4G通信技术在移动图书馆中应用的探讨

在互联网的推动下人类进入了一个全新的时代,由互联网引发的许多新型技术应用于人类生活的各个方面,许多行业都在新型技术影响下出现了新的变化,而图书馆作为人类文化传承和发扬的基础设施,在互联网的影响下也转变了模式,以通信技术与图书馆相结合形式构了移动图书馆,而4G通信技术在移动图书馆中发挥着重要作用,因此,本文对4G通信技术及移动图书馆的特点及现状进行分析和研究,并且探讨4G通信技术在移动图书馆中应用,以期推动我国图书馆事业快速稳定的发展.     

无线D I S实验系统及其在物理教学中的应用

D I S实验在高中物理课堂中开始流行, 但是传感器与数据采集器间的有线连接大大限制了D I S实验的 使用. 用无线传输来取代之前的有线连接, 可以更大地扩展D I S实验的使用, 新的测量工具的产生也必定带来新的 实验方法     

Text-to-SQL文本信息处理技术研究综述

信号与信息处理的需求日益增加,离不开数据处理技术,数据处理需要数据库的支持,然而没有经过训练的使用者会因为不熟悉数据库操作产生诸多问题。文本转结构化查询语言(Text to Structured Query Language, Text-to-SQL)的出现,使用户无需掌握结构化查询语言(Structured Query Language, SQL)也能够熟练操作数据库。介绍Text-to-SQL的研究背景及面临的挑战;介绍Text-to-SQL关键技术、基准数据集、模型演变及最新研究进展,关键技术包括Transformer等主流技术,用于模型训练的基准数据集包括WikiSQL和Spider;介绍Text-to-SQL不同阶段模型的特点,详细阐述Text-to-SQL最新研究成果的工作原理,包括模型构建、解析器设计及数据集生成;总结Text-to-SQL未来的发展方向及研究重点。     

面向时空数据场景的数据库索引选择框架

索引是一种用于提高数据库查询效率的数据结构,良好执行计划的生成和选择很大程度上取决于数据表上是否存在合适的索引。然而,面对复杂的时空数据场景,现有的索引选择方法存在很多不足,如无法高效处理大量范围查询、容易造成索引冗余、无法有效应对动态的工作负载等问题。针对上述问题,提出一种新型基于深度确定策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)模型和索引效益评估网络的索引选择框架:ST-IS(Index Selection method tailored for Spatio-Temporal data scenarios)。ST-IS集成了对SQL语句和索引集的新型编码方法,有效避免索引冗余或索引缺失。ST-IS使用索引效益评估网络来优化强化学习的奖励机制,同时支持动态的工作负载。大量实验结果表明,在真实时空数据集和TPC-DS标准数据集上,ST-IS的性能优于现有的索引选择方法。     

选择性发射极太阳能电池专利技术综述

选择性发射极太阳能电池能够降低串联电阻,增加填充因子,减少载流子在发射极内的复合,提高表面钝化效果,改善电池的短波光谱响应,提高短路电流和开路电压,本文利用检索结果并结合相关专利的专利权有效性,总结选择性发射极太阳能电池的国内外专利的申请趋势、主要申请人分布以及从不同技术问题角度对重点技术的发展进行了梳理与总结.     

电子技术在新能源材料行业的应用探究

就目前来看,我国在能源方面的消耗量呈现逐年升高的趋势,在这一背景下政府部门开始重视新能源的发展,尤其是新能源材料行业的发展.电子技术作为一个现代化技术,在科技创新中具备不可替代的重要作用,其在新能源材料行业发展过程中的应用具有重要意义.本文主要针对新能源材料行业中电子技术的应用优势进行深入分析,探讨电子技术应用于新能源材料行业中的主要策略.     

低环境温度空气源热泵机组IPLV(H)测量不确定度的理论分析与试验研究

一切测量结果均有不确定度。本文通过探讨低环境温度空气源热泵机组IPLV(H)的测量原理,建立其测量不确定度的数学模型。通过理论分析与试验研究发现,各负荷测量的A类不确定度远小于对应负荷测量的B类不确定度,按照对B类不确定度的影响,各测量分量从大到小进行排序为流量、进出水温度、功率。因此,可通过提高相应仪表的精度,定期检定与校准来提高测量系统的精度,进而降低测量不确定。     

具有条件约束的金字塔视野扩张网络去雾算法

为了消除雾霾天气对机器光学视觉系统的影响,当今社会急需有效的图像去雾算法。基于此提出端到端具有条件约束的金字塔视野扩张网络去雾算法。该算法通过金字塔视野扩张网络有效地提取有雾图像的上下文语义信息,以大气散射模型为约束,能够还原出高质量的无雾图,有效解决雾霾天气对机器光学视觉系统的影响。与其他流行去雾算法进行了对比实验,实验结果表明,所提出的算法在O-HAZE真实雾霾数据集的去雾结果平均PSNR指标高于对比算法2.4 dB,去雾效果优于对比算法,具有有效性和鲁棒性。     

基于图着色的大规模无人机群三维网络资源分配算法

为了解决大规模无人机集群组网中的网络资源有限、有效分配网络资源难度大的问题,本文针对任意对无人机收发节点构成的通信网络,联合考虑时域、频域、空域,提出了一种基于图着色的三维网络资源分配算法。具体的,本文利用方向回溯阵列天线在传统时频二维网络资源划分的基础上开辟空间维度,得到三维网络资源划分问题。为了解决该三维资源分配问题,本文首先将其建模为图着色问题,然后提出了启发式和贪婪式两种复杂度不同、适应场景也不同的图着色算法,并进一步设计了由着色结果到网络资源分配方案的映射算法。仿真结果验证了所提方法的有效性,相较于传统时分多址接入和时频二维资源分配而言,大大提高了吞吐量和传包成功率。      

基于强化学习的定向无线通信网络抗干扰资源调度算法

为了在无线网络中进行高效的链路资源调度、减小网络干扰、提高网络容量,提出了一种利用回溯天线并考虑干扰环境的链路资源分布式智能调度算法.首先,结合通信的路径损耗模型设计卷积核,对节点密度矩阵进行卷积来衡量干扰链路强度,从而避免对所有干扰链路进行信道估计产生巨大的计算代价;然后,结合强化学习的思想设计了与通信环境交互的链路调度学习模型,每个链路利用神经网络进行独立的训练,将训练所得的决策结果反馈到环境中进行状态更新,模型在不断更新的环境中迭代来学习最优的调度策略.该方法能分布式的运行,可有效衡量无线网络中的链路干扰强度,结合衡量结果进行高效的链路资源分布式调度,从而最大化网络容量.仿真结果验证了该调度算法无论是在算法迭代收敛还是网络容量性能上都能很好地逼近全局的调度算法,达到全局算法最优结果的92%~100%.