广播电视卫星信号的数字调制解调技术探究

随着科学技术的发展和进步,广播电视卫星信号在日常生产生活中的应用更加广泛,因此,其信号的稳定性显得尤为重要。传统的广播电视卫星信号使用的数字调制解调器技术已经无法满足现阶段的实际需求,随之也研究出了诸多全新的数字调制解调技术。有关部门应针对新数字调制解调器组织开展相应的研究工作,根据不同情况选择不同的数字调制解调技术,满足社会发展过程中的实际需求。     

中国酿造杂志征稿简则

《中国酿造》创刊于1982年,是由中国商业联合会主管,中国调味品协会及北京食品科学研究院主办的综合性科技期刊。重点报道调味品、酿酒、食品微生物、食品添加剂、发酵乳制品、生物工程技术、生物化工、生物质能源等领域的研究成果及发展动态。《中国酿造》是中文核心期刊、中国科技核心期刊,被美国《化学文摘》(CA)、美国《乌利希期刊指南》(UPD),美国EBSCO数据库、英国《食品科学文摘》(FSTA)、英国《国际农业与生物科学研究中心》(CABI)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)等数据库收录。     

《中国棉花加工》征稿简则

《中国棉花加工》是由中华全国供销合作总社主管、中华全国供销合作总社郑州棉麻工程技术设计研究所主办,面向国内公开发行的综合性技术刊物。主要宣传国家有关棉花工业的方针、政策,着重介绍国内外棉花加工技术与工艺设备、棉花质量检验、行业标准化工作、棉副产品综合利用以及棉花生产、企业管理与经营和科技信息等诸多方面。欢迎国内外棉花加工、棉花检验、棉花生产及相关领域的广大从业人员踊跃投稿,本刊将按规定或约定支付作者相应稿酬。为保证刊物出版质量,对稿件要求如下。     

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OBE理念的视觉方向实践教学设计

阐述基于OBE理念开展的教学改革与探索，课程内容的设计、教学方法、考核评价，实验应用案例包括变换颜色的台灯、追球的小车、人脸识别的智能门锁。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。