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《硬件详细设计文档》解析之四 归一化审查

归一化工作按照层次分类：器件归一化，电路板归一化，硬件平台归一化，网络结构归一化； 平台归一化是：一套硬件平台，通过不同的硬件模块的组合，承载不同的软件加载，可以支持不同的业务，既可以支持这个业务，也可以支持那个业务。例如我们以前开发的硬件平台，业务类型支持：彩信、彩铃、短信，呼叫中心、统一通信等场景。

  • 2021-04-28
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大数据报告

本白皮书是继《大数据白皮书（2014 年）》《大数据白皮书（2016年）》《大数据白皮书（2018 年）》《大数据白皮书（2019 年）》之后中国信通院第五次就大数据发布白皮书。本白皮书在此前四版的基础上，回顾了去年以来大数据各领域的最新进展，梳理了中美英等国数据战略的最新动向，阐述了大数据技术的最新趋势，分析了我国大数据产业、重点领域应用以及数据治理的热点与现状，并对“十四五”期间大数据的发展趋势进行了展望。

  • 2021-04-22
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层次混合模型快速遥感影像分割算法_石雪

针对高分辨率遥感影像中同物异谱和同谱异物导致的分割困难问题,提出一种层次高斯混合模型（HGMM）快速遥感影像分割算法.首先采用HGMM构建影像的统计模型,其具有准确建模像素强度统计分布呈现的非对称、重尾和多峰等复杂特性的能力；然后根据贝叶斯理论构建基于HGMM的分割模型,为了简化参数求解并提高算法效率,定义均值和方差为关于权重的函数；最后采用共轭梯度（CGM）求解模型参数.实验中采用所提出算法和传统统计模型分割算法分别对合成、全色和彩色高分辨率遥感影像进行分割实验.实验结果表明,所提出的HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,且能够准确和有效地分割全色和彩色遥感影像.

  • 2021-05-03
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5G移动通信系统关键技术研究

根据业务的服务质量要求、空时分布，设计面向能效的弹性跨层自适应传输机制，分析不同网络架构特点，建立多小区异构网络小区平均能效模型，给出多小区协作通信的高能效资源分配策略。

  • 2021-06-27
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华为鸿蒙深度研究

6月2日，华为正式发布鸿蒙操作系统——HarmonyOS。这是一款面向全场景的分布式操作系统，和苹果安卓等手机电脑系统不同，鸿蒙系统可用于物联网各种设备。 HarmonyOS既能控制手机，同时也能适配PC、平板、手表等智能终端，突破以往不同属性智能终端设备间普遍存在的“兼容性”难题。 华为消费者业务软件部总裁王成录在接受央视财经采访时表示，和安卓以及苹果ios系统相比，鸿蒙2.0在使用体验方面同样流畅，而且相较之下，鸿蒙更看重智能设备间的互联互通，未来，鸿蒙也将在车载、智能家居等方面发力。

  • 2021-06-07
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基于动态投影系统的带非线性边界约束混行路网均衡模型求解算法_徐若辰

烧失量（LOI）是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法（GA）-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱（XRF）分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差（RSD）为1.3%；海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%～6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
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基于改进混合蛙跳算法的氧量对象模型辨识_孙宇贞

针对混合蛙跳算法易早熟、寻优精度低的缺陷,将混沌初始化和局部变异高斯因子引入混合蛙跳算法,进行种群初始化和局部搜索的改进。将改进后的混合蛙跳算法用于火电厂过程模型辨识,以某1 000 MW火电机组双输入单输出的尾部烟气含氧量模型为辨识对象进行系统辨识。结果表明:与混合蛙跳算法相比,改进的混合蛙跳算法种群遍历性更广,局部搜索更快,能够避免陷入局部最优解,全局寻优能力更强,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。

  • 2021-05-06
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一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究_李占英

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。

  • 2021-05-06
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