2019年12月13日,人工智能頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議——“神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)”(NeurIPS 2019)期間,微眾銀行舉辦“微眾銀行人工智能之夜(WeBank AI Night)”活動(dòng),并在活動(dòng)
1月3日下午, 在“2020人工智能與長(zhǎng)三角協(xié)同創(chuàng)新高峰論壇暨上海人工智能發(fā)展聯(lián)盟年會(huì)”上,長(zhǎng)三角人工智能發(fā)展聯(lián)盟正式倡議發(fā)起。同時(shí),2019世界人工智能大會(huì)的重要成果《智聯(lián)世界》在論壇上首發(fā),
電機(jī)作為各種電器和機(jī)械的動(dòng)力源,無(wú)論在工業(yè)應(yīng)用還是個(gè)人項(xiàng)目上,幾乎每位工程師和電子愛(ài)好者都會(huì)接觸,可謂小電機(jī)大作用,今天我們就一起聊聊電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制算法。 一、
MP3是MPEG-1國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)中音頻壓縮層3的簡(jiǎn)稱,單聲道比特率一般取64kbps,在采樣率44.1kHz的情況下,其壓縮比可達(dá)12倍以上,被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)等許多場(chǎng)合。由于解碼比編碼過(guò)程簡(jiǎn)單很多,MP
隨著在數(shù)字信號(hào)處理(DSP)算法和芯片處理能力以及通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面的不斷發(fā)展,現(xiàn)代化通信已經(jīng)迅速普及。音頻會(huì)議是眾多通信系統(tǒng)的必備功能。有多個(gè)用戶參與的音頻會(huì)議,最簡(jiǎn)單的模式可以使用令牌控制下的互斥模式,使只有擁有發(fā)言權(quán)的那個(gè)與會(huì)者才可以講話。在這種模式下,每個(gè)與會(huì)者某一時(shí)刻只能聽(tīng)到一路音頻信號(hào),這種“半雙工”模式對(duì)于音頻會(huì)議是不方便和不實(shí)際的。
電機(jī)作為各種電器和機(jī)械的動(dòng)力源,無(wú)論在工業(yè)應(yīng)用還是個(gè)人項(xiàng)目上,幾乎每位工程師和電子愛(ài)好者都會(huì)接觸,可謂小電機(jī)大作用,今天我們就一起聊聊電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制算法。一、DSP與TI為什么提到電機(jī)控制很多人首先會(huì)聯(lián)想到D
1 引言在基于查找表的自適應(yīng)預(yù)失真放大器中,最小均方LMS(1east-mean-square)算法廣泛采用文獻(xiàn)[1-5]所提出的觀點(diǎn)。初始收斂速度、時(shí)變系統(tǒng)跟蹤能力及穩(wěn)態(tài)失調(diào)是衡量自適應(yīng)濾
隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的日益普及,用戶對(duì)計(jì)算機(jī)的處理能力的需求成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。為了滿足用戶的需求,處理器生產(chǎn)廠商采用了諸如超流水、分支預(yù)測(cè)、超標(biāo)量、亂序執(zhí)行及緩存等技術(shù)以
本論文的研究視角是當(dāng)前比較熱門(mén)的兩個(gè)問(wèn)題:網(wǎng)格技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。將網(wǎng)格計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合起來(lái),開(kāi)發(fā)基于網(wǎng)格的數(shù)據(jù)系統(tǒng),借鑒傳統(tǒng)聚類分析算法CLUQ和K_平均值算法,設(shè)計(jì)基于網(wǎng)格的全局和局部算法的Web Service形式。
摘要:節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。質(zhì)心定位算法是指節(jié)點(diǎn)依靠無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通性進(jìn)行定位,定位誤差較大。為了提高定位精度,鑒于質(zhì)心定位算法受環(huán)境影響較小,基于RSSI的定位技術(shù)使用方便的特
醫(yī)院護(hù)理呼叫系統(tǒng)是傳輸臨床信息的重要手段,是提高護(hù)理人員的工作效率和保證醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的有效途徑,也是提高醫(yī)院信息化管理水平的重要措施。本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì),具備易操作性、易維護(hù)性、易擴(kuò)展性等特點(diǎn)。系統(tǒng)
摘要:RFID技術(shù)中的防碰撞算法分為閱讀器的防碰撞以及標(biāo)簽的防碰撞兩種。文章通過(guò)對(duì)RFID中各種主流防碰撞方法的思想、實(shí)現(xiàn)及算法的研究,在現(xiàn)有的二進(jìn)制搜索算法的基礎(chǔ)之上,提出了一種改進(jìn)算法,并對(duì)改進(jìn)算法的實(shí)現(xiàn)
分頁(yè) 分頁(yè)本質(zhì)上說(shuō)就是計(jì)算分頁(yè)線的位置。其過(guò)程如下: 1.首先計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)頁(yè)的高度,也就是紙張高度減去上下頁(yè)邊距的值,還需要考慮到頁(yè)眉頁(yè)腳的修正量。 2.設(shè)置當(dāng)前分頁(yè)線的位置,也就是上一個(gè)分頁(yè)線的位置加上標(biāo)準(zhǔn)頁(yè)
摘要:通過(guò)分析ZigBee協(xié)議中Cluster-Tree和AODVjr算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出一種基于Cluster-Tree+AODVjr的優(yōu)化路由算法。該算法利用ZigB ee協(xié)議中的鄰居表,通過(guò)定義分區(qū)來(lái)確定目的節(jié)點(diǎn)的范圍,從而控制廣播RREQ分組的跳數(shù)
WSN(Wireless Sensors Network)是集傳感器技術(shù)、MEMS技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)于一體的一種信息獲取和信息處理技術(shù)[1],它具有自組織、自適應(yīng)能力,在智能交通方面具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和廣闊的應(yīng)用前景[2]。在智能公交系統(tǒng)中,車(chē)輛位
摘要:傳統(tǒng)的木馬檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)正確率、誤報(bào)率和漏報(bào)率上都有不足,針時(shí)傳統(tǒng)陰性選擇算法在檢測(cè)效率上的不足,提出一種基于并行計(jì)算的多特征區(qū)域匹配算法。這個(gè)算法首先把隨機(jī)字符串分為多個(gè)特征區(qū)域,每個(gè)特征區(qū)域
1、引言雙音多頻(DTMF)是由貝爾實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的信令方式,通過(guò)承載語(yǔ)音的模擬電話線傳送電話撥號(hào)信息。每個(gè)數(shù)字利用兩個(gè)不同頻率突發(fā)模式的正弦波編碼,選擇雙音方式是由于它能夠可靠地將撥號(hào)信息從語(yǔ)音中區(qū)分出來(lái)。一
導(dǎo)讀:本文將對(duì)校正后低輝均勻度存在的問(wèn)題和成因進(jìn)行探討,并提出在現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)的條件下,通過(guò)改進(jìn)應(yīng)用校正系數(shù)的軟件算法,來(lái)改善低輝均勻度效果的方法,最后通過(guò)軟件模擬校正效果,驗(yàn)證算法可行性。正如畫(huà)龍最后
摘要:基于信號(hào)到達(dá)角度(AOA)的定位算法是一種常見(jiàn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位算法,算法通信開(kāi)銷(xiāo)低,定位精度較高。由于各種原因,估測(cè)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)位置可能存在不可靠位置,提出了一種改進(jìn)的基于信號(hào)到達(dá)角的定位方法
摘要:鑒于IEEE802.16標(biāo)準(zhǔn)中未對(duì)接納控制機(jī)制提出定義,為了提高系統(tǒng)帶寬利用率,在分析現(xiàn)有無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接納控制技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合IEEE802.16的具體機(jī)制提出了一種基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的接納控制算法。相比于先到先服務(wù)的