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CVPR 2019 | PointConv：在點云上高效實現(xiàn)卷積操作[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

3D 點云是一種不規(guī)則且無序的數(shù)據(jù)類型，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以處理點云數(shù)據(jù)。來自俄勒岡州立大學(xué)機器人技術(shù)與智能系統(tǒng)（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的對非均勻采樣的 3D 點云數(shù)據(jù)進行卷積操作，該方法在多個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了優(yōu)秀的性能。

發(fā)表于：4/21/2019

5G系統(tǒng)終端物理層控制的設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著5G系統(tǒng)終端物理層處理任務(wù)的增加，物理層與高層和底層的交互也大量增加，在原語觸發(fā)任務(wù)的機制下，交互原語混亂導(dǎo)致任務(wù)沖突的情況也愈發(fā)嚴重。為了提高交互效率，增強系統(tǒng)的魯棒性，按照終端開機流程將物理層分為了空態(tài)、小區(qū)選擇態(tài)、空閑態(tài)、隨機接入態(tài)和連接態(tài)，并設(shè)計各狀態(tài)下物理層任務(wù)，通過物理層控制實現(xiàn)對狀態(tài)及任務(wù)的調(diào)度，完成與高層和底層的交互，實現(xiàn)終端與基站的正常通信。在5G的TDD制式、80 MHz帶寬、子載波間隔為30 kHz等參數(shù)配置下，終端物理層可以完成正確的解調(diào)或譯碼，同時能夠判斷出異常情況并且拒絕處理。

發(fā)表于：4/20/2019

一種新型EBG低剖面的微帶基站天線設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種工作在LTE及5G頻段的新型微帶基站天線，該天線通過在反射背板上加載新型EBG的方法，既滿足天線的工作帶寬及輻射增益，還達到了降低天線剖面高度的作用，將天線的高度從40 mm降低至22 mm。該基站天線的工作頻帶為1.65～3 GHz，阻抗帶寬達到了1.351 GHz，阻抗帶寬達到58%，在2.1 GHz頻率上天線的方向性系數(shù)為8.13 dBi。研究證明，貼片在反射背板上加載EBG結(jié)構(gòu)可以有效降低天線高度。

發(fā)表于：4/20/2019

雙信道模型下的自動增益控制策略設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對通信環(huán)境復(fù)雜、dPMR數(shù)字對講機基帶接收信號峰均比過大的問題，提出了一種可同時對經(jīng)過高斯信道和瑞利信道處理的信號進行自動增益控制的策略。該控制策略采用反饋型的數(shù)字自動增益控制(DAGC)結(jié)構(gòu)，基于滑動平均檢測算法和LSLDAGC增益控制算法進行優(yōu)化，通過信號判決模塊和有限增益調(diào)整機制提高處理衰落信號時的系統(tǒng)穩(wěn)定性，降低了信號誤判率。經(jīng)仿真結(jié)果分析，驗證了AGC系統(tǒng)可對平穩(wěn)和衰落信號進行增益控制，具有96 dBm的大動態(tài)范圍、小于6.25 ms的收斂時間和-105 dBm的靈敏度，同時，在信號功率波動時具有良好的穩(wěn)定性和跟蹤性。

發(fā)表于：4/19/2019

基于CSDM-MIMO系統(tǒng)的虛擬信道估計與權(quán)值優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

新型的多址接入技術(shù)在5G移動通信系統(tǒng)中有著非常重要的作用。提出一種新的非正交的復(fù)空間分割多址（CSDM）技術(shù)，并將其與傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)結(jié)合形成CSDM-MIMO系統(tǒng)。CSDM-MIMO系統(tǒng)能在同一時間同一頻率一根天線發(fā)送多路用戶數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)傳輸率和系統(tǒng)容量。分別用最小二乘（LS）算法和最小均方誤差（MMSE）算法對系統(tǒng)特殊的虛擬信道進行估計，同時利用接收端反饋的誤碼率（BER）和人工魚群算法（AFSA）對系統(tǒng)的最優(yōu)權(quán)值進行搜索。

發(fā)表于：4/19/2019

3×3 X信道外加時隙干擾對齊研究與設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對于3×3 X信道，其理論自由度9/5只能以漸近干擾對齊的方式來實現(xiàn)，這需要無窮資源來逼近，實際中不可能實現(xiàn)。在單天線節(jié)點場景中，可以通過時域進行干擾對齊的方案設(shè)計。為最小化傳輸時延，考慮以增加一個額外時隙的代價來實現(xiàn)消息的收發(fā)處理。通過合理調(diào)度消息的發(fā)送時隙，以及匹配選擇發(fā)射機與接收機之間的傳播延遲，實現(xiàn)了3×3 X信道的消息傳輸。通過循環(huán)多項式的表示方法，給出了具體的發(fā)送與接收方案，其自由度達到了3/2。并就成功傳輸消息總數(shù)進行對比，結(jié)果傳輸效率優(yōu)于時分多址方案，進一步推導(dǎo)了該方案在歐幾里得空間中的可行性條件，表明了各個節(jié)點排布的范圍要求。

發(fā)表于：4/18/2019

基于小波變換和模極大值法的癲癇發(fā)作檢測與分析[測試測量][工業(yè)自動化]

癲癇是大腦神經(jīng)元突發(fā)性異常放電導(dǎo)致大腦功能障礙的一種慢性疾病。癲癇發(fā)作的檢測可以利用對腦電信號中的癲癇特征波——棘波的檢測和分析來實現(xiàn)。提出了基于小波變換和模極大值法的棘波檢測方法，對癲癇腦電信號在一定尺度內(nèi)進行連續(xù)小波變換，應(yīng)用模極大值算法及細化算法對腦電信號奇異點進行檢測，得到奇異點的模極大值作為提取的棘波嫌疑點，再通過功率譜密度分析和空間曲面擬合篩選得到最終的棘波特征波，判斷癲癇是否發(fā)作。實驗驗證，該算法檢測效果較好，診斷準確率可達92.5%以上，為癲癇發(fā)作的檢測提供了一種有參考價值的方法。

發(fā)表于：4/18/2019

基于FameView的打撈浮筒監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計[測試測量][工業(yè)自動化]

設(shè)計了一種基于FameView的打撈浮筒監(jiān)測系統(tǒng)，由傳感器、PLC和上位機構(gòu)成。其中傳感器及PLC用于數(shù)據(jù)采集；上位機是FameView組態(tài)軟件開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)，用于遠程監(jiān)測數(shù)據(jù)。系統(tǒng)可在上位機的監(jiān)測交互界面上實時監(jiān)測浮筒姿態(tài)、壓力和浮力等參數(shù)并動態(tài)顯示，具有報警顯示、歷史數(shù)據(jù)記錄、Web發(fā)布和移動終端等功能。此外，系統(tǒng)利用多物理場仿真及分段化曲為直的算法計算浮筒的浮力，降低了誤差。系統(tǒng)操作方便、數(shù)據(jù)可靠、性能穩(wěn)定，在運行中具有良好的交互性、可靠性和穩(wěn)定性，可以大幅度降低操作人員勞動強度和難度，提高工作效率，具有較好的實際應(yīng)用價值。

發(fā)表于：4/17/2019

一種基于電動自行車電池包的均衡策略[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對電池不均衡及現(xiàn)有電池均衡系統(tǒng)過于復(fù)雜等問題，提出了一種新型的均衡策略。該均衡策略將主動和被動均衡技術(shù)相結(jié)合，但又不同于現(xiàn)有的結(jié)合方式。該均衡策略在電池充電情況下用被動均衡方式給電池單體均衡，在電池靜置或放電情況下用主動均衡方式給電池組均衡，不僅均衡電路更簡單，節(jié)約成本，而且均衡效果顯著。實驗基于電動自行車的電池包，將電池包分為兩組，一組大電流放電模擬電池組不均衡，另一組正常使用。根據(jù)上述策略進行實驗，實驗結(jié)果表明了該均衡策略的可行性，且主被動均衡后的電池電壓基本恢復(fù)，可正常使用。

發(fā)表于：4/17/2019

學(xué)術(shù)評估看重期刊影響因子？這依然是高校弊病[其他][其他]

針對北美研究機構(gòu)的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40% 的研究密集型大學(xué)在其考評文件中提到了有爭議的指標——影響因子。

發(fā)表于：4/16/2019

CVPR 2019 | CSP行人檢測：無錨點框的檢測新思路[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

本文被收錄于 CVPR 2019，通訊作者單位為阿聯(lián)酋起源人工智能研究院（IIAI）。受啟發(fā)于傳統(tǒng)的特征點檢測任務(wù)和最近的全卷積式關(guān)鍵點檢測和配對的工作，本文作者提出了一種無需密集滑窗或鋪設(shè)錨點框、全卷積式預(yù)測目標中心點和尺度大小的行人檢測方法，為目標檢測提供了一個新的視角。

發(fā)表于：4/16/2019

微軟亞研：對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中空間注意力機制的經(jīng)驗性研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

空間注意力（Spatial Attention）機制最近在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中取得了很大的成功和廣泛的應(yīng)用，但是對空間注意力機制本身的理解和分析匱乏。

發(fā)表于：4/16/2019

除了Kaggle，這里還有一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

除了大名鼎鼎的 kaggle，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以參加的數(shù)據(jù)競賽平臺其實還蠻多的。有些比賽平臺不僅提供比賽，還讓你有機會自己創(chuàng)辦比賽。有些比賽由公司贊助，有些由政府機構(gòu)贊助。參加這些比賽不僅能讓你的能力獲得認可，還可以獲得一些不菲的獎金呢~

發(fā)表于：4/16/2019

線性模型已退場，XGBoost時代早已來[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

什么是 XGBoost？如何直觀理解 XGBoost？它為什么這么優(yōu)秀？

發(fā)表于：4/16/2019

最強學(xué)習(xí)資料：國內(nèi)多所重點大學(xué)課程攻略[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

或許每個經(jīng)歷過大學(xué)生涯的人都會有這樣的感受：曾經(jīng)努力收集各種課程資料，但在修完一門課程之后卻會發(fā)現(xiàn)遺漏了很多重點內(nèi)容。每一代前輩總結(jié)出的經(jīng)驗也常常因為無處傳承而逐漸遺漏消失。

發(fā)表于：4/16/2019