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徐明枫李阳韩凯峰徐晓燕江甲沫 《信息通信技术与政策》2023,(9):58-66
随着通信设备的爆炸式增长,信道环境变得愈加复杂,传统信道估计方法需要进一步增加导频开销以维持现有信道估计精度。然而,这会导致系统吞吐量的下降。首先,提出了一种基于GAN的信道估计方法以在OFDM通信系统中解决这一问题。然后,采用GAN模型去学习从低维的潜向量到真实信道样本的映射关系。最后,在此基础上进行联合的导频配置优化。 相似文献
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为了定量研究温度、炉渣成分、钢液成分对转炉磷分配比和平衡磷含量的影响,基于共存理论建立转炉炼钢六元渣系的组元活度计算模型和磷分配比LP计算模型,将磷分配比模型计算结果与转炉炼钢实测磷分配比进行对比,发现两者吻合较好。定量计算结果表明,当炉渣碱度为3.8时,钢液温度从1 640升到1 680 ℃,平衡磷质量分数从0.011 5%增加至0.019 8%。同时定量计算了炉渣碱度及氧化铁含量变化对平衡磷含量的影响,但实际炉渣控制需要考虑炉渣黏度、铁损及炉衬侵蚀。转炉吹炼终点钢中元素含量数量级较小,计算表明终点成分变化对磷活度系数的影响不大,各元素对脱磷的影响主要体现在冶炼初期和过程。 相似文献
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综述了面向6G的联邦边缘学习技术,能够充分利用分布在网络边缘的丰富数据使之服务于人工智能模型训练,以联邦边缘学习为代表的边缘智能技术应运而生,其中无线资源管理策略将以最优化任务学习性能为导向,例如优化模型训练时间、学习收敛性等,从而实现从通信导向到任务导向的设计范式变革。首先,概述了联邦边缘学习基本概念、典型应用场景及其在无线资源管理中的关键问题。然后,以联邦边缘学习中带宽资源分配和用户调度策略为典型的资源管理案例,深入阐述了基于任务导向的设计范式思想。最后,对联邦边缘学习的未来潜在研究方向进行了展望,包括与无线空中计算、通信感知一体化等全新技术的融合赋能。 相似文献
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随着人工智能学习算法的革新、海量数据的积累、计算能力的提升,全球迎来新一轮人工智能发展浪潮。人工智能在为人类生产生活带来诸多便利的同时,也引发了一系列社会伦理风险,为社会治理带来全新挑战。梳理分析全球重点国家人工智能治理进展及特点,提出从治理模式、治理手段、治理评价三方面构建完备的人工智能治理体系,并针对我国人工智能治理体系的构建提出相关发展建议。 相似文献
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随着中国正式迈入老龄化社会,老年人跌倒引发的问题日益引起关注。针对这一问题,无线信号(如Wi-Fi)感知被用于对跌倒进行及时检测与警报。无线信号感知技术依赖电磁波的反射特性,发射信号经过室内环境中各物体反射后产生不同的传播路径,叠加在一起到达接收端。由于接收信号携带了物体方位、活动状态等信息,通过将接收信号与实际物体的状态建立联系,可实现对物体进行定位与行动识别。对基于无线信道状态信息的跌倒检测进行研究,并在实验环境中验证其可行性。 相似文献
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针对低碳低硅钢LF精炼过程脱硫与增硅问题,通过经典热力学分析了脱硫与增硅的规律。计算表明,当钢中w(Al)≥0.01%,即可将S质量分数降至0.01%以下,继续提高Al含量则增加钢液增硅的趋势。工业实践结果与热力学计算表现出较好的一致性。实际生产中,在钢中的S质量分数低于0.02%的条件下脱硫,钢液的增硅量也将增大,最大的增硅质量分数达到0.031 8%;钢液的脱硫量越大,增硅量也越大,当钢中脱除质量分数0.067%的硫时,对应增硅质量分数约0.03%。冶炼中应结合到站Al和S含量综合考虑白灰和铝粒加入量进行造渣,LF精炼结束w(Al)为0.032%~0.038%,精炼渣碱度最适区间为9~11,渣中w(TFe+MnO)为0.6%~0.7%,可同时满足脱硫和减少增硅。 相似文献
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