使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

X射线激光器捕捉到蛋白质分子的超快动态

近日,美国威斯康星大学密尔沃基分校的生物物理学家、能源部下属SLAC国家加速器实验室部门负责人Marius Schmidt率领的国际研究团队,用X射线激光器以慢动作的形式展示了一个光敏性生物分子的快速动态。"人们能够在这一技术的基础上,以原子水平的空间分辨率和超快时间分辨率制作纳米世界的电影,"Schmidt说道。研究人员将PYP光敏黄蛋白(photoactive yellow protein)作为模式系统。PYP是一种蓝光     

基于PSO-ELM算法的输变电工程造价预测分析

为了提高输变电工程造价预测的准确度,降低以后输变电工程建设的结余率,文中将筛选出的主要影响因素作为ELM模型的输入自变量,并利用粒子群优化算法(PSO)来优化ELM模型中权值和阈值,从而建立PSO-ELM(MIV)的输变电工程造价预测模型。以宁夏某电力公司2012-2013年的97组输变电工程造价样本数据为实例,分别使用PSO-ELM(MIV)、ELM(MIV)、PSO-ELM和ELM预测模型对实例数据进行验证,实验结果表明,相比于其他几种预测模型,PSOELM(MIV)预测精度高,实用型更强,可以为日后的输变电工程造价预测提供一种新的思路。     

基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成

提出了一种基于时间调制阵列的数字多波束形成方法。时间调制阵列会产生基波分量和各次谐波分量,通过调整各个单元的控制时序,实现谐波分量的幅度和相位综合,可以在正负第一次谐波处实现期望方向的波束形成。同时采用改进差分进化算法来优化控制时序,进一步降低最大旁瓣电平,实现两个指向不同的数字波束的设计。最后通过与时间调制阵列波束形成和基于基本差分进化算法的时间调制阵列波束形成对比,验证了该算法在数字多波束形成中的可行性和有效性。     

可修系统中半马氏过程的稳态分布

众所周知,可修系统是可靠性理论中讨论的一类非常重要的系统,也是可靠性数学主要研究对象之一,研究可修系统的主要数学工具是马氏理论.当构成系统各部件的寿命分布和故障后的修理时间分布,及其出现的有关分布均为指数分布时,只要适当的定义系统的状态,这样的系统总可以用马氏过程来描述.大部分学者为了方便,均是在马氏框架下研究问题的.但是在实践中经常遇到部件的寿命或修理时间分布不是指数分布的情形,这时可修系统所构成的随机过程是半马氏过程,用现有的马氏理论无法解决相关问题.目前,关于半马氏的理论研究的研究又很少,基于此,针对半马氏的随机模型给出了与马氏理论相平行的稳态分布的求解方法.     

基于SNMP协议的时间预警系统

随着无线局各发射台站自动化水平的不断提高,自动化运行平台的系统时间准确与否,将直接影响着各自动化系统的正常运行.自动化主机的GPS校时系统执行了错误的校时指令,将导致自动化系统无法准确执行运行图,引发停播事故.为了解决这个问题,本文提出了一种基于SNMP协议的实时获取各自动化系统的本地时间,并与GPS时间源进行比较,并能及时定位发生异常的自动化主机,同时给出声光报警信息.     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。