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基于深度学习的传感云sink节点最优能效SWIPT波束成形设计_王哲

深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习

  • 2021-07-19
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基于深度学习理论的原电池探究设计_孔维锋

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  • 2021-07-19
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联合随机性策略的深度强化学习探索方法_杨尚彤

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  • 2021-07-18
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_工业互联网标识解析体系安全

联网域名系统(DNS) 工业互联网是工业体系和互联网系统融合发展产物 工业互联网需要构建标识解析体系 工业互联网标识解析体系内涵 建设新型基础设施意义重大 工业互联网标识解析体系总体框架 1.顶级节点 2 二级节点 3 产业生态 思考标识解析安全的三个关注重点 实践标识解析安全的障碍:zooko三角形猜想 A 身份安全 B 数据安全 C 行为安全 “立标准”:研究制定技术标准 “建标识”:建设标识解析体系 “用标识”:拓展标识创新应用 工业互联网产业联盟ALL

  • 2021-06-28
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微型近红外物联网节点的传感器输出数字化应用研究

物联网光谱分析技术的兴起,推动近红外光谱传感器向着微型化、数字化和智能化方向发 展。针对InGaAs焦平面数字化、智能化的发展需求,研究InGaAs光谱组件输出数字化方案。设计一种 集成自研ADC的数字化光谱传感电路,并研制了新型微型近红外光谱节点。该节点内部集成202个 有效光谱通道,波长范围为900~l 700IlIIl,光谱分辨率优于16IlIIl,波长准确性小于l m,波长重复性 优于o.3 m,节点系统信噪比约为500:l,帧扫描时间约3 ms。研究结果表明:该微型物联网光谱节点 满足近红外光谱分析实际应用需求,为传感器片上数字化输出发展和近红外光谱分析物联网应用提 供技术支持

  • 2021-06-24
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物联网环境下变电站信号可并行识别的改进帧时隙ALOHA算法

为了解决山地变电站监测信号的碰撞问题,该文首先构建山地变电站物联网监测系 统,研究传统帧时隙 ALOHA 算法并进行仿真和识别效率分析,鉴于该算法吞吐率较低、局限性 的弊端,提出改进帧时隙 ALOHA 算法。然而当监测信号量持续增大时,会导致信号识别成功率 急剧降低产生安全运行问题。因此,该文对该算法进行了二次改进,研究了可并行识别的改进帧 时隙 ALOHA 算法,搭建了变电站物联网测试平台,最后经过仿真验证,该改进算法保证了吞吐 率随着信号量增大时保持相对稳定,提高了山地变电站监测信号被成功识别的概率,保障了变电 站的安全。

  • 2021-06-24
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人工智能的新闻业综述

2017 年 3 月 5 日,“人工智能”被写入国务院政府工作报告。MIT(麻省理工学院) 科技评论杂志在此之前也曾将人工智能技术列为十大通用技术之首,人工智能技术在全球范 围受到广泛重视及运用。随着人工智能概念的第四次革命腾空出世,我们将不难预见人工智 能的发展变迁会改变包括新闻业在内的许多行业。而依旧处于媒体融合的主流趋势下的各大 新闻机构,正在追逐技术迭代的利器,致力于打造新媒介生态。显然,新闻业的“智能化” 浪潮已经酝酿。本文梳理了当前新闻领域以“人工智能”为主题的研究文章,对学者们关注 的主要焦点进行思考分析,另外简要比较了中外学者在该主题上的研究差异。

  • 2021-06-29
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人工智能主题股票的投资风险分析——基于VaR和Copula模型视角

股票市场是经济发展的晴雨表。时下人工智能兴起,相关人工智能产业发展迅 速。在人工智能大热的趋势下,越来越多普通投资者希望投资于股票市场中与人工 智能主题有关的上市公司股票,期望从中获得回报。普通投资者在二级市场参与投 资人工智能主题股票,主要有两种方式:一是直接对相关股票进行买卖;二是通过 买卖专注投资于人工智能主题股票的开放型基金。任何投资都有风险性,二级市场 也不例外。为了分析人工智能股票的投资风险特征,本文选取 2017 年 4 月 20 日 到 2018 年 11 月 20 日,共计 393 个股票交易日为样本时间段,以前海人工智能主 题混合基金、华夏沪深 300 指数基金,以及融通人工智能指数基金和其投资组合 持仓占比排名前 10 的人工智能主题个股作为研究对象,借助 Matlab、Eviews 和 Excel 等工具先通过描述统计的方法分析数据的分布特征等,再通过构建适当的 VaR 和 Copula 模型,对它们的投资收益风险和相关性进行定性和定量相结合的实 证研究。

  • 2021-06-29
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