使能未来工厂的5G能力综述

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。     

2种侧围加强内框总成检具结构对比分析

概述了侧围加强内框总成与周边零件的匹配关系,从检具操作的人机工程出发,描述了侧围加强内框总成检具的2种定位方式和结构设计,对比了2种定位方式对于检测结果的影响,总结了其优点和弊端,结果表明侧围加强内框总成检具采用车内方向朝下的定位方式效果更好。     

导管架平台上部组块双船拆除

为研究复杂海域环境中海洋平台双船拆除方法的安全性与可操作性,采用水动力数值计算与水池模型试验相结合的方法进行研究。将双船水动力耦合计算与水池模型试验进行对比,在相对理想海况下,结合与实际工况接近的规则波作用,进行驳船水动力性能变化与运动响应的幅值分析。在受力分析方面,对甲板耦合装置进行改良设计,对比试验数据与数值计算数据,得到受力在合理范围内的结论。研究内容为实际施工的合理性提出一定的指导性意见。     

基于机器视觉的运煤车车号识别技术研究

在铁路运煤装车过程中为了快速、准确地识别车号,提出一种基于机器视觉的运煤车车号识别技术。将连通区域提取与投影分割法结合,实现车号的粗定位、细分割,并对图像中的断裂字符进行二次分割,构建了基于BP神经网络的分类模型进行车号识别,提升了煤炭装车的效率和精度。     

三维增材鞋面印花机对位平台的冗余驱动控制策略

针对自动鞋面印花机在进行对版时定位精度低,影响鞋面印刷质量的问题,提出了基于冗余驱动的印花机对位平台。在原有的三轴并联机构对位平台的基础上通过增加1个Y轴,有效地提高了对位平台Y向的刚度和承载能力,从而提高了印花机对位平台的定位精度。由于冗余驱动机构运动过程中存在机构运动耦合,利用几何法进行解耦,提出了基于电子凸轮的控制策略。同时提出了对机构换向间隙补偿的控制策略,进一步提高对位平台的定位精度,保证了鞋面的印刷质量。经过实验验证,改进后的印花机对位平台Y向定位精度提高了85.7%,Z向旋转定位精度提高了72.9%,X向和Y向换向间隙分别提高了50% 和75%,Z向旋转换向间隙提高了42.86%。     

基于最小方差的声线跟踪自适应分层算法

针对高精度水声定位系统中定位精度与计算量相互矛盾的问题,提出了基于最小方差的声线跟踪自适应分层算法。该算法根据声速在有限范围内规律变化的特点,对声速剖面全局搜索,通过各段声速散点到其拟合直线的总方差表示拟切分段与原始声速剖面的差别,利用最大差别找出最佳切分点,保留原始声速剖面特征,实现对声速剖面的简化。实验结果表明,该算法在保证定位精度的同时能够提高计算效率,具有良好的工程应用价值。     

基于iBeacon蓝牙微定位技术的儿童服装技术探究

针对现有可穿戴智能服装技术发展现状,利用GPS系统在服装上的运用,着重解决传统定位服装可穿戴设备过大、定位功能性单一、服装结构造型不合理、人体着装舒适感差等问题。分别从定位元件、智能功能、服装结构设计、面料选择利用、时尚环保五个角度进行分析,设计了以iBcacon定位元件为中心的新型儿童定位智能化服装,着重解决儿童的出行定位需求以及穿着要求,推动了儿童时尚智能化服装的发展。     

Deep learning methods for fingerprint-based indoor positioning: a review

ABSTRACT

Outdoor positioning systems based on the Global Navigation Satellite System have several shortcomings that have deemed their use for indoor positioning impractical. Location fingerprinting, which utilizes machine learning, has emerged as a viable method and solution for indoor positioning due to its simple concept and accurate performance. In the past, shallow learning algorithms were traditionally used in location fingerprinting. Recently, the research community started utilizing deep learning methods for fingerprinting after witnessing the great success and superiority these methods have over traditional/shallow machine learning algorithms. This paper provides a comprehensive review of deep learning methods in indoor positioning. First, the advantages and disadvantages of various fingerprint types for indoor positioning are discussed. The solutions proposed in the literature are then analyzed, categorized, and compared against various performance evaluation metrics. Since data is key in fingerprinting, a detailed review of publicly available indoor positioning datasets is presented. While incorporating deep learning into fingerprinting has resulted in significant improvements, doing so, has also introduced new challenges. These challenges along with the common implementation pitfalls are discussed. Finally, the paper is concluded with some remarks as well as future research trends.     

Analysis and control of micro-stepping characteristics of ultrasonic motor

Frontiers of Mechanical Engineering - Micro-stepping motion of ultrasonic motors satisfies biomedical applications, such as cell operation and nuclear magnetic resonance, which require a precise...     

灭火器的定位和有效性辨识研究

智慧消防是智慧城市建设的重要组成部分，在消防工作创新发展中发挥重要作用。灭火器作为扑救初期火灾的最普遍、最便捷和最广泛使用的灭火设施，在初期火灾的扑救和火灾防控中发挥重要的作用，其有效性和完好性是扑救初期火灾的必要条件。基于物联网及大数据的优势，建立消防灭火设施的定位与有效性辨识系统，并介绍系统的关键技术、网络架构、技术特征。此系统可对灭火器等消防灭火设施的伺应状态、完好性、有效性等功能特性进行跟踪巡检和辨识，以实现对灭火器的实时监控和智能化管理，促进消防设施建设的完善和优化，增强灭火系统的可靠性，充分发挥智慧消防技术在智慧城市建设中的优势。