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為5G部署提速，華為發(fā)布5G微波長(zhǎng)距E-band創(chuàng)新解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

11月16日，在MBBF2020上，華為發(fā)布5G微波長(zhǎng)距E-band創(chuàng)新解決方案，結(jié)合IBT智能波束跟蹤天線和高功率E-band，將E-band承載能力從20Gbps@3公里提升到20Gbps@5km，同時(shí)降低了站點(diǎn)部署的要求和限制，為5G部署提速。

發(fā)表于：11/18/2020

基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法[測(cè)試測(cè)量][信息安全]

針對(duì)傳統(tǒng)特征工程中需要大量專家經(jīng)驗(yàn)和人力的不足，研究了基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法?；赨C Berkeley的ExploreKit自動(dòng)特征生成方法，通過(guò)對(duì)原始特征計(jì)算獲得大量候選特征，根據(jù)候選特征的元特征預(yù)測(cè)其性能并進(jìn)行評(píng)估排序，使用貪心算法從中選出能夠提升模型性能的新特征。從APK中提取了敏感API、危險(xiǎn)權(quán)限等多種特征，在根據(jù)信息增益對(duì)特征進(jìn)行篩選后，輸入到特征生成框架中，使用C4.5、SVM和隨機(jī)森林等作為分類模型。實(shí)驗(yàn)證明，該方法使錯(cuò)誤率平均降低了24.6%，準(zhǔn)確率達(dá)到了96.5%，曲線下面積(Area Under Curve，AUC)達(dá)到了0.99。

發(fā)表于：11/17/2020

便攜式海水淡化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)小型漁船在海上缺少電力，難以支撐起大型海水淡化設(shè)備的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一款環(huán)保型便攜式海水淡化系統(tǒng)。該系統(tǒng)以智能手機(jī)為上位機(jī)控制端，以STM32為主控制器的海水淡化系統(tǒng)為下位機(jī)，利用太陽(yáng)能風(fēng)能發(fā)電為系統(tǒng)電能驅(qū)動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)智能控制設(shè)備、無(wú)線檢測(cè)系統(tǒng)電量，以及GPS定位以防止?jié)O船駛出經(jīng)濟(jì)專屬區(qū)，極大地克服了長(zhǎng)期喝蒸餾純凈水而造成微量元素缺失等弊端。實(shí)踐證明，該系統(tǒng)能有效地降低漁民出海帶淡水量，增加作業(yè)時(shí)長(zhǎng)，提高海船的續(xù)航力和自持力等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行效益的最大化。

發(fā)表于：11/17/2020

基于改進(jìn)CapsNet的色素性皮膚病識(shí)別的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][醫(yī)療電子]

皮膚病是醫(yī)學(xué)上的常見的、多發(fā)性疾病，因此皮膚檢測(cè)技術(shù)越來(lái)越受關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常見的皮膚檢測(cè)方法，其模型結(jié)構(gòu)會(huì)丟失很多信息。CapsNet(膠囊網(wǎng)絡(luò))是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CapsNet的矢量化特征能夠較好地表達(dá)空間關(guān)聯(lián)性，每一個(gè)capsule(膠囊)獨(dú)立地服務(wù)各自的任務(wù)。分析了CapsNet的基本結(jié)構(gòu)和主要算法，改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)模型從而避免過(guò)擬合現(xiàn)象發(fā)生，試圖基于改進(jìn)CapsNet針對(duì)預(yù)處理之后的皮膚圖像進(jìn)行識(shí)別，并與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型作對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用改進(jìn)CapsNet對(duì)色素性皮膚病進(jìn)行識(shí)別可以有較好的識(shí)別效果，并且準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法高出8%～10%。

發(fā)表于：11/17/2020

物聯(lián)網(wǎng)安全標(biāo)準(zhǔn)及防護(hù)模型研究概述[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與各垂直行業(yè)加速融合滲透，物聯(lián)網(wǎng)安全重要性日益凸顯。首先對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全挑戰(zhàn)的新特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)，分析了物聯(lián)網(wǎng)安全威脅，對(duì)國(guó)內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)安全政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展和安全模型進(jìn)行了概述，最后對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全趨勢(shì)進(jìn)行了總結(jié)和展望。

發(fā)表于：11/16/2020

基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)合成噪聲的語(yǔ)音增強(qiáng)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在語(yǔ)音增強(qiáng)領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)大量含有不同噪聲的語(yǔ)音以監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練建模，從而提升網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)能力。然而不同類型噪聲的獲取成本較大，噪聲類型難以全面采集，影響了模型的泛化能力。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks，GAN)的噪聲數(shù)據(jù)樣本增強(qiáng)方法，該方法對(duì)真實(shí)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)數(shù)據(jù)特征合成虛擬噪聲，以此擴(kuò)充訓(xùn)練集中噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所采用的噪聲合成方法能夠有效擴(kuò)展訓(xùn)練集中噪聲來(lái)源，增強(qiáng)模型的泛化能力，有效提高語(yǔ)音信號(hào)去噪處理后的信噪比和可理解性。

發(fā)表于：11/16/2020

移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中D2D通信資源分配算法概述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

Device-to-Device(D2D)通信是用于通信網(wǎng)絡(luò)中臨近設(shè)備間直接交換信息的技術(shù)。憑借有效提高頻譜利用率、減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、降低通信時(shí)延等特性，D2D技術(shù)已經(jīng)成為解決當(dāng)前高速流量增長(zhǎng)和海量設(shè)備接入的關(guān)鍵技術(shù)，其中資源分配作為D2D通信中的重點(diǎn)問(wèn)題之一，也正受到廣泛的研究和討論。首先對(duì)D2D通信技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)介，其次重點(diǎn)介紹D2D通信中資源分配算法的研究現(xiàn)狀，最后總結(jié)研究中的重難點(diǎn)問(wèn)題，提出未來(lái)研究方向。

發(fā)表于：11/16/2020

A2B應(yīng)用面面觀[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

縱觀歷史，會(huì)發(fā)現(xiàn)許多汽車行業(yè)利用相鄰和互補(bǔ)市場(chǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化的示例；工業(yè)、消費(fèi)電子和醫(yī)療健康行業(yè)只是其中幾個(gè)。從引進(jìn)采礦業(yè)的傳輸系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)汽車大規(guī)模生產(chǎn)的變革，到利用電子控制單元(ECU)的處理能力（該技術(shù)自30多年前首次運(yùn)用微控制器功能以來(lái)持續(xù)迅速發(fā)展），這種汽車行業(yè)借用技術(shù)轉(zhuǎn)化并充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)的例子不勝枚舉?，F(xiàn)在，汽車行業(yè)也在回饋一項(xiàng)可以簡(jiǎn)化各種應(yīng)用中的音頻分配挑戰(zhàn)的技術(shù)。

發(fā)表于：11/14/2020

長(zhǎng)虹及伙伴推出基于LoRa®的低功耗、小型化室內(nèi)外定位解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

從移動(dòng)互聯(lián)到物聯(lián)網(wǎng)，越來(lái)越多的基于位置的服務(wù)（LBS）使位置信息成為了一種基礎(chǔ)信息。GPS、北斗導(dǎo)航幫助人類解決了室外定位問(wèn)題，而基于藍(lán)牙、Wi-Fi等技術(shù)的室內(nèi)定位方案可解決學(xué)校、住宅、工廠、辦公樓、商場(chǎng)、停車場(chǎng)等室內(nèi)場(chǎng)景中的定位導(dǎo)航問(wèn)題。同時(shí)，現(xiàn)今各類新型應(yīng)用對(duì)定位的需求已不再局限于單純的室外場(chǎng)景或室內(nèi)場(chǎng)景，而是對(duì)室內(nèi)外多種環(huán)境下的混合定位。

發(fā)表于：11/14/2020

快速的DDR4 SDRAM開創(chuàng)宇航新時(shí)代[人工智能][消費(fèi)電子]

為了發(fā)掘宇航市場(chǎng)的潛力，衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商正通過(guò)提供增值服務(wù)，如超高分辨率成像、流媒體視頻直播和星上人工智能，提升星上處理的能力以減少下行鏈路的需求。從2019年到2024年，高吞吐量載荷的市場(chǎng)需求預(yù)計(jì)增長(zhǎng)12倍，帶寬增加至26500 Gbps。

發(fā)表于：11/14/2020

刷臉支付方案芯升級(jí)：紫光展銳“一片實(shí)現(xiàn)”刷臉支付[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

2017年起，隨著智能手機(jī)廠商陸續(xù)推出人臉識(shí)別功能，刷臉支付開始啟動(dòng)應(yīng)用部署，逐漸滲透到零售商超、餐飲等主要生活場(chǎng)景。國(guó)內(nèi)科技巨頭也競(jìng)相布局刷臉支付市場(chǎng)，積極推進(jìn)刷臉支付的普及進(jìn)程。去年艾媒咨詢發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2022年中國(guó)刷臉支付用戶將突破7.6億人。

發(fā)表于：11/13/2020

5G核心網(wǎng)服務(wù)化架構(gòu)演進(jìn)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

在3GPP Release 15階段，服務(wù)化架構(gòu)項(xiàng)目主要完成了服務(wù)發(fā)現(xiàn)的機(jī)制，但網(wǎng)元間通信采用的還是直接通信方式，這種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的通信方式在未來(lái)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中極難維護(hù)，同時(shí)網(wǎng)元本身的可靠性也沒(méi)有成熟的保障手段。主要研究5G核心網(wǎng)服務(wù)化架構(gòu)演進(jìn)方向，具體分析基于服務(wù)通信代理的間接通信方式，給出服務(wù)通信代理的優(yōu)勢(shì)與部署建議；分析網(wǎng)元集合與網(wǎng)元服務(wù)集合的高可靠性機(jī)制，給出網(wǎng)元卸載存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)發(fā)功能以及專注計(jì)算的演進(jìn)方向。

發(fā)表于：11/13/2020

5G核心網(wǎng)SMF和UPF拓?fù)湓鰪?qiáng)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

3GPP R15版本存在不支持跨SMF服務(wù)區(qū)切換和歸屬地路由等問(wèn)題，為解決這些問(wèn)題，R16版本定義了ETSUN技術(shù)。主要介紹ETSUN的需求場(chǎng)景、技術(shù)方案以及通信流程，提出了ETSUN的引入建議以及對(duì)R15版本網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)需求。研究?jī)?nèi)容將對(duì)相關(guān)工作者研究ETSUN技術(shù)方案以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的技術(shù)要求有一定的幫助。

發(fā)表于：11/13/2020

采用額外的肖特基二極管減少干擾[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

在負(fù)載點(diǎn)(POL)降壓轉(zhuǎn)換器領(lǐng)域，同步變化的高邊和低邊有源開關(guān)已被廣泛使用。圖1顯示了具有理想開關(guān)的此類電路。與使用無(wú)源肖特基二極管作為低邊開關(guān)的架構(gòu)相比，此類開關(guān)穩(wěn)壓器具有多項(xiàng)優(yōu)勢(shì)。主要優(yōu)勢(shì)是電壓轉(zhuǎn)換效率更高，因?yàn)榕c采用無(wú)源二極管的情況相比，低端開關(guān)承載電流時(shí)的壓降更低。

發(fā)表于：11/12/2020

分析與診斷：“從小到大到更好”[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

任何診斷都離不開信息匯總與分析。相比數(shù)字和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，人們總是更擅長(zhǎng)通過(guò)圖形化的信息來(lái)分析問(wèn)題，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的是隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化的問(wèn)題。以記錄你一天步行信息的GPS為例，盡管下面這張圖上下兩部分展示的是同一天的行程，但下方的地圖軌跡明顯要比上方的坐標(biāo)和時(shí)間記錄更容易讓人理解。

發(fā)表于：11/12/2020