浅析5G给网络带来的变革

1.引言。随着信息通信技术向引领经济发展的核心引擎加速转变,5G已成为新的竞争高地和经济增长点,5G的发展为跨领域、全方位、多层次的产业深度融合提供基础设施,将充分发挥数字化应用对经济社会发展的放大、叠加、倍增作用,呈现出极高的价值。2019年6月6日,中国政府向中国移动等4家通信运营企业颁发了5G商用牌照,标志着我国正式进入了5G商用时代,各大通信企业也加快扩大5G网络覆盖范围的大规模建设,随着5G的建设,既有网络发生全方位深层次的变革。     

小尺度交通信号灯的检测与状态识别

交通信号灯识别包括检测和状态识别，在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计：降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力；通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合；引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时，根据交通信号灯本身的特性，使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率，识别准确率可以达到90%左右。     

多信息融合技术驱动的电加工控制优化研究

针对电火花微孔加工放电过程出现畸变,导致检测电路难于获取放电间隙状态的现象,提出了一种采用放电电流和放电电压双特征信息多重检测的方法,基于计算机信息融合技术,完成Matlab模糊神经网络训练模型的构建,提取放电状态特征,得到进行电火花加工电极的伺服控制策略,实验测试结果表明,采用该控制策略方法比某传统单一电路检测控制策略加工效果明显好转,获得相同微小孔深加工时间明显缩短,电极的损耗明显降低。     

基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究

在计算机系统运行以及研究环节中,会存在大量的规模效应,此类状况难以避免,要想有效解决此类问题,就需要利用分布式的处理方式,开展对文件系统的分析。文章对分布式多维联机分析过程(MOLAP)的数据模型进行了分析,从维编码的算法、映射归约(MapReduce)算法的实现、分析维的遍历算法等方面作深入探讨。     

再论含水层富水性评价的“富水性指数法”

针对现有含水层富水性评价方法中指标权重均为固定不变的常权,忽略了单个主控因素内部之间的变化和多个因素组合状态下的变化,在"富水性指数法"思想指导下,提出了一种基于分区变权理论的富水性指数法,不仅能确定不同评价指标的权重,而且能确定同一指标处于不同状态值时的不同权重。从影响含水层富水性的岩性差异、水力特性、构造因素、地球物理参数4个方面出发,建立了能够较为全面真实刻画富水性分布规律的四大类十六小类主控因素体系;提出了主控因素指标值标准化以及无量纲化处理方法,为多因素的信息融合分析奠定了基础;应用变权理论,运用动态聚类中的K-均值聚类方法划分了主控因素各指标的变权区间阈值,研究了状态变权向量的构建及调权参数的确定方法,定量确定各主控因素对含水层富水性的相互作用关系以及相对重要性大小;构建了基于变权理论的富水性指数评价方法和数学模型。同时以彬长矿区小庄煤矿巨厚洛河组砂岩裂隙含水层为例,详细说明了基于分区变权理论的富水性指数法的具体实施步骤,利用5组抽水试验数据对评价结果进行了校正;结果表明小庄煤矿洛河组充水含水层富水性强度从西北向东南呈递减趋势,较强～强富水区主要分布在二、三盘区,一盘区西部边界也有小范围分布;中等富水区呈条带状分布于矿区中部偏西和五盘区西北部,其余地区为较弱～弱富水区。最后,将其与传统常权评价结果对比,证明变权模型更能体现含水层非均质的特性,预测精度更高。     

浅谈在矿山供电课程中如何高效利用慕课mooc和混合式教学

伴随着人类社会的向前推进,信息技术已经渗透到我们生活的方方面面,深刻地改变了教育事业,慕课就是在信息时代下诞生的一种新兴教学工具。但是,如何利用好这一工具却仍然是个值得研究的课题。本文从慕课的内涵出发,分析了将混合式教学模式应用于慕课这一教学平台的重要意义。并且,就混合式教学模式在慕课平台中的应用进行了分析。希望能够给相关工作者以一定的启发。