基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

学生参与电气人才创新能力培养的探索

基于“以学生为本”的OBE教育理念，本文对电气人才创新能力培养进行了探索。整个过程将专业课程体系契合学业规划以明确学生学习目标；学生参与理论、实践教学和平台搭建，在夯实其理论知识的同时丰富教学资源；在创新考核中采用“螺旋递进式”的师生互动模式，全程培养学生自主的创新能力。多年实践探索表明学生在课程实践、学科竞赛、论文发表和申报专利等方面的创新能力得到显著提升。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

连获重磅殊荣的背后,是亨通坚守创新的“硬核”故事

岁末盘点正当时,砥砺奋进再出发。自成立以来,亨通始终深耕实体制造业,始终坚持科技引领、创新驱动,聚焦发展前沿,掌握核心技术,抢占产业制高点,赢得发展先机,在这条从不间断的创新路上,亨通收获了累累硕果。又逢岁末,亨通再次迎来一波荣誉大丰收——2020年12月16日,2020年全球|中国光通信发展与竞争力论坛在北京隆重举行。     

Meet on the Plain平原相见——浅谈当代织锦面料应用于旗袍品牌的文化驱动力

2020年新冠疫情爆发,影响到了世界每一个角落,也对纺织与服装行业造成了或多或少的影响.织锦面料的应用作为服装产业的一个新的切入点,在当下整个服装产业中仍处于滞后的状态,犹如一个广阔的平原,有待深入探索,具体表现为:产品单一、品牌化不足、缺少可持续发展空间.随着越来越多的国内外设计师将中国元素应用于设计中,织锦开始被运用和传播.织锦面料与旗袍产品结合本身就具备中国传统品牌文化的承载天性,将织锦和旗袍二者结合发展,对二者乃至中国传统文化的发扬和传承都具有较为宏观的历史意义.放眼未来,品牌要在发展和经营中打磨出坚固的品牌文化,用文化驱动力引领瞬息万变的行业发展.本文旨在探讨当代织锦面料应用于旗袍产品的发展趋势以及文化驱动力,以小见大的为以传统文化为基调的品牌提供一种新的思路和方向.     

IPv6+网络创新体系发展布局

在中国互联网协议第6版（IPv6）规模部署全面实施的背景下，提出了IPv6+网络创新体系的发展目标，厘清了其概念的内涵与外沿，形成关键技术规划布局，并据此构建面向2030年的IPv6+网络创新体系发展路径。研究表明，中国应布局网络编程、网络层切片、网络确定性、网络随路测量、新型组播、网络自治以及可信安全等关键技术研究，推动核心设备、系统以及解决方案研发来引导产业发展，实施面向基础电信网络、行业信息网络的试点示范，加快IPv6+国家/国际标准体系的构建。