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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法（BRSVA）。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
  • 阅读574
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  • 6页
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【IEEETNNLS】基于轻量级组Transformer的边缘智能时间序列约简网络及其在工业RUL预测中的应用

最近，基于深度学习的模型，如transformer，由于其强大的表示能力，在工业剩余使用寿命（RUL）预测方面取得了显著的性能。在许多工业实践中，RUL预测算法被部署在边缘设备上进行实时响应。然而，深度学习模型的高计算成本使其难以满足边缘智能的要求。本文提出了一种具有多层次时间序列缩减的轻量级组Transformer（GTMRNet）来缓解这个问题。与计算所有时间序列的大多数现有RUL方法不同，GT MRNet可以自适应地选择必要的时间步长来计算RUL。首先，构建了一个轻量级的组Transformer，通过使用具有显著小波参数的组线性变换来提取特征。然后，提出了一种时间序列缩减策略，以自适应地过滤掉每一层不重要的时间步长。最后，开发了一种多层次学习机制，以进一步稳定时间序列缩减的性能。在真实世界条件数据集上的广泛实验结果表明，所提出的方法可以在不牺牲精度的情况下显著减少高达74.7%的参数和91.8%的计算成本

  • 2024-08-30
  • 阅读574

IDC&华为：2022年建筑近零碳升级白皮书

根据国际能源署（IEA）发布的《2019 年全球建筑现状报告》数据显示：在所有与能源相关的行业里，建筑行业二氧化碳排放总量位于首位，占总排放量的 39%。未来几年，建筑行业仍将保持高速增长，这给实现《巴黎协定》提出了严峻的挑战。从国内建筑业来看，这种情况无疑更加严重，根据 2021 年发布的《中国建筑能耗与碳排放研究报告》数据，2019 年建筑全过程碳排放 49.97 亿吨，占全国碳排放比重的 50.6%，其中运营阶段碳排 10.3 亿吨，占当年全国碳排 21.2%。在“碳达峰”、“碳中和”的战略目标下，建筑行业发展节能减排、绿色环保模式的重要性显著提升，其中建筑运营是需要重点关注的领域。

  • 2023-09-04
  • 阅读574
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  • 49页
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华为园区网络智能运维技术白皮书

网络是数字化的基座，数字化转型带来终端和网络规模的增加、业务模型的多样和复 杂，但网络运维的资源和人力，却没有得到同比例的增长。传统“以设备为中心”的 网络运维，无法感知用户和业务体验，被动响应“故障”发生，难以满足数字化转型 时代的用户和业务体验保障需求。

  • 2023-05-29
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物联网白皮书（2014年）

本白皮书版权属于工业和信息化部电信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的， 应注明“来源：工业和信息化部电信研究院”。违反上述声明者， 本院将追究其相关法律责任。

  • 2021-12-07
  • 阅读574
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  • 49页
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AII工业互联网时间敏感网络TSN产业白皮书

工业网络基于工业控制系统发展而来，20世纪90年代兴起现场总线技术，通过标准化的通信接口解决了工业控制系统内部执行器、传感器以及变送器等设备的互联问题，实现了各类工业数据信号的共总线传输。

  • 2021-04-01
  • 阅读573
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  • 45页
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息；由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数；该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布；将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
  • 阅读573
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
  • 阅读573
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