內(nèi)容 ? NB-IOT技術(shù)背景 ? NB-IOT標準化過程 ? NB-IOT布網(wǎng)模式及雙工方式 ? NB-IOT無線幀結(jié)構(gòu)和下行物理信道 ? NB-IOT無線幀結(jié)構(gòu)和上行物理信道 ? NB-IOT上下行調(diào)度及深度覆蓋 ? NB-IOT應對物聯(lián)網(wǎng)海量接入和低功耗機制 ? NB-IOT測試
上傳時間： 2020-06-08
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票據(jù)OCR在銀行事后后督系統(tǒng)的應用,銀行業(yè)競爭日趨激烈，隨著銀行不斷擴大自己的業(yè)務范圍，產(chǎn)生了越來越多的紙質(zhì)憑證，傳統(tǒng)人工稽核票據(jù)模式在海量的憑證到來時已讓銀行稽核部門不堪重負
標簽： 票據(jù)OCR在銀行事后后督系統(tǒng)的應用
上傳時間： 2020-06-27
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共建可信可管的互聯(lián)網(wǎng)世界白皮書-華為物聯(lián)網(wǎng)安全物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，簡稱 IoT）將海量的設備互聯(lián)，使得網(wǎng)絡更 加開放復雜，業(yè)務更加豐富多樣。IoT 將帶我們進入一個萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物 智能的全新世界，然而同時，IoT 世界也面臨巨大的安全挑戰(zhàn)。 本文分析了 IoT 安全技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀， 提出了多重的端到端安全防御機制應作為應 對 IoT 安全威脅的有效保障，并進一步總結(jié)了 IoT 安全的實踐供參考。目前 IoT 技術(shù)正在 飛速發(fā)展，新的安全問題和安全威脅依舊層出不窮，IoT 安全需要整個產(chǎn)業(yè)鏈的共建、共榮。 所以我們倡導 IoT 的安全需要政府、國際組織和行業(yè)來共同建設，在政策引導、法律頒 布、標準制定、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面加大投入，以促進 IoT 產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)
標簽： 華為 物聯(lián)網(wǎng)
上傳時間： 2022-02-22
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5G移動通信網(wǎng)絡關鍵技術(shù)綜述.pdf陳 婧，韓遠兵，徐 川 (重慶郵電大學未來網(wǎng)絡研究中心 重慶 400065) 摘 要: 為適應未來海量移動數(shù)據(jù)的爆炸式增長，加快新業(yè)務新應用的開發(fā)，第五代移動通信( fifth generation mo- bile communication network，5G) 網(wǎng)絡應運而生。目前，國內(nèi)外已經(jīng)逐漸明確了 5G 的愿景和需求，如何將現(xiàn)有技術(shù)和 多種潛在的新技術(shù)進行融合以實現(xiàn) 5G 網(wǎng)絡成為下一步的研究與發(fā)展重點。面向未來 5G 的技術(shù)發(fā)展，介紹 5G 的 概念、應用場景以及終端用戶對 5G 的相關需求; 然后，重點闡述 5G 在無線網(wǎng)絡方面具有發(fā)展前景的 10 大關鍵技 術(shù)，包括: 超密集異構(gòu)網(wǎng)絡、自組織網(wǎng)絡、D2D( device-to-device) 通信、M2M( machine-to-machine) 通信、軟件定義無線 網(wǎng)絡、
上傳時間： 2022-02-25
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華為AI安全白皮書2018-cn近年來，隨著海量數(shù)據(jù)的積累、計算能力的發(fā)展、機器學習方法與系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新與演進，諸如圖像識別、語音識 別、自然語言翻譯等人工智能技術(shù)得到普遍部署和廣泛應用。越來越多公司都將增大在AI的投入，將其作為業(yè)務發(fā)展 的重心。華為全球產(chǎn)業(yè)愿景預測：到2025年，全球?qū)崿F(xiàn)1000億聯(lián)接，覆蓋77%的人口；85%的企業(yè)應用將部署到 云上；智能家庭機器人將進入12%的家庭，形成千億美元的市場。 人工智能技術(shù)的發(fā)展和廣泛的商業(yè)應用充分預示著一個萬物智能的社會正在快速到來。1956年，麥卡錫、明斯基、 香農(nóng)等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴隨著谷歌DeepMind開發(fā)的圍棋程序AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋冠 軍，人工智能技術(shù)開始全面爆發(fā)。如今，芯片和傳感器的發(fā)展使“+智能”成為大勢所趨：交通+智能，最懂你的 路；醫(yī)療+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大學伯克利分校的學者們認為人工智能在過去二十年 快速崛起主要歸結(jié)于如下三點原因[1]：1）海量數(shù)據(jù)：隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，數(shù)據(jù)以語音、視頻和文字等形式快速增 長；海量數(shù)據(jù)為機器學習算法提供了充足的營養(yǎng)，促使人工智能技術(shù)快速發(fā)展。2）高擴展計算機和軟件系統(tǒng)：近 年來深度學習成功主要歸功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等專用硬件和相關的軟件平臺。3）已有資源的可獲得 性：大量的開源軟件協(xié)助處理數(shù)據(jù)和支持AI相關工作，節(jié)省了大量的開發(fā)時間和費用；同時許多云服務為開發(fā)者提供 了隨時可獲取的計算和存儲資源。 在機器人、虛擬助手、自動駕駛、智能交通、智能制造、智慧城市等各個行業(yè)，人工智能正朝著歷史性時刻邁進。谷 歌、微軟、亞馬遜等大公司紛紛將AI作為引領未來的核心發(fā)展戰(zhàn)略。2017年谷歌DeepMind升級版的AlphaGo Zero橫 空出世；它不再需要人類棋譜數(shù)據(jù)，而是進行自我博弈，經(jīng)過短短3天的自我訓練就強勢打敗了AlphaGo。AlphaGo Zero能夠發(fā)現(xiàn)新知識并發(fā)展出打破常規(guī)的新策略，讓我們看到了利用人工智能技術(shù)改變?nèi)祟惷\的巨大潛能。 我們現(xiàn)在看到的只是一個開始；未來，將會是一個全聯(lián)接、超智能的世界。人工智能將為人們帶來極致的體驗，將 積極影響人們的工作和生活，帶來經(jīng)濟的繁榮與發(fā)展。
上傳時間： 2022-03-06
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戰(zhàn)場環(huán)境是影響戰(zhàn)爭勝負走向的關鍵因素，其中地形是戰(zhàn)場環(huán)境的主要構(gòu)成。隨著軍事技術(shù)的變革、精確打擊和精確斬首武器的運用，傳統(tǒng)二維地圖的局限性已經(jīng)無法滿足軍事訓練和軍事指揮方面的需求。而對于當前的三維戰(zhàn)場地形，快速進行地形模型構(gòu)建、地形模型精細化以及海量數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的要求顯得越來越高。因此，本文為構(gòu)建真實的三維戰(zhàn)場地理環(huán)境及可視化進行了深入研究。本文選用傾斜攝影技術(shù)與 Cesium可視化庫進行真實三維地形的建立及可視化平臺的搭建，以西安工業(yè)大學未央校區(qū)做為典型應用實例進行城市作戰(zhàn)可視化開發(fā)。首先，本文介紹了三維實景建模與可視化相關理論；論述了在Web端進行可視化開發(fā)的優(yōu)勢；提出了傾斜攝影測量技術(shù)對三維戰(zhàn)場地形構(gòu)建時存在的問題及解決辦法。其次，本文制定了戰(zhàn)場環(huán)境多源數(shù)據(jù)采集方案以及基于 Smart3D多源數(shù)據(jù)融合建模流程。制作了三維戰(zhàn)場地形數(shù)據(jù)并進行了模型質(zhì)量分析，包括模型的紋理精度、幾何精度和地理坐標精度。確保生成的地形數(shù)據(jù)滿足逼真的可視化視覺效果及地形對地面人員裝備的各種干涉作用的真實性最后，本文在前三章的基礎上采用BS三層架構(gòu)的方式，通過 Cesium、HTLM，JavaScript等語言進行戰(zhàn)場環(huán)境可視化平臺的搭建，實現(xiàn)了城市化作戰(zhàn)的三維戰(zhàn)場環(huán)境構(gòu)建。同時本文基于 Cesium完成了模型單體化和模型驅(qū)動等功能本課題對三維戰(zhàn)場地形環(huán)境構(gòu)建與可視化研究具有重要意義。本文提出的戰(zhàn)場環(huán)境構(gòu)建方法可以運用到各種戰(zhàn)場環(huán)境的構(gòu)建，包括山地丘陵的作戰(zhàn)地形環(huán)境構(gòu)建、城市反恐作戰(zhàn)等。通過可視化平臺的加載可以直觀、真實了解戰(zhàn)場環(huán)境。通過模型驅(qū)動完成戰(zhàn)場中各種演示效果。關鍵詞：多源數(shù)據(jù)融合；傾斜攝影測量：三維建模；Cesium：三維戰(zhàn)場環(huán)境可視化：CZML
標簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-17
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◆無線充電是電子產(chǎn)品“無尾化”進程的一部分。搖脫線纜的來縛是消夤電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢，也是無線互聯(lián)網(wǎng)時代的自然害求。包抬3G4G等在內(nèi)的無線通信技術(shù)主要麟決了數(shù)據(jù)文互的無線化，而能量傳輸?shù)臒o線化作為“無尾化”發(fā)展趨勢的重要組織部分，必須通過無線充電技術(shù)來完或。在盤據(jù)傳輸無線化進入高湖的今天能量傳的無線化將得到更多的重視。而“無尾化”趨勢的最終發(fā)展方向則是無線數(shù)據(jù)傳輸和無線能量傳的融合◆無踐充電技術(shù)在消費電子領域大有可為，消費電子市場下游體量巨大，智能手機平板電腦，PC以及近期越演越烈的可穿鵡風湖為無線充電產(chǎn)品提供了足夠的發(fā)展空間。在智能予機和乎板電腦增長呈現(xiàn)疲態(tài)的后智能化時代，無線充電技術(shù)是各大廠商無法避開的產(chǎn)品創(chuàng)新。而從消費者角度講。無線充電技術(shù)在無線互聯(lián)網(wǎng)和智能終端大爆發(fā)的背景下能夠帶來用戶體驗的大幅提高。◆。無線充電產(chǎn)業(yè)啟動的外部環(huán)境在2014年得到很大改善，根搭 isuppli的預計到2015年全球無線充電行業(yè)產(chǎn)值將達到240億美元，但是其在2013年的滲遺逵度卻遠低于業(yè)界預期，主要是成本過高。標準不統(tǒng)一和充電效率不理想這三大固素制了產(chǎn)業(yè)啟動。而在2014年，隨著技術(shù)的進步以及多模方案的成熱，這些限制概頸將逐一被突破，無線充電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的外部環(huán)境將得到很大改善，這就使得產(chǎn)業(yè)啟動成為可能巨頭紛紛加入，無線充電產(chǎn)業(yè)有望在2014年迎來揚點。不管是在技術(shù)實力上，還是場號召力上，行業(yè)巨頭的態(tài)度直接決定了無線充電產(chǎn)業(yè)何時啟動以及以何種方式唇動，而在2014年的CEs上，包括me，高通、悔通等在內(nèi)的行業(yè)巨頭，一改此前出聲不出力的做法，開始實質(zhì)性的加大了對無線充電技術(shù)的投入力度，各種相關產(chǎn)品和方袋紛紛亮相。行業(yè)巨頭們的強勢加入將形成巨大的帶動效應，推動無線充電產(chǎn)業(yè)在2014年實現(xiàn)實質(zhì)性啟動
標簽： 無線充電
上傳時間： 2022-03-30
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【摘要】：隨著USB接口在計算機業(yè)界應用越來越廣泛，基于USB的接口開發(fā)顯得越來越具有現(xiàn)實意義。隨著客戶對系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集速度要求的不斷提高，USB以其使用方便、易于擴展、速度快等優(yōu)點而越來越多的被應用于各種人機接口設備中。本設計提出了一種USB接口的HID數(shù)據(jù)通訊接口設計方案，USB接口芯片采用的是PHILIP的PDIUSBD12，微控器是宏晶科技的STC89C52RC。該方案具有器件通用、成本低、方便焊接調(diào)試等特點。由于本設計采用了PDIUSBD12接口芯片，通過改變微控器的代碼可以制作成各種標準的USB設備。本設計完成了一種典型的HID設備驅(qū)動程序的開發(fā)，PC機無需額外加裝驅(qū)動便可實現(xiàn)和USB設備之間的通訊。而且經(jīng)過典型HID設備的枚舉過程，還可用于對USB協(xié)議的熟悉和學習。上位機軟件部分，采用了VisualC++6.0編寫HID設備的控制程序，此控制程序和HID下位機設備構(gòu)成了完整的USB控制系統(tǒng)。在此基礎上，本設計還增加了簡單的音樂播放功能，可以打開并播放格式為mp3和wma的音頻文件，還可以暫停、停止、選擇播放曲目、調(diào)節(jié)音量等；在音頻播放時HID設備彩燈可以實時顯示音頻的頻譜。這在驗證USB系統(tǒng)的同時，大大增加了控制的趣味性。驗證結(jié)果表明按照該方案設計的數(shù)據(jù)通訊接口和HID設計運行穩(wěn)定可靠。USB是一種計算機和外部設備進行通訊連接的接口.USB的出現(xiàn)的目的是取代現(xiàn)在計算機接口，簡化計算機與外部設備的連接過程，使計算機的擴展更加方便。它使得計算機和外部設備的連接十分方便。目前，各種計算機外部設備都在逐漸改為USB接口，USB技術(shù)的出現(xiàn)是計算機接口技術(shù)的一大飛躍。越來越多的測控系統(tǒng)、信號處理系統(tǒng)和智能儀器選用USB接口與PC機進行高速、海量的數(shù)據(jù)通訊。但是，相對UART（通用異步串口）、LPT（打印機并行端口），USB的開發(fā)難度要大的多。采用HID（Human Interface Device，人機接口設備）的設計方案則可以很好的解決這一矛盾。
上傳時間： 2022-05-02
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統(tǒng)計學習基礎:數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測介紹了這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統(tǒng)計學方法，但強調(diào)的是概念，而不是數(shù)學。許多例子附以彩圖。《統(tǒng)計學習基礎:數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測》內(nèi)容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全面的。計算和信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來了醫(yī)學、生物學、財經(jīng)和營銷等諸多領域的海量數(shù)據(jù)。理解這些數(shù)據(jù)是一種挑戰(zhàn)，這導致了統(tǒng)計學領域新工具的發(fā)展，并延伸到諸如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術(shù)語來表達。【內(nèi)容推薦】《統(tǒng)計學習基礎:數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測》試圖將學習領域中許多重要的新思想?yún)R集在一起，并且在統(tǒng)計學的框架下解釋它們。隨著計算機和信息時代的到來，統(tǒng)計問題的規(guī)模和復雜性都有了急劇增加。數(shù)據(jù)存儲、組織和檢索領域的挑戰(zhàn)導致一個新領域“數(shù)據(jù)挖掘”的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘是一個多學科交叉領域，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學習、統(tǒng)計學、神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、知識庫、信息提取、高性能計算等諸多領域，并在工業(yè)、商務、財經(jīng)、通信、醫(yī)療衛(wèi)生、生物工程、科學等眾多行業(yè)得到了廣泛的應用。【作者簡介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大學統(tǒng)計學教授，并在這個領域做出了杰出的貢獻。Hastie和Tibshirani提出了廣義和加法模型，并出版專著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究領域為：非參數(shù)回歸和分類、統(tǒng)計計算以及生物信息學、醫(yī)學和工業(yè)的特殊數(shù)據(jù)挖掘問題。他提出主曲線和主曲面的概念，并用S-PLUS編寫了大量統(tǒng)計建模軟件。Tibshirani的主要研究領域為：應用統(tǒng)計學、生物統(tǒng)計學和機器學習。他提出了套索的概念，還是“An Introduction to the Bootstrap”一書的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影尋蹤等數(shù)據(jù)挖掘工具的發(fā)明人之一。他不僅是位統(tǒng)計學家，而且是物理學家和計算機科學家，先后在物理學、計算機科學和統(tǒng)計學的一流雜志上表發(fā)論文80余篇。
標簽： 統(tǒng)計
上傳時間： 2022-05-04
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標簽： altium designer 元件庫
上傳時間： 2022-05-26
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