一类新型智能码序列的相关函数研究

智能码的生成方法和特性研究是当前移动通信中重点研究的关键技术之一。文中介绍一类特殊的智能码———桥函数序列。给出桥函数序列的几种特殊生成方式。研究桥函数序列的自相关和互相关函数特性,得到一类具有零自相关窗的桥函数序列和一类互相关函数恒为零的桥函数序列族。最后给出q=8和k=2时对应的一类智能码———桥函数序列族,它由64个不同的长度均为256的离散桥函数序列组成。这类桥函数序列族可望在移动通信CDMA中得到应用。

一种基于视频运动分析的智能码流方法

采用迭代重加权最小二乘(IRLS)方法计算连续两帧图像的光流。根据光流计算的结果估计视频监控场景的运动状态。将场景分为静止、一般运动、剧烈运动,并分别制定不同的码流存储策略。实验表明,该方法能对监控场景的常见运动行为识别并分类,具有一定的鲁棒性。应用该方法可以减少冗余视频帧对存储资源的占用,扩充敏感监控数据的存储能力。

一种新颖的智能码盘的研究

在此介绍了一种由极少硬件构成的简易智能码盘,该系统主要由单片机和拨码开关组成,采用拨码开关设置输入数据量的位码和数码,通过外部中断数据采集按键控制该位数据量的输入,并由显示器监视,内部E2PROM保存,同时通过串行口向用户系统发送设置数据。故使用该码盘用户系统仅占用一个串行口或虚拟串行口就可实现16位BCD码设置或64位二进制码输入,16位BCD码可根据用户需要分割为几组,每组数据的位数也可任意定义,以满足各种控制系统控制参数设置的需要。

桥函数智能码在认知超宽带无线电中的应用

建立一种基于直接序列超宽带的认知无线电多用户仿真系统,并使用桥函数智能码序列作为该系统的扩频序列。桥函数智能码序列的互相关函数恒为0,可以明显降低系统中不同用户间的多址干扰。仿真结果表明,采用互相关函数恒为0的桥函数智能码序列比普通的桥函数序列具有更好的抑制多址干扰的能力。

城市基层数字平台的悬浮化及其发生逻辑——基于C镇“智能码”平台的观察

数字平台已经被广泛应用到城市基层治理的各个领域。通过对C镇赋能城市基层治理的“智能码”平台案例研究发现,其在实际运行中出现了悬浮化的问题,具体包括平台数据悬浮于真实社会问题、平台规则悬浮于问题处置需求、平台知识悬浮于社会治理情境、平台运行悬浮于基层治理过程等。基于行动者及其行动结果的影响因素,从行动目标、知识、权力和规则等维度解释了城市基层数字平台悬浮化的发生逻辑,为规避潜在风险、推动城市基层治理现代化提供参考和借鉴。

基于智能码的码分双工技术

在无线通信中,无线频谱资源是非常有限的,如何提高频谱利用率,增大系统容量是当前面临的主要问题。讨论了一种新的双工技术---码分双工(CDD,Code Division Duplexing),码分双工(CDD)是一种特殊的时分双工(TDD),它与频分双工(FDD)和传统的TDD方案相比,不仅具有很高的频谱利用率,还有很强的抗干扰能力,使系统容量大幅度增加.

基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法

针对传统智能合约漏洞检测方法检测精度较低、误报率较高,以及基于神经网络的方法对字节码级智能合约特征挖掘不足的问题,提出了一种基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法。首先,以智能合约字节码划分基本块作为节点,并从字节码中提取基本块间的调用关系作为边,以此生成控制流图(control flow graph,CFG),传入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)中进行训练得到图节点的特征表示;其次,对合约字节码指令序列进行分词,再转化为词向量嵌入到低维空间,传入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络进行训练,得到字节码语义信息的向量表示;最后,将生成的节点特征和语义特征进行拼接后传入全连接层进行降维,结合语义信息和节点特征对智能合约进行漏洞检测。利用公开数据集中的真实智能合约进行训练和测试,在通过传统方法和人工标签的两类漏洞分类数据集中进行验证。使用本文提出的方法与3种传统智能合约漏洞检测工具及1种基于神经网络的智能合约漏洞检测方法进行对比。实验结果表明本文提出的基于语义感知图神经网络智能合约字节码漏洞检测方法在各类指标上均有较大提升,能够检测出其余4种方法未检测出的具有漏洞的合约,说明在图神经网络中加入字节码语义信息能够有效提升检测精度,降低误报率。

基于智能扫码拣选快递APP系统的开发

基于现阶段我国物流行业存在的问题,将传统快递物流系统与移动互联网相结合,打造出一套移动物流快递信息化平台,即"基于智能扫码拣选快递APP系统"。由手持终端构建的移动信息处理平台能实现前台业务的快速受理,整合无线通讯技术和计算机技术,利用条码自动识别,赋予了移动手持终端新的使命。为有效建设物流快递智能扫码系统和解决快递分拣系统"不灵活"等问题提供实证支撑。据此,开发一个主要针对如何有效的寄送快递与如何快速分拣快递的软件系统是有必要的。

智能堆码起重机器人电控系统的设计

为解决轻小型起重机器人在智能工厂中的应用问题,以工业生产线上箱装牛奶生产线为例,提出了一种基于机器视觉技术的智能堆码起重机器人的设计方案,并阐述了智能堆码起重机器人中起重装置电路、机器人底盘控制电路、颜色及识别电路及显示电路等重要电路的电路设计原理,为其他轻小型起重机器人的设计提供了参考。

光纤通讯的智能化码变换器

光纤数字通讯所采用的mBnB码可由高速单片机进行智能化码变换由二进制基带码产生.该方式功能强、性能价格比高、能自动测频、可多路同时变换,可进行误码自动监测.通讯终端基本已计算机化,所以信源与信道间的编码解码作为微机一个功能模块是提高工作效率解决可靠性、可维性,降低成本的重要途径.

智能堆码起重机器人的机器视觉算法设计

着重阐述智能堆码起重机器人设计中的机器视觉算法部分,主要包括主机与传感器之间的通信协议,OpenMV作为颜色、形状识别传感器的原理及程序代码,以及OpenMV作为寻迹传感器进行偏差计算的方法与程序代码。

智能制造技术在行业中的应用系列 第六讲 扫码生产管理一体化系统的实践

在中小型装配企业中采用低成本的扫码生产管理一体化系统是智能化转型的最佳捷径。通过Python编程将所有产品数据可视化,将生产策略直接显示到电子看板,生产操作人员按数字化策略按部就班完成工作,最终实现中小型装配企业的管理数字化。

向阳天科技:让安全助力智能扫码时代

安全生产是保护劳动者的安全、健康和国家财产,促进社会生产力发展的基本保证,也是保证社会主义经济发展,进一步实行改革开放的基本条件。因此,做好安全生产工作具有重要意义。安全生产是安全与生产的统一,其宗旨是安全促进生产、生产必须安全。搞好安全工作,改善劳动条件,可以充分调动职工的生产积极性;减少职工伤亡,可以减少劳动力的损失;减少财产损失.

批次扫码在发动机装配线智能化探索

该文通过介绍传统扫码改良成批次扫码的实例,在装配生产活动中扫码操作的数据采集属于工艺防错策略关键举措,但在智能化装备、智能管理、智能物流的智能制造的环境下,扫码终端必须参与智能制造的转型升级,让扫码操作更高效,更快捷,更聪明。此方法阐述了,通过阿奇舒勒科学发明原理分析研究问题的方法,得以改良物料扫码优化的方向,充分发挥设备层次PLC作为逻辑控制,数据存储中继,具有智能学习的功能。此新方法优于传统单件来料扫码操作,减少了操作者的劳动负荷,提高产线生产能力,值得推广。

法兰和套管智能打码工作站研制

随着科技进步,机器人在各领域广泛应用。船舶管子附件多为标准法兰及套管,管子加工由机器人代替人工实现打码作业具有可行性。黄埔文冲船舶有限公司造船事业二部配套部与其他项目组成员积极协作,完成了法兰和套管智能打码工作站的研制工作,实现了指定范围内的法兰、套管打码的智能化生产管理,具有法兰与套管的自动上料、打码、下料与现场整体生产管理等功能,提高打码效率,保障打码质量。

基于视觉读码的整车追溯数据采集系统设计与应用

为满足汽车生产企业对整车关键零部件进行信息管理和质量追溯的要求,本研究以条形码或二维码标签为追溯信息载体,应用智能读码相机组建视觉读码设备,用C++和.NET编程技术设计追溯客户端程序,并通过工业以太网与MES服务器及数据库互联,组成整车零部件追溯数据采集系统。该系统用于在整车装配环节采集重要零部件的追溯信息,校验数据的合规性并与车辆VIN绑定。系统运行稳定、高效,验证了技术方案的可行性,提高了产线的生产效率。

智能ABC汉字输入的方法及经验

论述了ＷＩＮＤＯＷＳ３．２中文版提供的智能ＡＢＣ汉字输入的使用方法及经验。

基于图像识别的智能监控技术探讨

本文基于图像识别技术在视频监控领域的应用,从提升有效视频图像的录制保存、弱化非敏感视频图像保存的角度,提出了智能码流、动态区域自适应、非敏感区域的低码流记载、特征图像识别触发录像、序列帧视频文件分布存储等技术设想,对当前监控大规模化及视频高清化的背景下,监控系统容量激增带来的视频存储问题的解决之道进行了探讨。

QR码——不一样的世界

1994年，QR码（QUiCkResponse，二维码的一种）第一次在日本出现。QR码由DensoWave公司发明并拥有专利，但允许所有人无偿使用，这推动了QR码的发展。

智能激光打码视觉识别装备设计与应用

激光打码广泛应用于工厂流水线中,结合视觉检测、无线通信实现激光打码识别的智能化对推进智能工厂建设具有重要价值。鉴于实际需求,设计了一套包含树莓派、摄像头、光纤激光器、无线通信模块等的智能激光打码视觉识别装备,设备在效率以及经济性实用性有较好的平衡。另外卷积神经网络应用于嵌入式设备中,网络的轻量化成为必然趋势,但难以兼备速度与准确率。为了解决这个问题提出了一种基于YOLOv4-tiny的改进轻量化神经网络,网络中将YOLOv4-tiny中的CSPBlock模块中的卷积操作改为深度可分离卷降低模型复杂度,同时加入多尺度卷积增加特征提取的多样性减少信息丢失,最后再加上注意力机制增加模型的对重要信息的感知能力得到改进的DWCSPBlock模块。实验验证表明,改进的目标检测算法在检测速度和准确率上有较好的平衡,在满足实际要求的前提下单次识别、打码以及解码过程用时为4 s且相对于其他识别打码设备本设备具有更高泛化能力、成本低且效率高的优点。