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。     

HPCL法测定左亚叶酸钠的异构体

目的:常用的亚叶酸类制剂包括亚叶酸钙、亚叶酸钠及其他们的左旋单体左亚叶酸钙、左亚叶酸钠,亚叶酸类制剂在体内真正起活性作用的部分为左亚叶酸.在制备中一般通过2种单体成盐时不同溶解度进行分离,但现有测定含量的检测方法均无法分离左旋或右旋单体,容易造成含量测定误差.结论:因此我们用HPLC法对注射用左亚叶酸钠异构体测定方法进行了研究,该法测定重复性好,结果准确可靠.     

基于双时间点检测的毫米波雷达人流量监测方法

针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性，利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点，提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据，然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向，并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响；在双时间点对特定区域内人员数量进行统计，并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明，该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。     

石墨烯量子点光致发光性能及调控机制研究进展

石墨烯量子点是一类重要的石墨烯衍生物，在量子尺寸效应的作用下，石墨烯量子点显示出与传统石墨烯截然不同的半导体特性。目前，石墨烯量子点以其优异的光致发光特性，高稳定性，低生物毒性，可调制的界面结构，在荧光防伪材料、生物成像、肿瘤诊疗、光/电催化等领域展现出突出的优势。从石墨烯量子点光致发光特性出发，对石墨烯量子点的带隙这一关系到该材料在各应用领域的重要基本物性进行总结，旨在明确当前在石墨烯量子点光致发光机制研究、光致发光性能调制两大领域的研究进展与挑战。     

路面缺陷及病害养护车旋转叶片力学及流场仿真

以路面缺陷和病害养护车转动式料仓作为研究对象,通过分析料仓的使用及设计要求,确定料仓旋转叶片、旋转叶片的布置方式、螺旋升角值、叶片截面形状等.通过分析沥青混合料在路面缺陷及病害养护车转动料仓内的运动特性,运用CAXA、Pro/e、Solid Works、ANSYS Workbench等软件对沥青混合料进行仿真研究建立了沥青混合料的分析模型,通过比较转动料仓螺旋升角分别为25°、28°、30°时的仿真模型分界面及轴向平面混合料的速度,结合叶片加工工艺、搅拌效率、进出料效率等因素,确定料仓螺旋升角的最优角度,研究成果为路面缺陷及病害养护车的设计提供较好的参考价值.     

无痕折叠屏手机Moto Razr 5G

摩托罗拉是最早称霸手机行业的老品牌,虽然现在已经没落了。他们刚刚发布了一款无痕折叠屏手机——Moto Razr 5G。Moto Razr 5G外形走的是复古风,乍一看就像是16年前的Moto RAZR V3。从命名就可以看出是致敬了,同样采用的翻盖式设计,不过Moto Razr 5G的翻盖是升级版的折叠屏翻盖。折叠状态下有块800×600的2.7英寸外屏,不需要翻盖就能快捷地对手机进行一些简单操作。内屏尺寸则是6.2英寸,分辨率为2142×876。刘海屏设计,前置2000万像素镜头。后置4800万像素主摄。     

点火具电磁安全性评估

为了评估发动机点火具在现用平台射频电磁环境作用下,是否存在意外点火以及是否需要适应性改进,基于现有标准规定的外部射频电磁环境和辐射敏感度试验,分析了发动机点火具满足安全裕度对发动机壳体屏蔽性能的要求,并通过屏蔽性能仿真评估了点火具的电磁安全性.结果表明,现有的发动机结构模型不能满足GJB 1389A-2005规定的16.5 dB安全裕度的要求.改进后的发动机模型在后端设置了喷堵,可以满足安全裕度的要求.