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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系统中LDPC码译码算法研究及硬件实现

低密度奇偶校验 (Low-Density Parity-Check, LDPC) 码具有逼近 Shannon 限的优异性能,而且译 码复杂度低、结构灵活、低延时,可实现高速并行译码,近二十年来一直是信道编码领域的研究热 点。目前 LDPC 码已广泛应用于无线通信 (WiFi,WiMAX)、深空通信、光纤通信、卫星数字视频和 音频广播等领域;现 LDPC 码已经确定为 5G 系统中数据信道的编码方案。本文主要研究了 5G 标准 中 LDPC 码的特点、译码算法及硬件结构设计。

  • 2021-06-28
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基于深度学习的行人再识别技术研究

伴随着智慧城市以及公共安防领域的飞速发展,视频监控系统的应用范围不断扩 大,面对每天都产生的大量监控视频数据,传统的视频分析技术已经无法满足人们实 际的需求,怎样才能快速地从视频数据中获取所感兴趣的目标逐渐成为一个研究的重 点。与此同时,由于深度学习框架在目标检测与识别任务中的突出表现,很多学者不 断尝试将其框架应用于智能视频监控技术研究之中,训练更具泛化能力的模型来解决 实际监控中的问题。基于以上的背景,本文在充分利用楼宇监控视频产生的大量视频 数据的基础上,基于深度学习的相关知识对多摄像头多运动目标进行检测与再识别

  • 2021-06-29
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基于共演战略的制造业企业推进智能制造路径研究

制造业作为国民经济的支柱性产业,是国家经济发展的基础。由于竞争格局变化、 市场需求日新月异等问题,推进智能制造已成为发达国家和发展中国家制造业企业未 来的发展趋势,我国当前处于制造业转型升级的关键时期,制造业企业推进智能制造 能有效的解决缺乏核心竞争力、劳动成本上升等问题,是提升我国综合实力、实现工 业化的根本保证。因此,为了保证制造业企业能够顺利推进智能制造,采用科学合理 的方法对制造业企业推进智能制造的路径进行研究,有利于我国制造业企业顺利实现 智能制造,提升综合实力。

  • 2021-06-29
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基于深度学习的铣刀磨损状态识别及预测方法研究

当前新一代信息技术与传统制造产业逐步融合,形成以信息物理系统为基础的全 新制造模式。在未来智能制造环境下,工厂内各类传感器采集的数据将以源源不断数 据流形式传入云端,并借由服务器分析提取出设备的隐含状态信息,从而对生产系统 进行优化与控制。不同于传统浅层机器学习方法,深度学习模型在数据量处理规模、 非线性能力、收敛性等方面优势明显。本文针对铣削加工过程中刀具磨损问题,应用 深度学习方法建立刀具磨损状态识别及磨损量预测模型

  • 2021-06-29
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光伏新能源企业智能制造转型升级案例研究

制造的进步是社会发展的动力和根本,制造业代表国家的生产水平和综合 实力。随着科技的不断发展与进步,生产制造能力也随之不断提升,涌现出新 的技术和生产模式。自德国提出工业4.0以来,各个国家都在争相提升本国制 造业的竞争力,美国提m先进制造业发展、日本提出机器人新战略,我国也根 据自身的发展现状与特点,提出中国制造2025的国家战略。近年来,各个行业 对制造能力快速提升的需求越发旺盛。

  • 2021-06-29
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AI-2对铜绿假单胞菌致病性的影响及其机制研究

铜绿假单胞菌(P. aeruginosa, PA)作为院内感染的最常见 病原体之一 ,其致病性主要在于其生物被膜(Biofilm, BF)的形成和 分泌的毒力因子,本课题组前期调查中发现呼吸机相关性肺炎 (Ventilator-associated pneumonia, VAP)患儿导管上产自诱导因子 2 (Autoinducer-2, AI-2)细菌如链球菌属和克雷伯杆菌属与铜绿假单胞 菌广泛共存,这种有趣的现象引起了我们的注意。本研究目的在于探 讨 AI-2 是否能作为中间桥梁影响 PA 野生菌株 PAO1 BF 的形成和毒力 因子的产生。

  • 2021-06-29
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基于NoSQL数据库的农田物联网云存储系统设计与实现

为了解决农田物联网大量图像、视频和传感器等结构化和非结构化数据实时处理与写入问题,该文基于分布式 存储与 NoSQL(Not Only SQL)技术,结合农田物联网数据特征,利用 HDFS(Hadoop Distributed File System)和 HBase(Hadoop Database)存储非结构化和结构化数据,基于 Redis 缓存服务,设计了三层物联网数据云存储框架,实现了 海量农田物联网数据存储中的业务处理、事务处理、图片打包与索引、负载均衡等关键技术。面对复杂业务下的事务数 据一致性,该文采用基于 HLock 的乐观锁机制,实现了 HBase 对强事务性的支持,经过与传统 MySQL 集群事务对比测 试,当数据量级在 500 万时,数据读取效率提升达 35.75%。为了提高农田物联网中大量的小图片和小文件处理效率,基 于图片打包合并策略,利用 SequenceFile 技术实现物联图片的快速索引读写技术,与原生 HDFS 存储效率相比,读写效 率提升 30%以上。该研究可以为海量农业物联网数据的存储和管理提供技术参考和理论支撑。

  • 2021-06-24
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