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随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论. 相似文献
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Wireless Networks - In this paper, a grouping-based uplink orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) random access method is studied which can improve users’ satisfaction in the... 相似文献
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Hong Sae Jin Park Nam Il Hwang Dae Keun Yi Tae Gyu Eum Hyang Lan 《Food science and biotechnology》2022,31(6):669-679
Food Science and Biotechnology - Various hilling materials (rice hulls, pine sawdust, and perlite) were compared to produce sprout vegetables using beach silvertop (Glehnia littoralis Fr. Schm. ex... 相似文献
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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。 相似文献
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针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献