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润滑油监测在水泥设备润滑管理中的应用

润滑油监测是设备开展润滑管理、状态维修的重要基础工作。润滑油监测可以延长设备的换油期或指导正确选用润滑油，更重要的是可以通过及时预报潜在的故障隐患避免设备损坏或减少不必要的维修。对水泥设备的润滑油监测进行了探讨分析，首先对设备润滑管理情况进行了概述，然后根据水泥生产设备特点与现场工况对润滑油取样周期、取样送检标准等进行了简要介绍，最后列举实例提出利用润滑油监测结果指导设备预知性维修保养的理念。

  • 2021-12-30
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面向5G移动通信系统的本振技术研究

新一代移动通信标准致力于大幅提高数据传输速率，大规模MIMO 是5G 通信的关键技术之一，具有广阔的研究前景。在大规模MIMO 应用场景下，利用数百根天线阵列使大量的终端用户同时共享频率资源，系统中存在多路收发信道，需要多路本振信号，对本振有了些额外的要求，因此本振系统的研究成为关键之一，设计是一个难点。如果本振与收发电路设计在一块电路板上，会加重本振泄露、射频串扰等问题，针对大规模MIMO 系统的多通道设计，还会明显的增加电路板图尺寸与器件成本，为了提高性能、降低成本，我们研究外置的本振系统。本设计采用并行分配输出16 路射频本振信号，使得本振输出通道之间的隔离度高，输出信号一致性良好、相位噪声性能优异，特别是相位的一致，对于大规模MIMO 技术做波束成型很有意义。

  • 2021-12-30
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面向B5G/6G的无线电监测网建设需求初探

面向B5G/6G，为有效监管空中无线电电磁环境秩序以及快速查除各种无线电干扰源，初步探讨了当今无线电监测网应用现状及相关学术研究成果，分析了其建设需求，并结合近年来出现的各种干扰现象给出建议，为未来无线电监测网建设提供理论参考与借鉴。

  • 2021-12-30
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工程机械行业5G移动通信技术应用探索

5G移动通信技术在工程机械领域的智能化应用进程正在加速，结合车载以太网、CAN总线、视频、机器学习等技术，越来越多的工程机械行业单机智能化试点案例成功落地，彰显了5G移动通信技术的基础支撑作用，强化了工程机械后市场增值过程中人机交互、作业安全性、作业舒适性、作业效率、作业质量等价值。5G+工程机械的新功能、新应用、新模式方兴未艾。

  • 2021-12-30
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GPU在联邦机器学习中的探索

在人工智能领域，传统数据处理模式往往是一方收集数据，再转移到另一方进行处理、清洗并建模，最后把模型卖给第三方。但随着法规的完善和监控愈加严格，数据离开收集方或者用户不清楚模型的具体用途都可能会导致运营者触犯法律。为应对隐私泄漏风险，世界各国都采取了相应的措施。2018 年欧盟出台了首个关于数据隐私保护的法案《通用数据保护条例》。国内从 2009 年开始，出台了一系列隐私保护法案，数据隐私的保护正逐步严格化和全面化。

  • 2021-12-30
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隐私安全计算之联邦学习

人工智能时代兴起，数据资源成为维持相关产业的基础原料，是否能够获取相关海量数据能力成为制约产业发展重要因素。然而，由于数据安全问题、竞争关系等因素，数据在各个行业甚至公司的内部以“数据孤岛”的形式存在，随着数据隐私安全问题突出，国家管控越来越严格，先后发布《网络安全法》等法律法规，在社会层面上，用户对个人隐私数据越发重视。以往科技巨头它们通过提供基于云的AI解决方案以及API，获取大量高质量的业务和个人数据模式，在未来发展中可能受到极大的限制。为此，研究如何在保护隐私和安全的前提下，解决数据孤岛问题实现数据共享需求越来越突出，隐私计算受到极大重视，联邦学习应运而生。

  • 2021-12-30
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用机器学习预测药物在靶点上的停留时间

药物在靶点上的停留时间（即与特定蛋白靶点结合的持续时间），在某些蛋白家族中，对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化，需要开发能够预测该指标的机器学习模型。预测停留时间的主要挑战之一是数据的匮乏。本章概述了目前所有可用的配体动力学数据，提供了一个迄今为止最大的GPCR-配体动力学数据资料库（公开来源）。为了帮助解读动力学数据的特征（这些特征的纳入对于预测停留时间的计算模型是有益的），我们总结了影响停留时间的实验证据。最后，概述了用机器学习预测停留时间的两种不同的工作流程。第一个是根据配体特征训练的单靶点模型；第二个是根据分子动力学模拟产生的特征来训练的多靶点模型。

  • 2021-12-30
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研究综述：机器学习在社会科学中的应用

随着数据的可得和计算机软硬件的发展，机器学习技术在业界及自然科学领域已经得到了广泛地应用。在社会科学领域，该技术使用虽然起步较晚，但发展也非常迅速。本文目的旨在系统介绍机器学习在社会科学中的应用。在简单介绍定义，在业界及自然科学领域的应用后，我们将从数据生成、预测以及因果识别（DID，RD和IV）三方面详细介绍机器学习在社会科学中的应用。局限于社科因果识别方法论的成熟及样本量限制，我们认为机器学习虽然拓展了社会科学研究的边界，但并不会颠覆现有研究范式。最后，本文从学界不平等及可复制性等方面讨论了该技术在应用过程中可能带来的问题。

  • 2021-12-30
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