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射频前端芯片发展现状分析,5G建设的推进带动射频芯片的发展「图」

射频前端芯片负责频率合成、功率放大、信号在不同频率下的收发,包括射频功率放大器(PA)、射频低噪声放大器(LNA)、射频开关、滤波器、双工器等。目前射频前端芯片主要应用于手机和通讯模块市场、WiFi 路由器市场和通讯基站市场等。

  • 2021-04-18
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了类阶隐马氏模型, 其中状态转移 和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后 算法、解码问题的Viterbi算法 和学习问题的Base-Wech算法,对此类阶隐马氏权型。 构造了个与之等价的一 阶隐马氏模型, 提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为共实际应用提供更好的方法。

  • 2021-04-18
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基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法

对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm.SeA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS SeA)。首先.设计一种基于I.ogistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优;最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SeA类算法和最新智能算法相比,I。S SeA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对I。S SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面.利用LS SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于I。S—SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。

  • 2021-04-18
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怎么讲好公司的信息化

有一天老板突然问:为什么我们要上这么多系统呀?有ERP还不够吗?这些到底是干嘛的?

  • 2021-04-17
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谷歌中国工程师团队提出颠覆性算法模型,Waymo实测可提高预测精准度

“周围的车辆和行人在接下来数秒中会做什么?”要实现安全的自动驾驶,这是一个必须回答的关键问题,这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。 自动驾驶公司 Chris Urmson 去年曾在一次采访中表示,感知和预测能力很关键,如果有一个模型能预测未来 5 秒会发生什么,这将能很大程度加速自动驾驶的发展。 行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测,只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。另一个难点是盲区与遮挡问题。

  • 2021-04-17
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我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报

目前,IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大数据转型,提供低成本、低能耗的大型存储器,这是大数据产业的基础。

  • 2021-04-17
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陆基导弹打击航母的数学模型与算法设计

随着军事力量的发蔚县,导弹成为现代战争中极具威胁性的进攻型武器。航母作为可以整合通讯、情报、反潜反导装置、作战信息和后勤保障的大型海上战斗机移动基地平台,航母对国家安全带来威胁。导弹打击航母技术对保卫国家安全显得尤为重要。

  • 2021-04-17
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低秩稀疏矩阵优化问题的模型与算法

低秩稀疏矩阵优化问题是一类带有组合性质的非凸非光滑优化问题. 由于零模与秩函数 的重要性和特殊性, 这类 NP-难矩阵优化问题的模型与算法研究在过去?几年里取得了长足发 展. 本文从稀疏矩阵优化问题、低秩矩阵优化问题、低秩加稀疏矩阵优化问题、以及低秩张量 优化问题四个方面来综述其研究现状; 其中, 对稀疏矩阵优化问题, 主要以稀疏逆协方差矩阵估 计和列稀疏矩阵优化问题为典例进行概述, 而对低秩矩阵优化问题, 主要从凸松弛和因子分解 法两个角度来概述秩约束优化和秩 (正则) 极小化问题的模型与算法研究. 最后,总结了低秩 稀疏矩阵优化研究中的一些关键与挑战问题, 并提出了一些可以探讨的问题。

  • 2021-04-17
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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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