头条 广电5G融合应用即将来临？ 5月底，11家广电网络上市企业纷纷发布公告，确定了要以股份、现今、资产等方式参与组建中国广电网络股份有限公司（暂定名），这一消息经DVBCN第一时间整合发出后，引起了广电等业内的反响。 最新资讯 荣耀笔记本首次搭载OS Turbo技术，全新荣耀MagicBook 14性能时刻在线 2022年5月16日，荣耀举行新品发布会，正式发布了全新荣耀MagicBook 14。这款产品是荣耀PC新战略下，基于Magic OS for Windows笔记本业务技术架构体系的首款产品。全新荣耀MagicBook 14首次将OS Turbo技术（系统级性能&功耗优化引擎）引入PC领域，带来了更低的功耗和更强的性能表现。 发表于：2022/5/16 荣耀笔记本发布新战略，全新荣耀MagicBook 14以OS Turbo技术拉开PC底层创新的序幕 2022年5月16日，全新荣耀MagicBook 14正式发布，作为荣耀Magic OS for Windows业务技术架构体系下的第一款笔记本产品，其首发搭载的OS Turbo技术以出色的软硬件协同能力，叠加荣耀的核心算法，实现对PC的系统级调优，为用户带来强悍性能表现与超长续航体验，引领PC行业进入了底层创新时代。 发表于：2022/5/16 基于ST DBSCAN的航迹聚类实现 针对现有飞行目标的航迹聚类算法的不足，提出的一种可对任意形状的航迹聚类，且不需提前划分聚类目标个数，可解决时空域航迹数据的聚类方法。通过航迹信息中的空间坐标以及时间信息，扫描选取航迹数据中的任意未标记点，进行时间域上的邻近点扫描，再对时间邻域内的点进行空间域扫描，通过时空域内邻近点迹的数量将相同目标的航迹形成簇，并通过数据仿真验证本聚类方法的有效性。 发表于：2022/5/16 基于三维集成的小型化Ku波段收发组件 基于硅基三维集成模块和印制板(Printed Circuit Board，PCB)混压工艺，设计了一种小型化Ku波段收发组件，并对其原理方案和具体实现进行了介绍。该收发组件整体电路采用三维集成架构实现，射频及中频芯片和其外围电路集成于硅基三维集成模块中，外部电路板采用射频与低频混压印制板，模块和印制板通过球栅阵列(Ball Grid Array，BGA)互联。通过对信号过渡结构进行优化设计，降低了信号传输损耗，提升了通道间隔离度。电路测试表明，组件在工作频带内满足通道间幅度一致性、带内平坦度、噪声系数等指标要求，且符合组件小型化、高集成度、高一致性、高可生产性的现实需求。 发表于：2022/5/16 基于量化测量的前向-后向箱粒子平滑器 提出了一种新的前向-后向箱粒子平滑算法。在正向过程中，使用标准的箱粒子滤波算法。在后向过程中，使用箱粒子近似平滑后验概率。提出了一种额外的箱粒子移动步骤，使箱粒子在目标周围集中。通过量化测量下的仿真，验证了所提算法的性能优势。 发表于：2022/5/16 综合电子系统重构时间分析方法研究 针对综合电子系统重构的不确定性、多样性导致的系统状态复杂的问题，对不同重构模式下的重构时间进行分析。首先研究系统架构和软硬件配置，建立系统重构和重构时间模型，提出应用迁移优化算法。然后通过综合电子系统重构验证平台模拟故障，分析计算不同类型故障导致系统重构消耗的时间。实验证明，不同类型的故障导致的系统重构时间不同，优化重构蓝图和迁移过程可以有效缩短重构时间。 发表于：2022/5/16 基于改进蚁群算法的云计算资源分配策略研究 在实际的项目中会发现蚁群算法直接应用于云计算资源分配时经常会出现负载失衡的情况，导致资源利用率不高，同时导致任务完成时间太长，算法迭代次数过大。这种情况不仅会大大地降低云计算系统的效率，还会造成系统不稳定。因此针对蚁群算法进行了一系列改进，具体包括：引入伪随机比例规则，进行全局信息素强化，引入了交叉变异操作，将蚁群算法与遗传算法相融合。然后进行了MATLAB仿真实验，实验结果表明：改进算法的任务完成时间更短，算法迭代次数更少，负载均衡效果更好。由此可以得出结论：对蚁群算法的改进是有效的。 发表于：2022/5/16 基于EEMD和LeNet-5的脑电信号情绪识别 随着科学技术的进步，人们对情绪这一概念有了全新的认识，从过去认为情绪来源于“心”逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于“脑”。针对脑电信号所具有的诸多特性，首先通过去除心电、肌电噪声，滤波提取脑电信号中的有用波段；再利用集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)对脑电信号进行特征提取，利用提取特征通过空间插值法绘制脑电地形图；接着利用LeNet-5算法开展具体情绪识别，并建立模型。最终通过不断地改进模型，显著提高了情绪识别准确率，准确率最高可达80.1%。 发表于：2022/5/16 一种隐私保护的联邦学习框架 大数据时代，数据安全性和隐私性受到越来越多的关注和重视。联邦学习被视为是一种隐私保护的可行技术，允许从去中心化的数据中训练深度模型。针对电力投资系统中各部门因担心数据隐私信息泄露而带来的数据孤岛和隐私保护问题，提出了一种隐私保护的联邦学习框架，允许各部门自有数据在不出本地的情况下，联合训练模型。首先，提出了联邦学习的架构，支持分布式地训练模型；其次，引入同态加密技术，提出了隐私保护的联邦平均学习流程，在数据隐私保护的情况下，实现联合训练模型；最后，实验结果表明，该框架具有较好的收敛性，而且联合训练得到的模型具有较好的精度。 发表于：2022/5/16 基于EAIDK310和OneNET云平台的非接触式智能门禁系统 物联网时代下，智能家居作为人们日常生活中重要的一环，正在飞速发展。设计了一款基于EAIDK310和OneNET云平台的非接触式智能门禁系统，采用Arm公司与Open AI Lab联合开发的EAIDK310人工智能开发套件作为系统控制核心，在主控板内通过人脸识别、手势识别、语音交互等功能实现无接触门禁进出。系统借助人工智能中发展较为成熟的卷积神经网络并通过百度AI开放平台的领先优势进行人脸识别、手势数字识别和语音实时交互，在保证识别速度够快的同时也能够维持非常高的识别精准度，引入活体检测避免不法分子使用照片欺骗系统，使得整个门禁系统更加安全。系统通过Wi-Fi将数据上传移动OneNET云平台，与微信小程序进行数据图像交互，主人可在任何地点通过手机对门禁系统进行解锁等操作，并能监控门禁外实时图像，能够在住户安全方面提供保障。 发表于：2022/5/16 «…3456789101112…»
