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一种顾及TOA数据优选的抗差卡尔曼滤波室内定位方法

室内无线定位在生产、物流、监控等方面有着广泛的用途,然而受通信距离和无线通信基站拓扑结构的影响,传统的TOA室内定位算法存在精度不高和稳定性差等问题。基于此,以超宽带为研究对象,在TOA信道模式下,综合考虑超宽带精度衰减因子与定位信号强度两方面因素,提出了一种顾及数据优选的抗差卡尔曼滤波技术的室内导航定位方法。该方法首先在TOA测距的信道模式下以到达终端信号的定位信号强度值为准则,筛选出与终端通信信号较强的观测信息,剔除部分非视距误差,确保观测信息的可靠性,再以水平精度因子优化拓扑结构,选择较优的接入点构造良好的拓扑布局。最后,为有效控制异常误差的影响,提出将抗差卡尔曼滤波应用于室内超宽带测距滤波和定位解算,确保观测信息的可靠性和抗差性,模拟和实测算例验证了本文提出的算法的有效性。

  • 2022-01-11
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构建风控金融消费体系

2010-2017年间,住户消费性贷款由7.39万亿增长至31.5万亿元,年复合增长率20.1%,消费贷款在贷款中的比重不断提升,消费金融对于经济发展的支撑作用越来越显著。消费金融指的是消费者提供贷款现代金融服务方式,一般公司向借人发放以(不包括购买房屋和汽车)为目的贷款。

  • 2022-01-11
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Linux内存回收之LRU算法

每个进程都不希望自己占用的内存被交换到硬盘中,因为内存被交换到硬盘后,如果进程要使用到这些内存时,必须先将这些内存从硬盘中加载到内存中,才能继续使用,这样进程的性能将会大打折扣。正因为这个原因,内核必须提供一种最优的方案来挑选一些内存交换到硬盘,并且对进程性能的影响降到最小。

  • 2022-01-11
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三种无线分布式网络的比较

无线分布式网络作为近几年通信领域发展较快的技术,受到越来越多的关注。无线分布式网络的前身是adhoc网络,起源于1972年美国DAPRA提出的分组无线网(PRNET),是由一组具有无线收发装置的移动节点组成的多跳、临时性的自组织系统。随着研究的不断深入以及adhoc网络应用的扩展,衍生出了无线传感器网络和无线Mesh网络,它们也采用分布式、自组织组网思想,但在特定应用环境下具有不同于adhoc网络的特性。因此,随着技术不断发展,无线分布式网络变为一个非常宽泛的概念,主要由ad hoc网络、无线传感器网络和无线Mesh网络3种网络组成。本文着重就这3种无线分布式网络的基本概念、技术特点和应用场合进行分析研究和比较。

  • 2022-01-11
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支持全光网的波长交换开关发展趋势

全光网未来的发展趋势对于其中的核心元器件波长选择开关提出了新的要求。未来的波长选择开关元器件将继续使用硅基液晶技术并且基于算法、光学设计的创新,向支持更多频谱、更高集成度和端口数发展,并且具有更低成本以便用于城域边缘网络。

  • 2022-01-10
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提前揭秘5GRel-16标准重要组网技术

3GPP主导的5G标准第一阶段(Phase I)工作在2019年6月完成了最后一个版本(Late Drop)的交付,至此Rel-15标准工作全部完成,与此同时,第二阶段(Phase II)的Rel-16标准工作的第二步(Stage 2)工作也顺利按时冻结,第三步(Stage 3)受全球疫情影响,从2020年3月推迟到6月冻结。作为第一个可商用的5G标准版本,Rel-16主要面对eMBB场景,支持了全球运营商的5G商用,截止到2020年4月,全球已经有73家运营商在全球41个国家和地区推出了符合3GPP标准的商用5G服务。

  • 2022-01-10
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高精度地图在车路协同系统中的统一化应用探索

在国家加快建设交通强国的政策背景下,开展的高精度地图在车路协同中的统一化应用探索,完成了静态地图与动态信息的融合,利用高精地图突破了车端和路方平台端的数据互通瓶颈,实现了车路协同的统一化应用。

  • 2022-01-10
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单分子测序技术及应用研究进展

单分子测序技术及应用研究进展单分子测序技术及应用研究进展单分子测序技术及应用研究进展单分子测序技术及应用研究进展

  • 2022-01-10
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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