电气设备安装施工的优化对策

阐述电气设备安装施工的特点，存在的问题，改进对策，包括优化电气设备安装设计、施工技术的选择、电气设备的质量控制。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

关于东莞市工程建设项目"多测合一"的应用分析

文章对东莞市工程建设项目"多测合一"应用模式进行重点分析,通过与其他城市的工作成效进行对比,指出东莞市"多测合一"应用中存在的问题,并提出相应的针对性策略,以保证东莞市工程建设项目"多测合一"政策落实到位,发挥主体能动性,完善联合测绘市场管理机制,确保"多测合一"政策的相关测绘单位能够及时开展测绘工作.     

配电网检修的风险可视化分析

阐述可视化控制平台控制配网通信网络的整体运行,实现对电网的智能化管理和监控。基于服务器硬件和软件平台,开发了具有图形可视化显示、数据处理和分析功能的客户/服务器可视化管理系统。     

基于特征建模的TDD系统大气波导干扰控制体系研究

大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工（time-division duplex，TDD）系统内干扰，是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上，对大气波导干扰进行建模和表征，验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征，并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型，对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征，给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则，5G现网数据表明干扰控制方案有效，上行干扰下降10 dB以上，相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.