道路交通网络节点分配优化策略研究进展

为了进一步提高城市道路交通网络的通行效率,粒子群优化和神经网络等多种智能优化算法受到越来越多的关注。近年来,深度学习技术的普及与应用大幅提升了城市交通网络的节点识别效率,而交通网络的节点调度又扩展了深度学习技术的应用。文中详细分析了交通节点调度所面临的关键问题,归纳并总结了相关网络节点分配的研究现状。在此基础上,深入研讨了城市交通网络节点调度与深度学习的应用前景,并对交通网络节点分配优化策略的未来研究方向进行了展望。     

Short packet communication in underlay cognitive network assisted by an intelligent reflecting surface

We propose short packet communication in an underlay cognitive radio network assisted by an intelligent reflecting surface (IRS) composed of multiple reconfigurable reflectors. This scheme, called the IRS protocol, operates in only one time slot (TS) using the IRS. The IRS adjusts its phases to give zero received cumulative phase at the secondary destination, thereby enhancing the end-to-end signal-to-noise ratio. The transmitting power of the secondary source is optimized to simultaneously satisfy the multi-interference constraints, hardware limitations, and performance improvement. Simulation and analysis results of the average block error rates (BLERs) show that the performance can be enhanced by installing more reconfigurable reflectors, increasing the blocklength, lowering the number of required primary receivers, or sending fewer information bits. Moreover, the proposed IRS protocol always outperforms underlay relaying protocols using two TSs for data transmission, and achieves the best average BLER at identical transmission distances between the secondary source and secondary destination. The theoretical analyses are confirmed by Monte Carlo simulations.     

Joint frame rate adaptation and object recognition model selection for stabilized unmanned aerial vehicle surveillance

We propose an adaptive unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted object recognition algorithm for urban surveillance scenarios. For UAV-assisted surveillance, UAVs are equipped with learning-based object recognition models and can collect surveillance image data. However, owing to the limitations of UAVs regarding power and computational resources, adaptive control must be performed accordingly. Therefore, we introduce a self-adaptive control strategy to maximize the time-averaged recognition performance subject to stability through a formulation based on Lyapunov optimization. Results from performance evaluations on real-world data demonstrate that the proposed algorithm achieves the desired performance improvements.     

面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法

为满足能源数据监测和综合分析领域的业务需要,提出面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法。构造数据迁移与分类视图,确定每个供需平衡数据点位置坐标,并采用正交投影可视化技术将数据挖掘算法核心结构展示在视图中(支持用户对其进行相应调整);引入数据挖掘算法,提取数据可视化挖掘结果参数,实现面向智慧能源供需平衡数据的可视化挖掘。实验结果显示:智慧能源供需数据可视化挖掘结果综合评分数值范围为64.70~82.04分,充分说明该方法具备较好的可视化挖掘性能,可应用在多维典型用能场景中。     

基于深度学习的基金客服情绪安抚算法

构建基金智能客服情绪安抚算法,增加人性化设计以有效提升客户使用体验。由基于OCC模型的情绪粗粒度分类得到有负面情感的文本信息,对该文本信息进行相关处理,而后基于SVM模型进行情绪细粒度分类,得到文本的负面情绪类别并在囊括专业知识和情绪应答的基金领域知识库中匹配答案和情绪应答语句,将查询结果展示给客户。     

关于无线电技术在智能家庭系统中应用的探讨

如今,人工智能的发展成果已经走进千家万户,智能家庭的出现也使人工智能技术融入传统家电设施,并逐步实现对家电和相关设备的智能控制以及设备之间的自由联通。智能家庭成为未来家电家居的发展方向之一,而利用无线电技术实现设备间的互联和通信则是智能家庭系统的技术核心。从智能家庭产业发展现状入手,对智能家庭系统中无线电通信技术的应用进行阐述和分析,并对智能家庭的未来发展进行展望。     

智慧水文应用数字孪生5G专网用户自运营管理实践研究--以曲靖市5G智慧水文面店示范站项目为例

中国移动助力云南省曲靖市落地5G智慧水文面店示范站项目实践,融合5G、北斗、云计算、物联网、数字孪生等新技术,基于中国移动OneLink平台和OneNET平台定制开发了曲靖水文5G数字孪生运用管理云平台,提供软硬件总集成服务成功打造曲靖市5G+智慧水文面店示范站。该实践树立了5G专网用户自运营管理的成功标杆,为水文行业以及对5G专网用户自运营管理有需求的政府及企事业单位起到成功案例借鉴复制作用。     

基于调水工程的智慧水利应用架构管控体系方法论研究

随着智慧城市的发展,智慧水利作为智慧社会的重要组成部分,推动水利信息化发展进入新阶段,调水工程的应用架构管控体系对智慧水利调水工程发展起到决定性作用。通过对调水工程的应用架构管控体系的梳理,进一步形成智慧水利应用架构管控体系方法论。     

音乐物联网的设计与研究

音乐物联网(Internet of musical things,IoMusT)是一个涉及多学科、多专业的综合工程,以往的研究都是单一的从某一个方面着手,缺乏一个统一的研究框架,完整的研究体系还不健全。研究重点是从工程的角度定义音乐事件,并结合当下互联网各个环节的技术特性,从工程的角度定义音乐事件,构造一个小范围的IoMusT生态系统,从软硬件方面测试IoMusT性能,进而验证IoMusT设计架构效。     

基于霍尼韦尔WEBs的智能照明监控实训系统设计与实现

从建筑智能化专业楼宇自控系统工程技术课程的实训教学实际需要出发,以模拟实际智能建筑现场为背景,开发了智能照明监控实训系统。该系统使用霍尼韦尔WEBs为系统软件平台,应用霍尼韦尔Spyder DDC控制器PUB6438S作为系统的控制核心,利用人体红外感应、定时时间和光照度感应等方法进行实时控制。学生利用该实训教学系统可以更加深刻理解楼控系统软硬件开发的整个生命周期,对楼控项目设计和编程调试等应用技术进行系统学习和实训,从而提升职业院校学生的工程实践能力。