机械特性 : 定义物理连接特性 , 包括 采用的规格 , 接口形状 , 引线数目 , 排列情况 , 引脚数量 ;
雷锋网 AI 研习社按,CVPR 2018 图像压缩挑战赛(CLIC)结果已经出炉,腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。(腾讯音视频实验室凭借在 CLIC 中 PSNR 指标第一在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中增加 10 分。)
一、无所不在的连接 针对不通的使用场景,无线网络技术有很多种。 鉴于无线网络技术如此多样,笼统地概括所有无线网络的性能优化手段是不可能的。好在大多数无线技术的原理都是相通的,衡量性能的指标和约束条件也
CVPR 2018 图像压缩挑战赛结果已经出炉,腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。
物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流,而不是指具体的传输媒体
5G技术的兴起和5G基站的大规模建设,使无线通信逐步呈现高速大容量的特点,同时也对光通信器件的需求提出了更高要求。在上一篇《5G技术中的无源光器件(一)》中我们介绍了基于MCS的CDC ROADM,MCS模块中的1×N端口光开关,以及分支光分路器,本章节我们将继续介绍应用于DWDM光网络中的重要无源器件。
做过图像分类项目或者看过文章的小伙伴们应该都知道,在论文中进行各类方法的比较时,要求使用同样的数据集。而为了公平的比较,网络的输入大小通常都是224*224的大小,那为什么呢?你第一时间思考出答案了吗?
物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流,而不是指具体的传输媒体。
大家好,我是来自安徽广播电视台的张博力,接下来我将为大家详细介绍泛广电领域的卫星传输和公网传输。
AiTechYun 编辑:Yining 前一阵,谷歌通过训练一个神经网络来分析来自NASA的开普勒太空望远镜的数据,并准确地识别出最有希望的行星信号,从而发现了两颗新行星。虽然这只是对700颗恒星的初
“奈氏定理” 规定的是 码元极限传输速率 , 没有规定 比特极限传输速率 , “香农定理” 就是规定该 “比特极限传输速率” 的 ;
近日,腾讯无线网络与物联网技术负责人李秋香与高校科研教授、产业链、运营商等各行业的嘉宾一起参与了知乎「 科技共振之 5G+ 」活动,除了专业的5G探讨,也聊了不少和开发者们息息相关的问题.基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎超过 10000 条 5G 相关问答中精选内容落地社区专题「 共探 5G 」。
码元: 在数字通信中常常用时间间隔相同的符号来表示一个二进制数字,这样的时间间隔内的信号称为(二进制)码元。而这个间隔被称为码元长度。值得注意的是当码元的离散状态有大于2个时(如M大于2个)时,此时码元为M进制码元。(百度百科)
今天和大家来说的这个技术很有意思,因为大家都在夜晚拍照过,拍出来的效果要不是模糊要不是曝光时间短带来噪点。
我们知道,通常的成像系统的动态范围远远小于真实世界场景的动态范围,这使得我们很难去拍摄并还原真实的场景。
在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个问题,其一噪声是否按指定的信噪比叠加,其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。
作者:Chen Chen等 机器之心编译 参与:Pedro、思源 极低照明度下,传统增加亮度的方法会放大噪点和色彩失真。而最近 UIUC 和英特尔的研究者通过全卷积网络处理这一类黑黑的照明度图像,并在抑噪和保真的条件下将它们恢复到正常亮度。这种端到端的方法将为机器赋予强大的夜视能力,且还不需要额外的硬件。 噪声或噪点在成像系统中普遍存在,它会使弱光环境下的成像十分困难。提高 ISO 值可以增加亮度,但同时也会放大噪点。我们虽然可以用缩放或直方图拉伸等后期处理方式来降低前述影响,但这并不能解决光子数低导致的
中国科学院上海天文台研究员葛健带领的国际团队,通过深度学习方法,在斯隆巡天三期释放的数据中发现了 107 例宇宙早期中性碳吸收线。
大家好,我是来自腾讯多媒体实验室的李松南,本次分享将为大家介绍传统降噪和深度学习降噪方法,以及降噪技术未来的发展趋势。腾讯多媒体实验室专注于多媒体技术领域的前沿技术探索、研发、应用和落地,在长期积累中精心打造出三大核心能力,分别是:音视频编解码、网络传输和实时通信;多媒体内容处理、分析、理解和质量评估;沉浸式媒体系统设计和端到端解决方案。本次分享中的内容就属于多媒体内容处理的一部分。
今天犯了一个低级错误,费了不少时间去填补自己给自己埋的坑,主要就是频域相关提取信号所在索引位置相关问题,既然犯了错就写个博客记录下,免得下次重蹈覆辙,也算给自己一个教训。
尽管全息相干成像显微镜存在着如无标记,无扫描3D成像等诸多优点,相对于其它的显微成像模式(如明场显微镜和荧光显微镜),全息显微成像仍旧存在一些问题,如复杂的相位重建迭代过程,噪音噪点,导致了它的使用范围并没有那么广泛。
在上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中检测信号原理 ) 中 , 使用了公式推导的方法求相关函数 , 本篇博客使用 matlab 求相关函数 ;
没想到,人工智能让发现新行星变得如此简单。 去年12月中旬,谷歌和NASA开创性的利用神经网络技术,从已知的行星系统中发现了两个系外行星。 而今日,谷歌突然宣布开源这个叫做“猎星代码”的神经网络。这意味着任何人都可以下载其代码和数据,并让其在自己的机器上运行。幸运的话,甚至可以像NASA一样发现新行星。 “猎星代码”是何方神圣? 可能很多人已经忘了,谷歌的这一“猎星代码”是什么?我们先回顾下整个事件。 当时,也就是去年12月中旬,谷歌和NASA联手,将开普勒望远镜收集的行星数据投入到谷歌开发的一个神经网络中
2021年1月21日,中国人工智能学会理事长、中国工程院院士、清华大学自动化系、清华大学脑与认知科学研究院戴琼海课题组与中国科学院生物物理所李栋课题组在《自然•方法》(Nature Methods)杂志发表了题为“光学显微成像中超分辨卷积神经网络的测评和发展”(Evaluation and development of deep neural networks for image super-resolution in optical microscopy)的论文。
1-07 internet(互联网):通用名词,泛指由多台计算机网络互连而成的网络,协议无特指。Internet(因特网):专用名词,特指采用 TCP/IP 协议的互联网络。区别:后者实际上是前者的双向应用
传输媒体并不是物理层。由于传输媒体在物理层的下面,而物理层是体系结构的第一层,因此有时称传输媒体为0层,在传输媒体中传输的是信号,但传输媒体并不知道所传输的信号代表什么意思。也就是说,传输媒体不知道所传输的信号什么时候是1什么时候是0.但物理层由于规定了电气特性,因此能够识别所传送的比特流。
1、通信的目的是 传输信息 2、通信系统的作用 将信息从信源发送到一个或多个目的地 3、数字通信系统模型:
天文爱好者们或许该学学机器学习了,在人工智能时代,用望远镜来猎星已经略 low。 AI 科技评论按:在去年 12 月份,谷歌训练了一个神经网络,通过分析美国宇航局(NASA)Kepler 空间望远镜获
现收到这样的码片序列S:(-1+1-3+1-1-3+1+1)。问哪个站发送数据了?发
计算机网络,操作系统,数据结构,算法是计算机专业所必须要学的4件套,本文将详细的叙述计算机网络——物理层的相关知识,由于篇幅原因,打算分为4章节进行写作,建议收藏后慢慢品读
傅里叶变换的提出让人们看问题的角度从时域变成了频域,多了一个维度。快速傅里叶变换算法的提出普及了傅里叶变换在工程领域的应用,在科学计算和数字信号处理等领域,离散傅里叶变换(DFT)至今依然是非常有效的工具之一。
心理/精神疲劳(Mental Fatigue)是一种常见的由长时间持续的认知活动所产生的心理生理状态。虽然精神疲劳的表现和不利影响已为人们所熟知,但其在大脑多区域之间的连通性(Connectivity)机理尚未得到充分研究。这对于阐明精神疲劳的机制具有重要意义。然而,常用的基于EEG的连通分析方法无法摆脱强噪声的干扰问题。本文提出了一种基于叠加降噪自编码器的自适应特征提取模型。对提取的特征进行了信噪比分析。与主成分分析相比,该方法能显著提高信号的信噪比,抑制噪声干扰。该方法已应用于心理疲劳连通性(Mental Fatigue Connectivity)分析。研究人员分析了在清醒(Awake)、疲劳(Fatigue)和睡眠剥夺/不足(Sleep Deprivation)条件下,额叶(Frontal)、运动(Motor)、顶叶(Parietal)和视觉(Visual)区域之间的因果连接,并揭示了不同条件之间的连接模式。清醒条件下与睡眠剥夺条件下的连接方向相反。此外,在疲劳状态下,从前区(Anterior Areas)到后区(Posterior Areas)、从后区到前区存在复杂的双向连接关系。这些结果表明,在这三种条件下,大脑会表现不同的活动模式。该研究为EEG分析提供了一种有效的方法。连接性的分析有助于揭示心理/精神疲劳的潜在机制。
当前直播行业愈发火热,用户通常处于不同的环境中,身边的键盘声,敲击声,空调声,喧哗声等噪声有时会对实时互动产生严重的干扰。然而传统的降噪算法针对平稳噪声有比较好的降噪效果,针对上述这一类非平稳噪声,比较难处理,收效甚微,降噪效果很差。
厦门大学方宁教授团队基于深度学习,研发了一种自动化、高速、多维的单粒子追踪 (SPT) 系统,打破了细胞微环境中纳米颗粒旋转追踪的局限性。
在前面的专题中,我们提到了一个速度的量级——802.11ax的物理速率可达9.6GHz。
导语 从90年代中期开始,人们普遍认识,对于内容索引来说,文件签名技术比反向链接效果更差。最近几年必应搜索引擎开发与部署了一套基于位分割的标签索引。这种索引(也称BitFunnel)替代了之前的基于反向索引的生产系统。这项转移背后驱动的因素是反向链接需要运转存储代价。本篇内容将讲述这项算法上的创新发明,改变传统上在云计算框架上被认为无法使用的技术。BitFunnel算法直接解决四项基础位分割块签名的限制。同时,算法的映射进入集群提供了避免和其他签名联系的代价。这里会先展示这些创新产生了比传统位分割签名
因为项目需要,今天学着使用的一下频谱分析仪,项目属于物联网类型,通信方式是使用的当前市面上比较火的Lora技术(当前市面上常用的两种低功耗远距离通信方案是LORA和NB-LOT)。本次使用频谱分析仪用来测量设计的板子用Lora发送无线数据时候的一些相关参数,主要测试天线发送数据时候的发射功率(单位:DB)。在这里对仪器的基本使用做一个记录,以为备忘。
与依赖人造卫星或线缆的卫星电视广播、有线电视广播不同,地面电视广播利用大气电波,完全在地面收发电视讯号,因此又被称为'无线电视'。地面广播传输的发展趋势,一方面是在不断朝更高频段、更广带宽演进,从 LF/MF(0.2-1.6 MHZ),到 VHF(40-240 MHZ),再到 UHF(470-860 MHZ);另一方面也增加了许多复杂内容,如 FM 广播、彩色电视、立体声等。
6G 目前处于非常早期的研究阶段。国际电信联盟所期待的“网络2030”愿景正在逐步实现。虽然该行业距离进入 6G 标准开发进程还有几年的时间,但亚太赫兹(sub-THz)技术已经成为研究的重点。
双向交替通信(半双工通信):通信的双方都可以发送信息,但不能双方同时发送(当然也就不能同时接收)。
一旦建立了良好的样本条件,高分辨率数据收集通常在强大的半自动系统上完成。目前,这个领域的市场主要由ThermoFisher Krios主导,其具有300 keV场发射电子枪电子源,平行和相干照明,自动样本处理,高机械和电磁稳定性,能量过滤器用于从图像中移除非弹性散射电子(对于更厚的样本和断层图非常重要),以及用于自动数据收集的先进软件和探测器。JEOL cryoARM提供了基本相同的功能和数据质量,两家公司也提供200 keV的半自动系统。高电压、高分辨率的自动化显微镜购买和运行的成本极高,目前它们需要熟练的操作员为每次数据收集会议进行设置。随着方法的改进和流程化,这些系统越来越像同步加速器束线那样作为中心设施运行。专门的员工操作显微镜,科学审查选中的用户带来或寄来他们的样本进行预定的会议。英国国家电子显微镜设施在钻石光源同步加速器建立,利用了现有的用户程序、同行评审、运行、数据处理和维护的基础设施(Clare等人,2017)。其他几个国家和国际组织已经效仿这个例子。
11月6日至9日,第20届国际计算机学会(Association for Computing Machinery,简称ACM)嵌入式网络感知系统大会(Conference on Embedded Networked Sensor Systems ,简称SenSys)在美国波士顿召开。清华大学软件学院何源副教授课题组和美团无人机团队合作论文“麦巢:辅助无人机精准降落的远距离即时声源定位技术”(MicNest:Long-Range Instant Acoustic Localization of Drones in Precise Landing)获得了大会最佳论文奖第二名(Best Paper Runner-Up)。
01 物理层要解决哪些问题?物理层的主要特点是什么? 1)需要解决的问题: 物理层要屏蔽掉传输媒体和通信手段的差异,使物理层上面的数据链路层感觉不到这些差异,这样数据链路层就只需要考虑如何完成本层的协议和服务,而不必考虑网络具体的传输媒体和通信手段。
奈奎斯特定理又称奈氏准则,它指出在理想低通(没有噪音、带宽有限)的信道中,极限码元传输率为2WBaud。其中,W是理想低通信道的带宽,单位是HZ。若用V表示每个码元离散电平的数目,则极限数据率为
通讯标准真的这么重要?有人说,5G是国家基础设施和经济增长新引擎,也是科技革命和产业变革的重要驱动,所以大国之争在所难免,没有谁不想主宰这个领地。
在信号理论中,相参又称为相干,定义为脉冲之间存在确定的相位关系。简单来说,脉冲间的相位可以互相对照,知道其中一个相位就有办法知道另外一个。相参处理的意义在于脉冲积累时提高信噪比,提高多普勒频率的准确度。由于雷达回波信号不但有微弱的信号,还会有很强的噪声。雷达的主要目的就是要把微弱的目标信号从噪声中分离出来,设法提高信噪比。要想把信号提取出来,必须要将信号放大,但放大的同时噪声也被放大,因为它们总是同时存在的,并且放大电路自己本身也有噪声,放大后信号与噪声的比值反而变小了,更不利于提取有用的回波信号。解决的方法是进行相参积累,可以对n个回波进行累加,由于噪声是随机的,累加的结果是信号变强,而噪声因是随机的,强度反而变小,这样信号与噪声比就提高了。相参积累中多个脉冲之间相位关系固定且明确,所以理论上积累后信噪比可提高到n倍。
关于高小榕教授的介绍,可以查看本社区之前分享的《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
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