煤矿主井装卸载系统智能控制研究与实践

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NI带你解读6G：下一代无线通信技术

6G目前处在这样一个阶段：来自学术界和产业界的思想领袖们提出各种可能性、大胆的造梦、畅想10年或20年后世界将是什么样。听着诸如触觉互联网（Tactile Internet）这样充满未来风格的应用案例，我们很容易陷入定义下一代蜂窝网络通信标准的兴奋之中，极力追求突破人类认知范围的新技术。但是在许多方面，我们的行业仍在等待兑现5G的承诺，并且更广泛的部署和下一阶段的5G增强工作仍在有条不紊地进行，我们不禁要问：为什么已经要谈论6G？

2022-01-04
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基于人-信息-物理系统（hcps）的新一代智能制造研究

基于人-信息-物理系统（hcps）的新一代智能制造研究基于人-信息-物理系统（hcps）的新一代智能制造研究

2022-01-04
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5G NR调制阶数与EVM关系以及对系统SNR要求分析

移动通信技术对数据传输速率要求越来越高。一种提高传输速率的思路是使用更高阶的QAM 调制方式，例如5G NR 的256QAM PDSCH，微波的1024QAM，2048QAM和4096QAM 调制。更高阶的QAM 调制方式对系统也提出了更高的要求。例如某个系统的EVM 测试结果为3%，这个EVM 算好还是不好，单纯从数值看似乎很好，但是EVM 的好坏与否不仅要看数值，还要看其调制阶数，不同调制阶数对EVM要求不同。直观来看，更高阶QAM 调制方式对EVM 有更高要求，但是具体要求是多少？例如对1024QAM 调制，EVM 要小于多少才能实现正常通信？本文主要讨论这个问题。EVM确定了，就可以指导系统信噪比SNR（SIGNAL NOISE RATIO）的指标分解和预算。

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基于arm与wsn的嵌入式智能停车管理系统研发

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WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

在室内环境中，通过采用泛在WiFi信号辅助手机惯导信息进行了一系列的定位试验。利用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理，降低指纹匹配算法的计算量，单点WiFi定位耗时平均降幅为51%，提高了系统的定位实时性。通过真实室内场景试验，初步分析了WiFi信号指纹定位在不同的室内环境和定位人员的运动状态下定位结果的差异。利用UKF算法对WiFi定位结果和PDR定位结果进行融合，融合后的定位结果优于WiFi和PDR单独定位的效果。此方法无须布设新的硬件设备，实现简单，可以在布设WiFi的室内环境下利用普通的智能手机快速实现简单的室内人员定位应用。

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全方位剖析边缘计算架构设计以及应用实践

边缘计算（Edge Computing）是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析处理。

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为什么说边缘计算的发展比5G更重要？

边缘计算在自动驾驶汽车、人脸识别、预见性维护等方面的应用只是一个开始。我们很快就会有足够的计算能力来制造出真正独立运行的机器。它们将能够安全地在城市，工厂里运行，甚至像人类一样胜任它们的工作。令人难以置信的是，捷克作家Karel ？apek早在一个世纪前就预见了这一点。到2020年，其科幻作品中出现的“机器人”一词已经是100年前的事情了。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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