就可以将人工智能技术运用到弱覆盖区域识别的过程中。常用的算法包括决策树、随机森林、神经网络等。决策树算法就是构建树形结构对数据进行分类和预测，它的优点是易于理解、计算效率高。随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并综合其计算结果，有效提高模型预测的准确性和稳定性。神经网络算法具有强大的学习能力和非线性映射能力，能够处理复杂的数据模式，但需要更多的数据，训练过程也更加复杂。

在成功定位弱覆盖区域并厘清其成因之后，就可以着手建立弱覆盖优化模型、制定优化方案，如采取调整基站参数、优化网络结构、增加基站数量等措施。优化模型必须经过不断的训练与评估才能真正投入使用，在训练开始前，需要准备好训练数据集和测试数据集，其中训练数据集用于模型的训练，测试数据集用于模型性能的评估。在训练过程中，应根据所选择的机器学习算法，设置合适的参数，通过迭代训练不断调整模型参数，使模型能够更好地拟合训练数据。通过训练和评估，判断模型能否满足实际应用需求，如果不满足，则需要重新调整模型参数或特征选择，开展进一步的训练和优化。

将训练好的弱覆盖识别模型部署到现网的监控平台上，就可以充分发挥其功能，快速处理网络中的各种数据，识别出弱覆盖区域，生成相应的弱覆盖报告。运营商可以根据这些报告，及时采取针对性的优化措施，从而优化网络覆盖质量，提升用户体验。此外，还应根据使用情况进一步评估、优化模型和算法，持续进行迭代升级。

在5G网络覆盖范围日益广泛的当下，基于大数据技术充分 收集相关数据，进行高效筛选清洗；基于弱覆盖判别准则，综合考虑多种因素采用合适的算法，并结合人工智能技术理念，训练、测试、应用合适的弱覆盖识别模型，将大大提高网络覆盖质量，提升用户体验，促进移动通信网络持续健康发展。