FWA(Fixed wireless access)是指对固定或者游牧的对象(即使使用连接时也几乎没有移动)提供连接的一种无线链路,这一概念已被频繁地用作最后一英里电缆连接的替代品。因此,它经常被用来与其他最后一英里连接解决方案进行比较,比如FTTx(纤到x)和xDSL(x数字用户线)。在所有的部署选项中,5G所提供的FWA以其优越的无线能力成为FTTx的竞争替代品,为移动运营商提供了商业机会。
物联网(IoT)正在带来大量的智能连接设备,这将孕育出许多新业务并提升产业效率。IoT将改变商业模式和人们的生活方式,在未来很长时间内推动创新。未来十年,据预测全球将部署100亿个连接的设备,很多重要的商业领域将依赖物联网,并产生上万亿美元的经济价值。物联网是全互联世界的基石,万物互联的到来只是时间问题。
为了提高空客A220飞机舱门生产线装配效率,降低人力工时成本,首先采用精益思想,利用时间测量法测量了舱门生产现场的装配工时数据,确定产能提高所需的工装数量;其次利用意大利面条图统计了现场操作者在装配操作过程中的物流动向,分析可能存在的浪费现象。基于浪费现象和舱门装配工艺流程特点,选择产品聚簇式的原则布置舱门生产线,同时按照工业工程方法确定整体站位串行、局部瓶颈站位并行的布局形式,建立了舱门精益生产线。最后通过3dsMax软件对整体布局进行三维渲染。
VR/AR业务对带宽的需求是巨大的。高质量VR/AR内容处理走向云端,满足用户日益增长的体验要求的同时降低了设备价格,VR/AR将成为移动网络最有潜力的大流量业务。虽然现有4G网络平均吞吐量可以达到100Mbps,但一些高阶VR/AR应用需要更高的速度和更低的延迟。
模糊专家系统在电力变压器在线故障诊断中的应用初探模糊专家系统在电力变压器在线故障诊断中的应用初探
通过外场测试对2.1GHz NR在不同功率、不同通道数、动态频谱共享功能、超级上行功能等条件下的覆盖能力、吞吐率进行对比和分析,阐述了2.1 GHz频率重耕至5G的优势和存在问题,提出2.1 GHz频率重耕的策略、建议和现阶段需要重点解决的问题。该研究以实测为基础多维度阐述2.1GHz频率的关键问题点,并提出可落地的策略建议。
本次针对大市场和顺华府2栋18层进行试点,该小区属于老城区砖混结构中高层居民楼,占用铖锦泰大酒店5G站点信号(站高约60 米13层建筑加抱杆,距离和顺华府小区约160米左右),中高层信号覆盖较差。为了更好的确认pattern场景,通过实地对小区情况、站点安装、站点情况进行实地勘测,铖锦泰大酒店站点勘测信息
大规模多用户MIMO(Massive MU-MIMO)系统需要部署比用户终端多得多的射频(RF)传输链路以进行适当的空间复用。这与传统上仅用一条RF链路向很多幅天线馈送信号、以模拟方式控制相位移动(模拟波束赋型)的系统(如下图所示)是不同的---相当于一个单天线终端具备一幅高指向、可控制的天线。
没有账户,需要注册
163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT)
本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
这种让液体以压的方式,使物体克服阻力运动,也就是传递动力(力和速度)的技术,就是液压传动,也被简称为液压。 因为相比较上述的动压传动而言,这里的液体流动速度可以慢得多,所以,也被称为静压传动、静液压传动。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件,能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况,包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上:https://data.nasa.gov,有一个大型公开可用的数据集,包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列,通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中,我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段,最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型,尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测,对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南