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从通信视角看如何实现自动驾驶

无人驾驶与高级辅助驾驶领域通常将自动驾驶技术按照国际汽车工程师协会(SAE International)发布的工程建议 J3016 进行分类。从 L0 级(纯由驾驶员控制)至 L5 级(完全自动驾驶),级别越高,车辆的自动化程度越高,动态行驶过程中对驾驶员的参 与度需求越低,对车载传感器组成的环境感知系统的依赖性也越强。

  • 2022-01-10
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MEMO从分布式存储到分散式存储

 这是个信息爆炸的年代,人类无时无刻不在制造着各种数据,留下自己的数字化足迹。海量照片、网络游戏、4G时代成熟的短视频、5G时代的物联网和工业互联网,让数据出现了指数级的增长。市场研究机构IDC预计,到2025年,全球一年产生的数据将高达175ZB。如果用直观一点的表述,这个数据量将会存满1879亿个1TB的硬盘,全球每人平均持有二十多个这样的硬盘。

  • 2022-01-08
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分布式机器学习中的拜占庭问题

分布式学习(Distributed Learning)是一种广泛应用的大规模模型训练框架。在分布式学习框架中,服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型(local model)来利用各个设备的计算能力。分布式机器学习的典型架构——参数服务器架构中,包括一个服务器(称为参数服务器 - Parameter Server,PS)和多个计算节点(workers,也称为节点 nodes)[1]。其中,随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种广泛使用的、效果较好的分布式优化算法。在每一轮中,每个计算节点根据不同的本地数据集在它的设备上训练一个本地模型,并与服务器共享最终的参数。然后,服务器聚合不同计算节点的参数,并通过与计算节点共享得到的组合参数来启动下一轮训练。关于基于 SGD 优化的分布式框架的网络结构(包括:层数、类型、大小等)在训练开始之前由所有计算节点共同商定确认。

  • 2021-12-30
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人脸识别数据安全标准化研究报告(2021版)

当前,数字化、网络化、智能化已成为时代特征和发展趋势,以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术不断取得突破,特别是伴随着智能手机、高清摄像头等设备的大规模普及,人脸识别技术也获得高速发展,在公共安全、金融交易、交通出行、政务服务等领域应用日渐广泛,不断催生新模式、新产业、新业态,为推动国民经济增长、促进产业结构优化做出了显著贡献。

  • 2021-12-30
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5G时代全媒体传播研究的新路向

随着我国在5G技术领域优势地位的确立,发展全媒体技术、实现全媒体传播已经成为当前媒体融合发展的头等大事。习近平总书记提出的全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体理念,成为全媒体传播体系建设的指路航标。近年来,传媒业界和学术界对全媒体传播的研究出现了良好的发展态势。除全媒体概念及内涵研究由碎片化生存到系统化发展之外,5G技术成为全媒体传播的核心动力、制度创新助推全媒体传播可持续发展、主流价值引领力保全媒体传播行稳致远、创新实践典型案例助力全媒体传播先进经验推广等方面研究均取得了重要进展。同时,作为一种传播新事物、新趋势,全媒体传播研究亟待建构和深化中国特色全媒体传播理论体系,亟待在全媒体传播技术支撑及创新研究方面取得新突破,亟待加强基于媒介素养的全媒体传播效能建设探索,亟待在产业发展机制及实现路径方面的研究能够落实落地。

  • 2021-12-27
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5G SA网络接入类问题优化方法研究

MIB 承载在 PBCH 上, 发送周期为 80ms, 在 80ms 内重复发送. MIB 信息中包括:系统帧号, SIB1 和公共广播消息的子载波间隔, SSB 的 RE 级偏移, CORSET0 的资源配置. 在初始接入时 UE 通过接收 SSB 进行小区搜索, 和小区实现时间和频率的同步之后, 才能接入无线网络. 在邻区测量时, UE 通过下行同步之后, 才能解码出SIB1信息, 解码出邻区的 NCGI。SSB 通常以 4 个连续的符号发送, PBCH 包含 PBCH DMRS信号。

  • 2021-12-22
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01005电阻元件回流焊接工艺_2020-11-21

电阻元件的电阻值大小一般与温度,材料,长度,还有横截面积有关,衡量电阻受温度影响大小的物理量是温度系数,其定义为温度每升高1℃时电阻值发生变化的百分数。电阻的主要物理特征是变电能为热能,也可说它是一个耗能元件,电流经过它就产生内能

  • 2021-12-17
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PCBA组装-再流焊常见缺陷及案例分析

PCBA组装-再流PCBA组装-再流焊常见缺陷及案例分析焊常见缺陷及案例分析

  • 2021-12-17
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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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