使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

小型饮料瓶盖颜色识别系统设计与实现

目的：解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法：提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案，通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板，设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析；利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果：在强、弱光条件下，识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论：与傅里叶描述子相比，该识别系统识别准确率和精度更高，同时系统也具有人脸识别功能，适用于各种智能应用场景。     

专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

2022年边缘计算的5个趋势

边缘计算趋势在商业中扮演着关键角色,因为现在边缘部署无处不在。随着智能手机、智能手表和自动驾驶汽车在内的边缘计算设备的列表以指数速度增长,商业专业人士需要在2022年紧跟前沿趋势。事实上,经过几年的发展,边缘计算似乎将在2022年的采用和投资方面取得巨大进展。以下是需要关注的边缘计算趋势。     

智能玩具赛车赛道图像的畸变校正问题研究

本次图像畸变研究主要针对智能玩具赛车的赛道图像。赛道图像信息由智能玩具赛车采集,采集到的图像呈现出近宽远窄的梯形畸变。针对此梯形畸变,首先采用几种不同的边缘检测算子对图像进行边缘检测及轮廓提取,再使用连接点法对处理后的图片进行畸变校正,然后针对现有方法中出现的问题提出调整改进。最后通过MATLAB仿真实验仿真分析,该方法能够有效地实现赛道的畸变校正,为后续对赛道图像的进一步处理奠定了基础。     

离子液体中α,β-不饱和化合物的绿色合成

芳香醛和活泼亚甲基化合物为原料,在离子液体中进行Knoevenagel缩合反应。本工艺避开了传统方法中在加入催化剂的有机溶剂中进行Knoevenagel缩合反应的步骤,采用离子液体为反应提供环境和催化,具有操作简单、成本低、对设备无特殊要求和环境友好的优点。     

移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。