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5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取

5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取。

  • 2021-06-18
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中国信通究院新基建产品手册

建设新型基础设施,是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018 年 12 月中央经济工作会议提出,加快 5G 商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019 年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出,加快推进信息网络等新型基础设施建设,加强战略性、网络型基础设施建设。2020 年2 月,中央政治局会议强调要推动 5G 网络、工业互联网等加快发展。3 月,政治局常务委员会会议进一步强调,加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

  • 2021-03-17
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统计学入门-第四章 回归分析是什么

在前面几个章节中,我们学习了统计学中几个非常重要的思想和方法论,比如参数估计、假设检验等。从本节开始,我们将开启一个全新的领域,即回归分析。回归分析是用来干什么的呢?简单来说,就是研究两个随机变量X和Y的关系。它们的关系可能是线性的、非线性的,参数的、非参数的,一元的、多元的,低维的、高维的,各种各样,不尽相同。因此,回归分析中模型的具体形式也会随X和Y之间关系的不同而变化。这都是在“术”的层面讨论回归分析。其实,回归分析不仅仅是一类技术方法,它还可以站在一个更高的“道”的层面来理解。在这个层面上,可以将回归分析看成一种非常重要的思想。可以毫不夸张地说,回归分析是数据分析中最重要的基本思想。为什么呢?因为在这种思想的指导下,实践中的绝大多数业务问题,都可以被规范成为一个数据可分析问题,然后用回归分析的思想来解决。而该回归分析问题是否定义清晰,也是相应的数据分析问题能否成功解决的关键。下面将向大家详细阐述回归分析基本的方法论和思想。

  • 2022-08-02
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TSN与5G融合部署需求及网络架构演进

TSN与5G融合部署需求及网络架构演进,融合部署的重难点。

  • 2021-06-18
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RFM模型算法报告

在拓展市场初期没有思路的时候,市场和运营同事绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销,不断的拓展客户、做回访维系客户感情,除了少数运气好的之外,大部分效果寥寥。真正的用户没有几个,到最后都便宜了羊毛党。不同阶段、不同类型的用户需求点不同,有的客户图便宜,有的客户看新品,有的客户重服务,大包大揽的营销运营,最后的结果就是凉凉。

  • 2021-07-01
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基于IMM算法的多旋翼飞行器状态滤波器_李阳

本文针对多旋翼飞行器网络控制系统,研究其在丢包且无确认机制情况下的状态估计问题,提出了基于交互式多模型算法(IMM)的滤波器的设计方法。这类系统通常被称为类UDP系统(User Datagram Protocollikesystem)。目前该算法都是针对一般性的Markov系统给出的,为了解决原"高斯累和滤波器算法"中迭代次数多,计算复杂等的问题,将其引入应用到该类UDP系统中,并推导出IMM状态滤波器公式。实例仿真结果表明所设计的滤波器性能好,有较高的预测精度。

  • 2021-06-17
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基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型_黄辰

针对车联网(IoV)环境下,单车的信息采集和处理能力不足以满足时间敏感的行车安全应用需求,需要通过多车协作增强车间信息共享和信道接入能力等问题,提出一种基于协作反馈控制算法的行车安全动态强化模型。首先,提出虚拟车队协作模型,提升交通信息的采集精度,扩大采集范围,建立车间的稳定协作关系,在形成协作虚拟车队的同时降低信道拥塞;然后,实现一个针对消息传输和驾驶控制的联合优化模型,通过异构交通数据的深度融合最大化IoV的安全效用;最后,在对车流量时空变化进行预测的基础上,提出自适应的反馈控制模型实时调整驾驶安全策略。仿真结果表明,所提出的行车安全动态强化模型在各种车流分布模型下,均能够取得良好的性能指标,可以有效支持驾驶辅助控制系统,在保障行车安全的同时降低信道拥塞。

  • 2021-06-16
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基于改进蚁狮算法的广义预测控制对T_S模糊模型的控制研究_张文彬

针对广义预测控制(GPC)参数设定问题,提出一种改进的蚁狮算法(IALO)应用于广义预测控制进行参数优化,并将提出的方法对Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型进行控制,取得良好的效果。对智能材料中广泛存在的迟滞非线性特点用T-S模糊模型进行了建模。对于传统蚁狮算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题进行改进,并用测试函数来验证改进方法的有效性。最后将改进后的蚁狮算法同GPC相结合,对所建立的T-S模糊模型进行控制,结果表明所提出方法的有效性。

  • 2021-06-17
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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