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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示，解决数据结 构表示的局限性，能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力，不需要再次训练原数据集，并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新，从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明，该模型具有很好的拓展适应性与保持性，能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求，具有很好的拓展实用性。

  • 2021-06-21
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用于在移动通信系统中发送或接收信号的方法和装置

提供一种用于会聚物联网（IoT）技术和用于支持超出第4代（4G）系统的更高的数据传送速率的第5代（5G）通信系统的通信技术，及其系统。基于5G通信技术和IoT相关技术，本公开能够被应用于智能服务（例如，智能家庭、智能楼宇、智能城市、智能或互联汽车、保健、数字教育、零售业，和与安全性和安全相关联的服务）。本公开提供根据终端的状态的寻呼监视方法以及在考虑终端的不活动状态的情况下报告连接设立失败的方法

  • 2021-04-26
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基于5G及人工智能的企业AR实践应用与探索

在经济飞速发展的今天，节能降耗已成为全社会共同关注的话题，也是工业制 造企业迈向智能制造 4.0必须思考的问题。AR在未来企业中的重度应用和现 在的技术特性决定了 AR需要更高的带宽和更低的时延，才能达到更好的用户 体验。而 5G背景下，企业 AR应用在人工智能的加持下，可实现智能识别及智 能运算，能够解决企业切实问题，提高制造效率，降低出错率，降低生产成本，实 现真正的智能制造。

  • 2021-06-19
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云计算下通信大数据多属性特征引导融合仿真

对云计算下通信大数据的引导融合是当前数据处理和使用的核心技术之一，传统引导融合技术均存在属性节点生存 期较短的问题，造成后续维护和运营成本有较大幅度的增加，融合效率降低。为了解决上述问题，提出云计算下通信大数据 多属性引导融合新技术，对当前用户所需要的特征数据划分为不同的数据团，根据属性信息制备属性标签，进行数据团集 成；根据集成结果，利用粗糙制备决策树，计算数据属性特征。对当前决策树获取的信息属性特征进行权值排序和计算，明确 输入和输出特征的属性关联度；最后通过寻找属性关联度实现多属性的引导融合。仿真结果表明，应用上述引导方法后，特 征数据节点融合能耗降低22％，节点挖掘率提高30％，可以有效解决数据属性节点生存期问题。

  • 2021-06-19
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基于大数据的食品安全应急管理多源信息融合治理研究

基于多源信息融合可以从宏观微观两个层次无限逼近事实真相，依此作出更为科学的食品安全应急管理决策。政府大数据治理分为汇聚、融合、应用3个阶段，基于多源信息融合，从事前预防、事中处置和事后恢复应急管理过程构建大数据多源信息融合治理框架，包括治理主体、治理信息整合与主题数据库、信息共享与交换平台、信息安全管理保障等模块，分析在多源信息融合治理框架下，从政务资源整合、共享共建平台建设到信息安全管理保障的过程和实现途径。研究表明信息融合是提高食品安全应急管理能力的核心议题，是跨组织、跨部门协作的关键；政府必须基于共建共享的理念，将合作与共享纳入食品安全应急管理体系中；安全与监控体系应贯穿政府大数据融合过程，通过技术工具和数据标准实现数据安全保障。

  • 2021-06-18
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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法

户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响，只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面，难以准确地产生推荐。为此，融合用户社交关系和时间因素，提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模，得到用户一物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的 时问权重，将其与用户的标注行为权重相结合，计算基于时问的用户相似度。对用户的社交关系与基于时问的用户相似度进行加权处理得到用户的权重，在此基础上，考虑其他用户的影响，计算用户对物品最终的偏好权重，并根据排名产生推荐结果。在Last．fm数据集上的实验结果表明，该算法能更全面地考虑用户特征，有效提高推荐的 质量

  • 2021-06-17
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基于5G技术的多智能机器人应用研究_盛春明

本文通过在机器人中内置小型存储器,建立分布式传输网络,并通过远端控制技术统一分配系统云计算能力。机器人除了作为信息采集点之外,还可以作为云计算终端进行数据处理。引入自定义网络（Software Defined Networking,SDN）和网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）技术,利用不断成熟的云计算技术,来满足这些高传输和低延迟的要求,在5G网络中为机器人系统提供稳定的数据传输和较低的通信时延,提高机器人对环境和控制命令的反应,最大程度优化机器人系统的运算能力。

  • 2021-06-07
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基于大数据挖掘交通流量预测

“当前各种交通信息采集技术（如微波、视频、环形感应线圈等）已被广泛地运用子城市、 高速等交通路段或卡口，并且这些交通信息采集系统每天都会产生的实时交通数据。实时交通数据以数据流的形式记录行随时间变化的空间小区域等）信息，具有天量、连续、不断变化和要求即时响应的特点。交通领域所涉及的数据具有大数据4特点:规模性（volume）， 数据的规模从yariety）, 除了传统的关系型数据，

  • 2021-04-29
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