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新一代移动通信技术（5G）对互联网技术和金融创新的影响

在2018年年底，中国著名的5G设备供应商华为公司，陷入了全世界的舆论漩涡中心，美国以“国家安全”为由，多部门、多次拒绝华为进入美国市场，并且在全世界范围内煽动其他国家抵制华为。美国之所以动用国家机器对华为公司大动干戈，一个最为可能的原因是华为公司在5G技术领域的领先地位，而5G技术将会是未来推动经济社会发展的基础性支撑技术。也正因如此，各个国家对5G非常重视，我国政府也在2017年全国“两会”的政府工作报告中首次提出发展5G，并成为最近两年全国“两会”的热点词汇。对于和信息技术密切关联的金融行业，5G也必将对金融业产生重大影响。

  • 2022-01-08
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NFV关键技术：计算虚拟化之IO虚拟化

正是由于I/O虚拟化对于I/O空间安全隔离性方面的要求，所以对于虚拟机操作系统的I/O访问操作一般都需要VMM的介入，而不允许虚拟机操作系统与I/O设备直接进行交互，导致虚拟机操作系统的I/O访问会受到VMM干预，导致性能与非虚拟化环境有较大差距。而VMM介入之所以会导致性能严重损失的根本原因就是发生了上下文切换。

  • 2022-01-08
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支持原生数据分析能力的5G核心网架构增强研究

移动网数据分析的需求由来已久，相关的工作也在4G时代随着网络复杂度的提升以及应用的持续发展形成了较为完善的需求体系和应用方案。但随着移动网络的不断演进，移动业务也开始呈现出爆炸性发展的趋势，新场景、新业务层出不穷，对网络提出了越来越多、越来越复杂的资源管理和调度需求，而传统的网络数据分析往往需要通过外部的平台、硬件等非原生能力实现，系统的部署方案复杂，自动化程度相对较低，影响了后续决策调整和资源调度的实时性。

  • 2022-01-08
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基于PU技术的汽车座椅异响诊断与3D声强可视化研究

随着对更安静车辆需求的不断增长，在车舱内部的声学改进上面临了新的重大挑战。传统动力系统声音掩蔽效应的缺失，使得乘客暴露在各种新的噪音中。尤其是随着电动汽车的出现，防止吱嘎和咔嗒 （Squeak & Rattle，简称 S&R） 噪音问题成为一项基本要求。

  • 2022-01-08
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基于激光雷达的3D实时车辆跟踪

3D多目标跟踪算法是智能车辆感知算法的重要组成部分，现有跟踪算法多与检测算法耦合以提高精度，导致算法实时性不足。针对此问题，本文中提出一种基于激光雷达的3D实时车辆跟踪算法。首先，对于激光雷达检测结果杂波较少的工况，提出结构精简的双波门GNN关联算法，有效提升其关联速度及精度；其次，优化关联向量与关联距离，既保证了算法的普适性，又提升其跟踪精度；最后，针对3D目标运动情况使用3D IMM？KF算法解决了3D机动目标的跟踪问题。基于公开数据集KITTI，本文算法在获得266.1 FPS跟踪速度的前提下可实现81.55%的MOTA精度；基于自研无人车平台进行面对遮挡工况的验证，结果表明本算法具有良好的目标跟踪及关联性能。

  • 2022-01-08
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人工智能在测井地层评价中的应用现状及前景

测井是求取储层物性参数？发现与评价油气藏？预测油气储量的重要手段？测井技术更新换代？测井技术种类发展多样化？测井数据管理方式多元化等多重因素导致测井信息具有测量种类多？数据量大和多源异构等大数据特征？人工智能技术的快速发展为解决测井地层评价中的多解性？不确定性等难题提供了新的思路和方法,“测井+人工智能”也是一个亟待探索的新领域？在系统回顾人工智能在测井领域的研究现状和进展基础上,重点讨论了有监督机器学习和半监督机器学习？神经网络和深度学习等人工智能技术在测井曲线重构？岩相预测和物性参数计算等测井地层评价中的应用？受样本数量有限？处理流程不完善和自我调节能力较差等因素制约,人工智能在流体研究？储层综合评价等测井领域具有较大的发展空间和广阔的应用前景？

  • 2022-01-08
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一文入门基于三维数据的深度学习

近年来，由于3D的传感器的不断迭代和发展，使得获取的点云数据精度不断提高，同时硬件成本不断下降，以及虚拟网络应用趋向转为物理世界应用的原因，使得3D数据的应用逐渐从专业领域向消费级产品进行过度，以2010年Kinect和2017年iPhoneX的发布为标志，使用3D数据驱动的方法用于对现实世界的理解以及交互显然变得越来越重要。

  • 2022-01-08
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水下无人系统智能化关键技术发展现状

水下无人系统是目前探索、开发和利用海洋资源的主要装备之一，也是现代海军装备的重要组成部分。随着应用需求的增加以及人工智能技术的发展，水下无人系统的智能化逐渐成为该领域的研究热点。针对水下无人系统智能化的水下通信、智能集群以及水下智能仿生等关键技术，回顾当前发展现状，指出当前水下无人系统智能化亟待突破的大容量/远距离条件下的高速率/高灵敏度信息传输、水下仿生机器人智能驱动与控制、大规模协同及复杂海况下控制理论等技术难点。并对未来水下无人系统智能化的研究方向做出提高水下通信效率、加强智能化等级及开发更先进材料的展望。本研究将为智能化水下无人系统的发展提供参考依据。

  • 2022-01-08
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