蜂窝网络用户上行覆盖率的数值计算方法

对于蜂窝用户上行覆盖率这类含无穷上限的多重积分公式,直接调用积分函数进行计算耗时长且无法确保收敛。文章提出通过逐层分析被积函数特征来缩小积分区间,从而提高计算速度并保证收敛性。为验证方法的准确度,与一种特殊情况下的解析式和仿真结果进行比较,结果显示差异可忽略;同时,与直接进行无穷积分的方法进行比较,显示计算时间至少节省一半以上,且随着用户密度的降低,本方法计算效率方面的优势更加突出。     

三维石墨烯-碳纳米管/水泥净浆的压敏性能

为了探索三维石墨烯-碳纳米管(G-CNTs)/水泥净浆的压敏性能,采用四电极法研究了荷载作用下GCNTs/水泥净浆的电阻率变化,并分析不同G-CNTs掺量、加载幅度、加载速度以及恒定荷载对电阻率变化的影响。研究表明:随着G-CNTs掺量的增加,电阻率呈先减小后稳定的变化趋势,在G-CNTs掺量由0.2wt%增加至1.6wt%时,电阻率下降51.8%;电阻率与温度呈负相关;G-CNTs掺量高于0.8wt%时可以显著提高水泥净浆的压敏性能,且电阻率变化率与应力应变有明显的对应关系,1.2wt%G-CNTs掺量下试件的应力灵敏系数和应变灵敏系数分别为2.3%/MPa和291;G-CNTs/水泥净浆电阻率变化率幅值随着加载幅度增大而相应增加,其电阻率变化率曲线在不同加载速度以及恒定荷载作用下均与应力-应变曲线一一对应,具有良好的压敏特性。     

建丰集团将建成中国最大产能刨花板新型包装线

2020年12月31日,成都建丰林业股份有限公司与山东深蓝盛飞人造板智能装备有限公司,就成都城投集团所属巴中建丰公司年产60万m3刨花板项目的智能包装系统,在建丰集团成都总部正式签约。该智能包装系统为宽(4′~9′)和长(7′~10′)尺寸非标设计,使用国际领先、行业前沿的包装技术,集成了自动上垫条、垫方、护角和自动输送、缠绕等功能。该系统在人造板包装自动化的基础上,突破传统打包打带模式,创新引进了三维立体缠膜系统,取代传统打包打带模式,能够更有效地保证包装系统稳定性,最大限度减少人工参与,做到了系统免维护,包装效果更简洁、美观。     

适应装配式变电站建设的产业链化设计探析

针对目前装配式变电站在建设过程中有关设计、设备、施工、运维等方面的主要问题,创新提出在设计中引入"产业链化设计理念",依托数据化平台,开展三维设计,将设计、构件生产、现场施工和运行检修四大建设主体"四位一体",协同工作,形成设计主导的链式建设模式。四大建设主体协同完成装配式变电站建设,不仅能简化设计过程、缩短设计周期、提高设计精度,而且能解决装配式变电站在实施过程中的桎梏,提高施工质量,充分发挥了装配式变电站高效、绿色、节约的优势。     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

智能玩具赛车赛道图像的畸变校正问题研究

本次图像畸变研究主要针对智能玩具赛车的赛道图像。赛道图像信息由智能玩具赛车采集,采集到的图像呈现出近宽远窄的梯形畸变。针对此梯形畸变,首先采用几种不同的边缘检测算子对图像进行边缘检测及轮廓提取,再使用连接点法对处理后的图片进行畸变校正,然后针对现有方法中出现的问题提出调整改进。最后通过MATLAB仿真实验仿真分析,该方法能够有效地实现赛道的畸变校正,为后续对赛道图像的进一步处理奠定了基础。