在测试方法选择上，仿真测试、场地测试与道路测试共同组成了自动驾驶测试的“三支柱”。其中，场地测试与道路测试仅针对整车层面，且覆盖的场景工况有限，尤其是对于长尾场景，难以通过实车的方式进行测试。而自动驾驶仿真测试可以很好地弥补实车测试的不足，除了场景覆盖度外，更是可以针对自动驾驶算法、软件、硬件、子系统、整车等不同层级的测试对象，形成全链条测试。
软件定义无线电（SDR）不是新技术，已为很多的无线设备（除了制造低成本基于ASIC的低功耗设备，如智能手机和平板电脑）广泛所采用。物联网、5G等网络的发展会给SDR带来新的发展空间。自SDR首次提出以来已有30多年了，下面简单介绍下在SDR三十年演进历史中的主要事件。
业界普遍认为，混合波束赋形（例如图1所示）将是工作在微波和毫米波频率的5G系统的首选架构。这种架构综合运用数字 （MIMO） 和模拟波束赋形来克服高路径损耗并提高频谱效率。如图1所示，m个数据流的组合分割到n条RF路径上以形成自由空间中的波束，故天线元件总数为乘积m × n。数字流可通过多种方式组合，既可利用高层MIMO将所有能量导向单个用户，也可以利用多用户MIMO支持多个用户。
转机出现在学习OFDM（正交频分复用）的时候，调制与解调是通信的核心部分之一，OFDM的调制与解调却能用傅里叶变换对如此简洁而深刻的表述，感叹不已。傅里叶第一次在我心中有了如此清晰的，初步的物理概念。我一直觉得数学家很厉害，因为任何抛开实际物理概念的数学演绎都是极其抽象的，要想清楚并不容易，数学的抽象与严谨而没有附加物理概念的直观是我们惧怕数学的重要原因不是吗。冰冷的数学公式被赋予清晰的物理概念而变得如此鲜活，就如广义相对论之于黎曼几何，杨 · 米尔斯规范场之于纤维丛理论。所以呢，了解傅里叶变换的钥匙就是物理概念。
由于无线信号是敏感而脆弱的，易受干扰、弱覆盖等影响，发送的数据和接收到的数据有时候会不一致，比如手机发送的1 0 0 1 0，而基站接收到的却是1 1 0 1 0，为了纠错，无线通信系统就引入了信道编码技术。
统筹发展和安全,加强交通运输安全与应急保障能力建设。加快推进绿色低碳发展,注重生态环境保护修复,促进交通与自然和谐发展。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
目前湖北省化工行业采用历史总量法进行碳排放配额分配，历史总量法具有其自身的优势，如：对数据要求不高、操作简单、易于调整等，适用于生产工艺复杂、产品种类繁多的行业。但是从长远看，历史总量法也存在其不足，不能很好地利用市场手段达到节能减排最大化的目标。
流域研究框架——装机规划、发电能力、电价的三要素框架。我们在此前的电量测度模型中针对短期的来水波动进行量化，分析带来的业绩影响。
基于外场感知设备采集交通信息、气象信息、交通事件信息，通过数据中心进行数据的融合处理，最终实现运营管理、道路监控、收费稽核、安全救援、C端触达等功能，并对交通流进行控制等。
工业多变量时间序列（Industrial multivariate time series , MTS）是人们了解工业领域机器状态的重要视角。但由于数据采集难度和隐私的顾虑，用于构建智能维修研究和智能大模型的可用数据远远不够。因此，工业时序数据的生成具有重要意义。现有的研究多采用生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）来生成MTS数据。然而，由于生成器和鉴别器的联合训练，会使神经网络的训练过程不稳定。本文提出了一个基于时序增强的条件自适应扩散模型Diff-MTS，用于生成MTS。旨在更好地处理MTS数据复杂的时序依赖性和动态性。具体地说，提出了一种条件自适应最大均值差异（Conditional Adaptive -Maximum Mean Discrepancy, Ada-MMD）方法用于MTS数据生成。该方法提高了扩散模型的条件一致性。此外，建立了时间分解重构UNet (Temporal Decomposition Reconstruction, UNet, TDR-UNet)，以捕获复杂的时序模式，进一步提高生成时序数据的质量。在C-MAPSS和FEMTO数据集上的实验表明，与基于GAN的方法相比，Diff-MTS方法在多样性、保真度和实用性方面都有明显的提高。
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