新能源汽车用电池及电池模组的标准化探究

新能源汽车用电池及电池模组的标准化探究新能源汽车用电池及电池模组的标准化探究

2021-12-24
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5G最重要的应用场景——智能网联汽车

2019年3月，工信部部长苗圩曾表示，5G应用80%将用于物和物之间的通讯，以无人驾驶汽车为代表的5G技术应用可能是最早的应用。2020年1月，在中国电动汽车百人会第六届年度论坛上，苗圩再度表示“在中国我们在道路的改造方面坚决的推行5GLTE-V2X”。2017年以来车联网、车载监控、智慧停车相关政策频出，预计2020年两会时点临近，政策有望持续落地，此外，智能网联汽车示范区有望逐步升级为先导区，R16标准亦有望于3月以后出台。政策推动下，车联网行业落地加速，已成为5G应用先锋。

2021-12-24
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5G基站供电与制冷节能技术探讨

随着信息通信业的快速发展以及“新基建”的加速推进，我国5G网络的基础设施建设也步入了高速发展的轨道。5G网络在具备高速率、大容量、低时延、高可靠等特性的同时，5G基站的单站功耗也有了数倍的增长，实现5G基站节能运营尤为重要。探讨了5G基站供电系统和制冷系统的节能技术，以助力5G基站安全可靠、绿色低碳运行。

2021-12-24
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基于5G的智能调车试点案例

近年来随着新技术为代表的新一代工业技术快速发展，改善作业环境、保障作业安全、提高调车自动化水平、提高调车效率，实现货运铁路作业智能化、自动化成为了智能调车的发展方向，尤其是调车作业 “智能化”更是智慧调车的未来发展的趋势。

2021-12-24
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一文读懂5G基站节能技术

近年来，全球运营商营收整体不断下滑，OPEX支出却不断增加，其中基站电费在网络运营支出中占比超30%。5G基站由于更大的带宽、更多的通道数、器件集成度低等因素影响，功耗相当于4G基站的3-4倍。截止9月5日，全国已建成5G基站超48万个，预计年底将突破60万站，估算一年的电费将超300亿。5G基站节能已成为5G商用中不得不考虑的一个棘手问题。

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基于AI的4/5G基站节能解决方案应用

经过统计发现，网络话务量存在明显的潮汐效应，忙时闲时能耗占比达到4倍之多，统计行业闲时（0：00—06：00）时段，业务流量仅占全天流量的0.35%，但是大部分基站设备却始终保持持续运行状态（所有资源24 h持续运行），能耗并没有随业务量动态调整，造成能耗浪费。传统宏基站能耗构成中基站主设备占整体能耗的50%，而射频单元能耗占主设备能耗的80%，而PA（功放）能耗占射频单元能耗的79%。随着分布式基站（主设备能耗占90%+）成为主流建站方式以及5G的大规模商用，基站主设备能耗占比将继续提高。对于主设备而言，如何有效降低载波功放模块的能耗成为基站节能的主要考虑方向，而如何通过动态调整的方式实现基站的智能化节电成为电信运营商能耗降低的重点研究方向。

2021-12-24
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基于自适应遗传量子粒子群算法的配电网故障

PSO 是一种利用记忆与反馈机制实现快速有效搜索的群体智能优化方法，优点在于计算速度快，在解决大规模数学优化问题上有一定的优势[11]。相对于其他智能算法，PSO 具有参数设置比较简单、易于实现、搜索速度快、收敛性好等优势。但是，PSO 在针对有多个局部极值点的函数时，容易发生陷入局部最优的现象，从而导致早熟，寻找不到最优的点[12]。

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基于卷积神经网络的电力操作票文字识别方法

随着移动设备新技术的发展，文档图像获取途径突破了扫描仪的限制，手机拍摄越来越受到欢迎。在电力运维检修现场，手机拍摄操作票更方便快捷。与扫描仪得到的干净规整图像不同，手机拍摄的文档图像存在光照变化强烈、清晰度低、笔迹潦草等特点。手写字体与印刷字体差异性大，书写习惯因人而异，缺乏规范性，横竖不直、撇捺不斜、笔画不清等加大了文字识别的难度[1]。OCR（传统光学字符识别）技术能够准确识别清晰成像的操作票印刷文字，但在其他场景，尤其是手写字体的识别上存在较大困难，为实现操作票电子化管理带来了挑战。20 世纪90 年代，深度学习神经网络模型受到了学术界的重视，逐渐发展成熟，在自然语言处理、模式识别、图像识别等领域涌现了大量前沿方法。DBN（深度信念网络）[2]、SAE（堆叠自动编码器）[3]、CNN（卷积神经网络）[4-5]、RNN（循环神经网络）[6]等方法为文字识别难题提供了新的解决思路。近年来，研究者提出了很多基于深度学习的文字识别方法。针对卷积神经网络，本文将文字识别方法归纳为以下3 类。

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