【摘 要】
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随着科学技术的发展,物联网技术逐渐走进大家的日常生活,从智能家居、安防监控到自动驾驶、环境监控,互联网时代下的物联网正在悄无声息地改变着人们的生活方式,人们对于物联网的需求也日益增大。物联网的发展离不开基础网络设施的发展和建设,而作为一个传统的发展中国家,在中国的农村地区和部分偏远地区,基础设施建设不完善,这部分的人口享受物联网带来的便捷和物联网经济带来的红利就变得艰难。因此,寻求一种适用于中国农
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比特币作为区块链的先驱,引领着全球加密货币去中心化的趋势。随着加密货币用户数量的不断增加,公众对事务吞吐量的要求也越来越高,许多协议都是在中本聪共识的基础上来设计以提高吞吐量的。尽管很多研究在提高中本聪共识的吞吐量方面取得了惊人的进展,但高吞吐量也给区块链带来了一些问题,例如不断增长的区块链大小、不断增长的硬分叉和不断增长的软分叉。在这项工作中,我们提出了一个量化模型来描述和分析本聪共识。我们发现
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视频中的人体行为识别问题的任务是输出视频片段中的人体行为类别,其应用领域十分广泛。在诸如公共场合视频监控、独居老人智能监控防护等应用场景中,能够准确及时地识别出人体的行为类型,对保障公共安全、对老人及时采取救助有着重要的意义,因此不仅需要保证行为识别方法的准确率,而且需要很高的识别速度。现有的行为识别方法将研究重点放在提升准确率方面,而针对识别计算量的关注不足,因此普遍存在计算复杂度高的问题。如何
随着现代信息技术的发展,光纤通信技术在信息传输中发挥着越来越重要的作用。然而由于光纤Kerr非线性效应的存在,造成信号在该介质中的畸变传输,导致信道传输速率受到了极大的限制,因此人们研究出数字和光学领域的大量技术来减轻这一不利影响。近几年来,一种新的基于非线性傅里叶变换(NFT)的非线性损伤补偿方法得到了广泛关注。该方法基于光纤传输信道的非线性薛定谔方程(NLSE)模型,将色散和光纤Kerr非线性
交通运输促进了货物的快速供应以及人员远距离的流动,大规模的交通运输提高了人们的生活质量和资源的可利用性和优化性。陆上和海事的交通量都在不断增加,并被认为是货物和人员运输中最主要的参与者。然而,如此高的交通量和增量随之而来的是事故的频繁发生。海陆交通事故造成了宝贵的生命和巨大的经济损失,每年全世界都要遭受数十亿美元的经济损失和数十万条宝贵的生命,而环境损失更是雪上加霜。为了减少此类事故的发生频率和严
随着我国制造业的迅猛发展,紧固件的重要性逐渐得到重视。本文针对紧固件在工程中最常见的横向振动松脱失效进行研究,分别建立了紧固件在拧紧过程与横向振动过程的力学模型。在拧紧过程的研究中,在前人圆头螺栓研究的基础上,对其扭矩系数的精确计算进行了完善,同时推导出六角头螺栓与圆头方径螺栓的扭矩系数,并通过拧紧实验进行验证,结果吻合较好。在横向振动的研究中,在前人考虑静载局部滑移研究螺栓临界横向力的基础上,结
水下智能机器人(AUV)已被广泛地应用于海洋资源开发及水下工程作业,视觉是目前最重要的环境探测技术之一,卷积神经网络广泛运用于目标检测。基于Le Net-5,本文提出了一种适用于水下训练集的卷积神经网络(CNN),并通过树莓派完成图像识别。AUV通过树莓派控制摄像机和水下照明灯,通过Open CV完成水下环境的图片采集;就卷积神经网络的主要网格结构卷积层、池化层、激活函数和梯度下降法进行了理论推导
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