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内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
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阐述了排队呼叫技术研究的意义和目前排队呼叫技术存在的问题,据此提出了一种针对大中型企业无线呼叫器系统的设计,并介绍该呼叫器硬件设计及工作流程。经测试,该无线呼叫器具有一定的实用性和应用前景。 相似文献
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本文在原有学习程序的基础上给出了可以再重新开机的情况下正常使用签到机的方法,这种方法可以使数据写入FLASH中,在开机的时候读出来以防止新数据覆盖旧数据,并且详细介绍了软件中的写记事本和读记事本。 相似文献
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《Planning》2015,(4)
在通信事业不断发展的进程中,无线网进入了一个全新的发展阶段,并逐渐成为了校园网络的重要组成部分,在教学管理系统中,具有重要作用。然而从实际情况来看,我国校园在无线网络的应用过程中却仍然存在着诸多安全隐患,有待于进一步的解决与完善。文章首先简要阐述了无线网络的基本含义,然后就我国校园无线网络在应用上存在的安全隐患作了进一步分析与探讨,并提出了校园无线网络的安全防范措施,希望能为实际工作起到一定的指导作用。 相似文献
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睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。 相似文献