基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

短视频浪潮下重庆城市旅游发展的传播分析

随着短视频浪潮的到来,重庆凭借独特的地域特色和饮食文化魅力吸引着世界各地的游客前来打卡.但短视频平台中的重庆旅游形象仍旧面临诸多问题.本文将对短视频平台中的重庆旅游形象及其传播策略进行深入分析.     

基于无线可充电传感器网络充电路线规划的相关研究

本文主要针对无线传感器网络WSN的相关研究,利用移动充电器定期为传感器的电池补充能量,从而源源不断地为WSN提供稳定的能量使其正常运转。首先通过建立数学模型,对如何消耗最少的能量以及传感器电池最小容量的问题,给出最优的方案。其次对消耗最少能量,即最短路径进行了定性与定量分析。利用MATLAB将给定数据的经纬度按照公式转化为横纵坐标,并且建立各个传感器以及数据中心绘制在二维散点图中,观察其分布地区。最后对转化出的横纵坐标以及散点图进行模拟退火分析,得到移动充电器最优的行走路线,分别求出每个移动充电器所经过的传感器的电池的最低容量。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

近战利器——雷明顿V3 TAC-13半自动霰弹枪

近年来,一些打着法律擦边球的短管霰弹枪开始在美国民用市场兴起,本文的主角雷明顿V3 TAC-13半自动霰弹枪凭借着短小精悍的身材和猛烈的近战火力,将这类武器的特点发挥得淋漓尽致——近年来,有一种打着non-NFA(NFA,National Firearms Act的英文缩写,意为国家枪械法案)标签的短管霰弹枪开始出现在市场上。其中,最典型的代表产品就是雷明顿公司的870 TAC-14霰弹枪和莫斯伯格公司的590 Shockwave霰弹枪,这两款唧筒式霰弹枪占据着市场的半壁江山。