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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。 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
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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。 相似文献
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现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时,通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理,无法重建合理的图像结构。为此,提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息,然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像,提高图像修复的精确度,在图像补全网络采用推理注意力机制,有效控制了生成特征的不一致性,从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证,结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%,峰值信噪比达到了25.56 dB,与现有的图像修复方法相比,该方法具有更高的图像修复精确度,生成的图像更逼真。 相似文献
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随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展,水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中,水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中,传感器节点数据采集的问题,其设计方法是通过自组织映射(Self-organizing mapping,SOM)对传感器节点进行路径最优化处理,结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点,利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点,最后通过SOM得到水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证,在水下1 200 m × 1 750 ![]()
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m范围内布置52个传感器节点的情景下,数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%;对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量,其结果也大致相同,因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。 相似文献
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针对常见泥石流防治结构被冲击破坏的问题,基于“柔性消能”理念,结合张弦梁结构和竖向预应力锚杆技术,提出一种既能改善结构受力性能、增加结构整体抗冲击能力、保证结构安全可靠,又能减小结构构件截面尺寸、节约成本、便于现场施工组装和后期运营维护的新型地锚张弦梁式泥石流格栅坝,并阐述其技术原理。根据泥石流荷载分布和新型地锚张弦梁式泥石流格栅坝的受力特征,给出其简化的内力计算方法;并利用SAP2000建立新结构有限元模型,分析了结构的整体受力,验证了构件简化计算方法的合理性;结合Python语言和Qt De? signer软件开发了相应的设计计算软件,对新型地锚张弦梁式泥石流格栅坝的内力进行求解。结果表明:提出的新结构抗冲击性能好,构件受力均匀;以后设计中应关注竖杆的剪切脆性破坏和立柱偏心受力情况,保证结构安全;变形协调仅使底层张弦梁与竖杆内力偏大,实际工程应用时,应着重验算底层构件,防止其破坏;文中提出的简化计算方法能较准确的反映结构的受力特性,具有一定的合理性,研究可为新型地锚张弦梁式泥石流格栅坝的设计计算和推广应用提供理论依据和技术支持。 相似文献