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为进一步提高城市生态监测的精确度,在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念,充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用,并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明,MW-RSEI模型和生态遥感监测模型(Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响,其较差生态区域的占比仅为6%,生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续,并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用,可为相关部门提供一定的技术参考。 相似文献
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《办公自动化》编辑部 《办公自动化》2022,(3)
《办公自动化》有移动办公、居家办公、政务、商务、网络、安全、教育、科技、档案等栏目,集理论、学术、创新、多样于一体,面向社会、面向现实、力争使本刊成为ICT、办公自动化领域的理论工作者、教育工作者和实践工作者之友。为促进技术交流,提高本刊质量,热诚欢迎广大作者赐稿。 相似文献
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提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测。首先,对原SSD架构进行四个方面的修改。第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架构尺寸缩减三分之一。第二,重新设计了输出检测器,实现了目标检测与分类、目标定位与高宽比回归多任务的融合。第三,网络直接回归高宽比,比传统的从关键点离线计算高宽比的方法鲁棒性要高。第四,省去了非最大抑制层(NMS)中的重叠度(IOU)计算和阈值设定,使得单目标检测速度提高了40%。另外,在数据集YawDD上验证了所提出方法的有效性,眨眼与打哈欠的测全率为95.1%与100.0%,在单卡2080Ti上实现了41fps的高检测速度。 相似文献
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大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。 相似文献
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移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过将计算任务卸载至边缘服务器,降低网络负荷,减少传输时延,提升用户服务体验。因此,MEC受到了广泛关注,并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题,在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先,介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势;然后,从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略;最后,讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战,并提出了一些可行的解决方案,为后续研究发展提供参考。 相似文献
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