基于信源-信道互感的5G网络数据高速编码算法

优化5G移动自组织网络数据编码效率与误码率，提出基于信源一信道互感知机制的5G移动自组织网络数据高速编码优化算法。采取马尔科夫信道转移模型对节点信道编码，构建信遭高速编码预测机制，获gv4t源唯遭激发状态；通过激发状态节点的信道编码偏移特性，使用级联方式修正其偏移值，得到最佳传输状态的数据交互率；依据中心一外围分组方式，构建信源权重映射机制，利用最高传输速度及最低编码误码率进行传输划分。仿真结果表明，与信道信源联合优化感知算法（source-channel optimal joint cutting algorithm，sOJc）、欧式几何混沌感知自适应算法（european geometric chaos aware adaptive algorithm，EGCA）相比，该算法的G编码质量与编码速率更高，误码率更低。

2021-06-28
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5G技术在煤矿井下应用架构探讨

通过对比、分析5G非独立组网（NSA）和独立组网（SA）架构的网络部署及优缺点，结合煤矿井下 4G“一网一站”已普遍应用的现状，提出了基于NSA的煤矿井下4G与5G融合网络架构，利用4G网络实现语音、调度功能，5G网络拓展其他智能化应用，以最大程度地减少投资。研究了煤矿井下5G网络传输方式，重点探讨了5G承载网的3种前传组网方案及适用场景：光纤直连方案适用于井下水泵房、变电所等场所的机器人巡检，虚拟现实（VR）／增强现实（AR）培训，无人值守工作面等场景；无源波分复用方案适用于井下网络部署简单、独立维护性强的场景；有源光传送网方案可灵活适应不同场景。探讨了智能巡检机器人、环境监测与安全防护、VR／AR智慧煤矿、井下车辆无人驾驶4种煤矿井下5G网络切片应用场景，分析了不同场景下5G组网架构的应用模式

2021-06-28
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5G网络中流媒体资源的联合调度与分配优化

了分层次云服务系统。采用“效用函数”做为本地微云系统和云无线接入网络联系的中间桥梁，定义了收益函数和成本函数，成功建立了综合效用最优化模型。在运行中，Ｃ-ＲＡＮ负责无线资源的分配问题，本地微云服务器负责统筹本地用户的对虚拟资源的服务需求，数据中心负责预测用户需求并将数据和服务缓存到本地的微云系统中，通过集中式调度和分布式分配的最优化组合，得到网络资源最优联合调配方案。仿真结果表明：资源联合调度与分配（ＪＲＳＡ）模型能够均衡整个网络的负载，进一步提高资源利用率和扩大系统容量。

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基于新工科理念的物联网工程专业建设

基于新工科理念的物联网工程专业建设，物联网技术理论

2021-06-28
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物联网中的嵌入式终端

物联网中的嵌入式终端，终端的特点技术要求

2021-06-28
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基于画布模型的物联网商业模式构成要素研究

2021-06-28
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实时大数据处理技术在状态监测领域中的应用_周国亮

随着智能电网建设和研究的不断推进,对输变电设备状态监测的广度和深度不断加强,状态监测过程中收集的数据量呈指数级增长。然而,电力系统要求对生产、管理、运营能够实时监控,对在线监测系统的实时性要求很高。现有的大数据处理技术（如Map Reduce等适合离线大数据分析）应用于在线状态监测系统时,其性能很难保证。根据状态监测数据特点,利用Storm实时处理监测数据流,设计了数据流处理拓扑结构和消息树；利用Spark内存集群计算技术,提高状态评价和数据分析算法的性能,设计了k-means的聚类算法,实现数据的聚类划分。最后提出了结合大数据处理、实时流数据处理和内存批处理技术的状态监测数据实时分析框架。

2021-06-28
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基于大数据的数字电视用户关机行为预测_万倩

广电有线运营商利用双向数字电视机顶盒回传的用户收视行为数据,结合广电BOSS系统提供的媒资数据,通过采用大数据分析技术,为数字电视用户提供个性化的收视服务,极大提升了用户体验并增加了营业收入。然而,回传数据难以捕捉到电视机的状态,在机顶盒未关闭而电视机关闭的情况下,通过回传数据得到的用户收视行为是无效的,会影响大数据分析系统对用户收视行为的预估。通过分析已知的数字电视用户关闭电视机的行为特征,生成用户关机模型,从而预测无法采集到电视机关机数据的数字电视用户的关机行为,保证用户收视行为统计的有效性。

2021-06-28
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。