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C-V2X在3GPP标准中的演进

对于更高水平的自动驾驶的实现，安全是一个首要的问题。在全世界每年超过100万的道路死亡人数中，估计其中98%是由人为错误造成的。通过C-V2X和CAV（Connected Automated Vehicles）消除或大大减少人为因素，可以帮助实现零死亡甚至可能是零事故。 另一个关键问题是效率和其他环境目标。一个高效的运输系统可以缓解车辆拥堵，并最大限度地减少整体碳排放，因为行驶的时间减少了。另一个好处是提高生活质量，曾经专注的司机现在可以把时间花在其他更有成效和放松的活动上。还有那些可能患有身体损伤或残疾的人，有了C-V2X和CAV，这些人可以恢复旅行的自由，否则他们就无法驾驶。

  • 2022-01-10
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基于无人机的边缘智能计算研究综述

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理，而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台，利用该平台机动性强、易于部署的优点，更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外，无人机也可作为用户节点，将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景，根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结，并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-01-10
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人工智能技术在水声通信中的研究进展

多年来,从非相干水声通信到相干水声通信,直扩、跳频、OFDM、Turbo均衡、时间反转和自适应等各种理论和技术均被引入水声通信中,以期克服复杂多变海洋环境对水声通信信号的影响。但是,目前仍无法研制出一种能适用于各类海洋环境、可满足通用水声业务误码率、速率和距离等需求的水声通信机,更难以进行大规模水声通信组网应用、实现稳健可靠的海洋物联网。一个重要原因是,海洋环境大动态变化引起的水声信道复杂时-空-频变特性,使得传统各种理论和技术仍难以实时、合理、有效地与之进行良好的自适应匹配设计。近年来,人工智能技术在无线通信、大气、教育、医疗、金融和社会决策等各领域的快速发展,为突破水声通信所面临的传统技术瓶颈带来新思路。本文将对国内外人工智能技术在水声通信物理层和网络层中的应用探索进行梳理和总结。

  • 2022-01-10
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非平衡交直流混合微网运行的实时功

本文提出了变流器间及内部的分层功率路由方案，来实现系统中多个独立变流器间的交直流混合微网在并网模式下的有功功率损耗和功率不平衡因数的最小化。通过改进的IEEE 13作为高度功率不平衡的交直流混合微网进行数值仿真，验证了所开发算法的有效性。根据仿真结果可知，除了实现耦合点处最小损耗和PIF之外，所提出的算法还改善了微网内的系统负载指数和电压分布。因此基于本文所提出的算法，优化非平衡混合微网中的功率路由，可实现较理想的系统运行指标。

  • 2022-01-10
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上饶市广信区国土空间规划“一张图”实施监督信息系统探索

国土空间规划“一张图”实施监督信息系统是在国土空间基础信息平台和国土空间规划“一张图”基础上，为国土空间规划编制、审查、实施、监督提供技术支撑的信息化系统。该系统引入一种用于三维可视化的倾斜摄影数据采集方法，构建三维立体“一张图”，真实地浏览和展示数据，开发“一键式”综合分析功能，将复杂空间分析步骤高度集成和定制化，建立监测预警大数据平台。该系统可辅助审查及决策，有效提升管理部门办事效率，全面提升国土空间规划动态监测、综合监管及社会公众服务能力，助力自然资源管理及空间治理迈向智慧化。

  • 2022-01-10
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进化优化与学习的思考与挑战

每一门学科的发展，每个研究方向的发展，它的思想是如何起源的呢？人工智能几十年来得到了长足发展。进化优化和类脑启发的深度学习是人工智能技术的核心。它们受自然演化的启发和脑处理知识的启发。回顾诺贝尔奖颁给脑科学工作者的历史就可以看到人是如何进行思考的。获得图灵奖的这些工作清楚的论述了机器是如何进行学习和推理的。获得诺贝尔生理学或医学奖的工作也论述了生物是如何选择和优化的。这些工作对现在人工智能技术的发展有什么样的启示和思考？

  • 2022-01-10
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机器学习在信道建模中的应用综述

信号在发射机天线发送后到达接收机天线所经历的通道就是无线信道，无线通信正是利用电磁波信号在此通道的传播特性进行信息交换的一种通信方式，其特性决定了无线通信系统的性能限。信道建模就是在真实环境中探索和表征信道特性的过程，它可以揭示无线电磁波在不同场景中的传播方式。借助信道模型来了解信道的传播特性，可以为通信系统的设计和优化提供指导，因此，信道建模是无线通信中最重要的研究方向之一，是评估、设计和部署任何无线通信系统的前提。

  • 2022-01-10
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ADAS系统中的动态目标感知策略

ADAS系统中重要的输入源来自于目标感知系统，其功能是感知车辆周围动态环境，并基于数据为环境建立可靠和详细的描述，以便为决策控制端提供准确地环境数据输入。为了确保感知系统对于ADAS系统要求的不同种类的动态目标类型（包含但不仅限于行人、骑行者、不同种类的轿车、卡车、货车）及静态目标类型（包含路面、车道线、路沿、护栏、交通标示和信号灯）的准确识别及输出，需要建立相应较高鲁棒性的感知融合算法。前文就静态目标视觉感知算法进行了相关分析研究，本文将就动态目标视觉感知算法进行相关讨论分析。

  • 2022-01-10
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