电磁谐振耦合无线电能传输实验装置研究

电磁谐振耦合无线电能传输技术是现今最流行的WPT技术之一,其最主要的特点就是中等传输距离以及高校非辐射能量传输。该技术是以电磁场为媒介,运用2个或者是多个相同谐振频率以及高品质因数的对应电磁谐振体系,经过磁耦合谐振的作用来呈现电能传输无线输电技术,该技术可以说是无线输电技术的新研究趋向。     

ST STWBC:可定制的无线电池充电控制器

ST的STWBC数字控制器用于控制无线电池充电器(WBC,wireless battery charger)从发射器(TX)向接收器(RX)的电能传输,为内置无线充电手机、穿戴式装置以及采用电磁感应充电技术的电池供电产品提供灵活且高能效的无线充电解决方案。作为Qi无线充电联盟(Wireless Power Consortium)和电源事物联盟(PMA,Power Matters Alliance)两大无线充电行业联盟的成员,意法半导体完全遵守这些先进无线充电协议,并且是全球首批持有最新的Qi 1.1.2 A11标准证书的企业之一。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。