低碳目标下改进聚类算法的生鲜前置仓选址研究

2020年我国在联合国大会上提出双碳目标,各行业节能减排的力度都在不断加大。近年来涌现的生鲜前置仓模式在为人们带来便利的同时也产生了大量碳排放,因此在选址布局研究中需要将碳排放作为重要因素考虑进去。以生鲜前置仓为研究对象,首先通过计算配送产生的碳排放量,以碳排放最小化为目标改进K-means聚类算法来选取前置仓备选点,再从降低成本和提高配送效率的角度建立目标规划模型,合理规划前置仓和需求点的布局。最后以北京市城市副中心美团买菜为例进行实证分析,在预测需求量的基础上划分出36个需求点,通过求解构建的优化模型得到该区域前置仓的最佳布局,最终得到碳排放最小化和低成本高效率的最优选址布局方案,实现经济和环保双赢。

基于平台摆动模型的平流层CDMA系统呼叫控制方案

本文分析了平流层平台摆动对HAPS-CDMA系统的影响,完善了平台不稳定性的研究,并提出摆动对小区内和对小区间干扰因子的概念,给出此时系统容量的计算方法;提出了一种用户呼叫控制方案,即:处于受平台摆动方向上的中心参考小区边缘用户的信号由相邻的两个基站同时接收的策略,来避免"乒乓切换",仿真结果说明该方案很好的平衡了系统容量和系统资源,对系统性能的改善明显.

平流层CDMA系统不同位置小区上行链路系统容量的研究及解决方案

分析了平流层CDMA系统位于平台下方不同位置的各小区的上行链路系统容量分布情况,仿真证明小区离平台越远,所受系统间干扰越大,系统容量越低;提出了一种平衡系统容量的方案,即在远离平台,系统容量需求大的小区采用地面基站和平流层基站协同工作的方式来降低平台基站所受的小区内干扰,从而减轻系统间干扰,增加对系统容量的影响,仿真结果说明该方案很好地控制了位置因素对系统容量的影响,对系统性能的改善明显。

TD-SCDMA HSUPA基于系统RoT调度的干扰控制策略

该文提出了系统RoT的概念,以及利用系统RoT进行资源调度的策略,从而控制TD-SCDMA HSUPA(High-Speed Uplink Packet Access)技术中小区间干扰水平。在该策略中,系统RoT充分考虑了用户位置信息,因此在TD-SCDMAHSUPA这种"分散"调度模式下也能很好地控制小区间的干扰。由系统仿真表明,该策略显著改善了系统性能。

5G网络绿色通信技术现状研究及展望

5G时代联网设备数目增多,能量消耗激增,如何实现绿色通信是5G时代的重要研究方向。首先介绍了5G通信特点及其带来的能耗增加,分析国内外关于移动通信绿色节能的政策导向和各企业的节能措施,讨论了5G可用于绿色通信的关键技术和发展状况,并提出未来可行的研究方向。

两种系统下HSUPA基于Node B的快速调度的比较

文章主要介绍Node/B快速调度技术,并简要分析了WCDMA和TD-SCDMA两个系统在该技术上的差异。

移动信圈:一种基于移动互联网的企业融合通信解决方案

本文从移动公司集团客户的角度出发,提出了一种轻量级的企业信息交互平台解决方案:移动信圈。该平台依托大量普及的智能手机和云管理技术,为企业和自身员工、自身客户之间提供了一条实时信息交互的平台,同时为企业的产品更新、咨询发布提供支撑。移动信圈将传统电信话音、短信业务和互联网流量业务深度结合,形成了独具特色的新型集团客户通信产品,为移动公司的业务转型提供了新的契机。

基于不变矩的微动目标二维平流层ISAR成像算法

为了解决在平流层环境下,ISAR成像过程中存在微动成分时对成像的干扰问题,提出了一种基于不变矩的微动目标二维平流层ISAR成像算法。该算法首先利用不变矩工具对不同子孔径的回波分量进行分类,然后将影响成像质量的数据进行分离,最后利用分离后的数据进行子孔径拼接成像。该方法处理过程简单,实时性强,并能明显改善成像效果。

TD-SCDMA上行增强技术的研究

为了支持互动多媒体等需要高速上行数据速率的业务,TD-SCDMA在Release6中引入了高速上行分组接入(HSUPA)技术。鉴于目前WCDMA上行增强技术日趋成熟,而TD-SCDMA上行增强技术的研究才刚刚开始,本文详细阐述了适用于TD-SCDMAHSUPA的各项技术,并比较了TD-SCDMAHSUPA与WCDMAHSUPA的差异,最后对TD-SCDMAHSUPA的研究方向提出了一些建议。

基于Cascade RCNN和二步聚类的织物疵点检测

提出一种改进的基于深度卷积网络Cascade RCNN的织物疵点检测算法。针对织物存在疵点长宽比极端、疵点小以及疵点类间数量不均衡导致识别准确率低的问题,引入特征金字塔网络(FPN)和深度残差网络(ResNet101)进行高低层特征融合,获取更全面的织物疵点多尺度特征信息。采用二步聚类算法确定适用于极端形状疵点检测的预定义框最佳尺寸。采用改进的Cascade RCNN网络构架和二步聚类法确定的预定义框进行织物疵点检测试验。结果表明:改进后疵点识别准确率最高可达到98.4%。认为:改进特征提取网络和适用于极端形状疵点的预定义框能有效提高织物疵点识别准确率和定位精度。

FAIMS气体传感器的特性研究

本文针对电晕放电离化FAIMS传感器的主要影响因素进行理论分析与实验研究。首先对离化源电晕放电过程及离子注入过程进行理论分析,找到气流与电场这两个重要因素进行实验研究与分析。观测了保持进入传感器总流量不变(2.5 L/min)的情况下,调节进入电晕放电区气流(0.5 L/min^2.3 L/min)对离子注入量和传感器检测的影响,结果表明放电区域气流量增大,离子注入数量显著增加,传感器的总体检测效率单调上升,从2.25%提升至12.5%,提升了约5.5倍,但观测到一个新的离子峰——电晕放电中间产物离子峰。在离化区施加周期电场,调节离子从离化源注入。通过电压幅度、占空比等参数调整,在频率为1 Hz,占空比为50%,幅度-50 V时,测量样品的离子峰幅度比无电场状况时提高了70%,并且其优势是在于不干扰电晕区域放电及离子反应过程的情况下提高产物离子的注入与使用效率。

5G手机终端市场的调查与实证研究

5G随着商用的脚步，逐渐走进了人们的视野。而最接近人群的5G技术莫过于手机这一终端设备，越来越多的手机厂商开始推广5G手机。而不同品牌的5G手机，对于手机的卖点却有所不同。不同人群对于5G手机的价格、品牌、功能等的选择都是值得探究的问题。本文针对5G手机市场进行调研，首先调查销量靠前5G手机的主要卖点，并且通过电商平台对5G手机的评价进行总结，再通过调查问卷的方法，对不同人群开展5G手机的聚类和相关性分析，探究人群中何种因素会对5G手机的选择具有影响，为手机制造商、电商平台及相关门店提出建议。

基于粒子群优化算法的协同过滤推荐并行化研究

针对常用协同过滤推荐算法存在计算性能瓶颈的问题,提出了在Spark上并行化实现协同过滤推荐算法RLPSO_KM_CF.首先,通过具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化(RLPSO)算法寻找粒子群最优解,输出优化后的聚类中心;然后,运用RLPSO_KM算法对用户信息进行聚类;最后,将传统协同过滤推荐算法与RLPSO_KM聚类结合,从而对目标用户进行有效推荐.实验结果显示,RLPSO_KM_CF算法在推荐准确度方面有显著提高,具有较高的加速比,稳定性也得到了一定提升.

线上教学模式的调查与研究

2018年4月13日,教育部印发《教育信息化2.0行动计划》,明确提出了积极推进"互联网+教育"发展、加快教育现代化和教育强国建设的指导意见.然而,不论是线上教学还是线下教学都存在优势与不足.该文采用爬虫等大数据分析方法,结合问卷调查的实证研究手段,了解学生对线上教学的观点与看法,找出症结,并提出改进策略,以便提升教学效果,对将来的课程建设和教学模式改革具有一定的指导意义.