车联网环境下可重构智能反射面辅助无线信道估计算法

针对上行链路车联网环境下可重构智能反射面(RIS)辅助多用户的信道估计问题,提出了一种基于位置信息辅助的压缩感知信道估计算法。首先,基于通信设备位置信息,搭建单RIS辅助单用户通信模型,根据波束出发角(AOD)与到达角(AOA)的逻辑关系推导了最优相移矩阵,然后根据获得的相移矩阵,基于压缩感知理论构建了感知矩阵并进行信道估计,最后扩展到多用户场景下迭代求解。基于车联网技术获得的位置信息求解最优RIS相移矩阵,减少了信道额外的训练开销,进一步降低了信道估计的复杂度。仿真结果表明,所提算法具有较高的信道估计性能。

基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究

在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×10-2,大大地提高了湿度测量的精度,并且基于该算法的湿度测量具有很好的鲁棒性和自适应性。

基于深度学习的农作物病虫害图像识别技术研究进展

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,具有识别速度快、准确率高等优势。阐明了深度学习技术研究的意义及必要性,概述了国内外深度学习领域农作物病虫害图像识别技术的研究进展,对深度学习技术在图像识别研究中存在的问题进行归纳总结,并指出深度学习领域中的图像识别方法存在训练样本大、模型结构复杂、复杂图像识别正确率低等问题。提出了一种CNN与胶囊网络的组合模型,经过初步实验,模型的图像识别正确率达93.75%,比CNN模型提高了3.55个百分点。随着深度学习技术的不断发展,胶囊网络研究将是未来的发展趋势。

智能空气检测与控制系统的设计与实现

近年来经济高速发展,人们对养生、节能和智能化等越来越关注。根据调查显示,人们在室内生活的时间占据了80%左右,然而室内的空气质量对人们的健康产生了巨大的影响,并且市面上没有完备的室内净化与控制装置。针对此现象,我们提出了基于IAP15F2K61S2单片机的智能空气检测与控制系统,使"雾霾""甲醛"等不再令人闻风丧胆,并且大大提高了各种智能家居的利用率。该系统设计是以IAP15F2K61S2单片机为控制核心,通过检测PM2.5、PM10、甲烷等的含量以及温度、湿度和光照强度等值,综合判断并设置合理阈值控制继电器的开闭,并根据气体成分含量的多少控制风扇转速,以此实现节能、智能化的空气质量检测与控制。

2012年中国建材素质拓展掠影

这是一次心的历练,一段生命的体验,一堂寓意深远的课程,更是值得永远铭记和感恩的回忆。两天的拓展训练里,我们洒下了汗水,收获了成功;留下了眼泪,带走了感动;战胜了恐惧,建立了信心;突破了极限,坚实了凝聚力。探索与思考,祝福与欢笑,分歧与统一,遗憾与启迪,在我们的合力协作中愈显珍贵。两天的拓展训练完满结束,这是每一个人的胜利,