5G中的SDN-NFV和云计算.pdf摘 要 通过介绍广义的SDN/NFV和云计算，结合未来5G网络的特点，分析了5G中上述技术的 应用前景和技术定位；结合5G的网络特点和现有网络的部署情况，总结了各技术间的逻辑关系以及运 营商的侧重点。引言 SDN/NFV 和云计算都是起源于 IT 领域的技术。 如今，云计算已经非常成熟，在 IT 领域已经大规模商 用，SDN技术作为新兴的转发技术，也已经被谷歌等互 联网巨头部署在多个数据中心。随着虚 拟化技术的发展，人们试图将更多的专有 设备虚拟化和软件化，从而达到降低成本 和灵活部署的目的，于是 NFV 的概念诞 生了。本文将结合广义上 3 种技术本身 的特点和未来5G的网络能力要求，分析 各技术在5G架构中的技术定位和前景， 同时结合实际的发展情况，总结未来运营 商在技术研发和业务模式上的侧重点。 1.1 广义的SDN及标准化进程 ONF 在 2012 年 4 月 发 布 白 皮 书 《Software- Defined Networking: The New Norm for Networks》
标签： 5G
上传时间： 2022-02-25
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摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成，它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大，如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中，一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据，用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景，结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发，在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上，提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法，该算法通过对采集数据进行处理和分析，以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中传统的决策级数据融合算法，如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法，总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求，进步明确理想算法应达到的目标。（2）提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法：该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准，这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据，得到相对更加准确的数据，第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理，得到被测对象当前状态的描述，为决策提供支持（3）结合实测数据仿真本文所提出的算法，结果证明与传统的融合算法相比，可以更加准确的描述被测对象状态
标签： 无线传感器
上传时间： 2022-03-17
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随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
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Mathematical modeling has become an important part of the research and devclopment work in engineering and scicnce. Retaining a competitive edge requiresa fast path between ideas and prototypes, and in this regard mathematical modeling and simulation provide a valuable shortcut for understanding both qualitative and quantitative aspects of scientific and engineering design. To assist you in gaining this edge, COMSOL Multiphysics offers state-of-the art performance, being built from the ground up with a Java3D interface and C/C++ solvers.The Acoustics Module is an optional package that extends the COMSOL Multiphysicsmodcling cnvironment with customized user interfaces and functionality optimizcd for the analysis of acoustics. Like all modules in the COMSOL family, it provides a brary of prewritten ready-to-run models that make it quicker and casier to analyze disciplinc-specific problcms.
上传时间： 2022-06-19
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成功的RF设计必须仔细注意整个设计过程中每个步骤及每个细节，这意味着必须在设计开始阶段就要进行彻底的，仔细的规划，并对每个设计步骤的进展进行全面持续的评估，而这种细致的设计技巧正是国内大多数电子企业文化所欠缺的近几年来，由于蓝芽设备、无线局域网络（WLAN）设备，和行动电话的需求与成长，促使业者越来越关注RF电路设计的技巧。从过去到现在，RF电路板设计如同电磁干扰（EM）问题一样，一直是工程师们最难掌控的部份，甚至是梦魔。若想要一次就设计成功，必须事先仔细规划和注重细节才能奏效。射频（RF）电路板设计由于在理论上还有很多不确定性，因此常被形容为一种L黑色艺术」（black art）。但这只是一种以偏盖全的观点，RF电路板设计还是有许多可以遵循的法则。不过，在实际设计时，真正实用的技巧是当这些法则因各种限制而无法实施时，如何对它们进行折衷处理，重要的RF设计课题包括：阻抗和阻抗匹配、绝缘层材料和层迭板、波长和谐波.等，本文将集中探讨与RF电路板分区设计有关的各种问题
上传时间： 2022-06-21
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Internet-“冷战”的产物-1957年10月和11月，前苏联先后有两颗“Sputnik”卫星上天-1958年美国总统艾森豪威尔向美国国会提出建立DARPA（Defense Advanced Research Project Agency），即国防部高级研究计划署，简称ARPA-1968年6月DARPA提出“资源共享计算机网络”（Resource Sharing Computer Networks），目的在于让DARPA的所有电脑互连起来，这个网络就叫做ARPAnet，即“阿帕网”，是Interne的最早雏形早期的ARPAnet使用网络控制协议（Network Control Protocol，NCP），不能互联不同类型的计算机和不同类型的操作系统，没有纠错功能1973年由Kahn和Vinton Cerf两人合作为ARPAnet开发了新的互联协议。1974年12月两人正式发表第一份TCP协议详细说明，但此协议有信包丢失时不能得到有效的纠正TCP协议分成了两个不同的协议：-用来检测网络传输中差错的传输控制协议TCP-专门负责对不同网络进行互联的互联网协议IP从此TCP/IP协议诞生1983年ARPAnet上停止使用NCP，互联网上的主机全部使用TCP/IP协议，TCP/IP协议成为Internet中的“世界语”
标签： TCP-IP
上传时间： 2022-06-23
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Jim Williams的经典著作，模拟电路设计。其中有很多的模拟电路和模拟集成电路的设计技巧。其中有一章用一个树形结构讲了电子学中的系统知识框架。
标签： 模拟电路
上传时间： 2022-06-25
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作为Cortex M3市场的最大占有者，ST公司在2011年又推出了基于ARM Cortex M4内核的STM32F407系列，增加了 ，增加了 ，增加了 FPUFPUFPU单元和 单元和 DSPDSPDSP指令集，并将主频提高到了 指令集，并将主频提高到了 指令集，并将主频提高到了 指令集，并将主频提高到了 指令集，并将主频提高到了 指令集，并将主频提高到了 168Mhz （可获得210DMIPS的处理能力），非常适合需要浮点运算或DSP处理的应用，也被称之为：DSC，具有非常广泛的应用前景。随后，在2012年底，ST又推出了更高性能的STM32F429/39系列，相较于STM32F407，STM32F429/39系列主要增加了：SDRAM控制器、TFTLCD控制器和加快图形处理性能的ST Chrome-ART Accelerator，并将主频提升到180Mhz，极大的提升了在图形界面方面的性能。
上传时间： 2022-07-03
上传用户：ttalli
该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com书籍介绍 这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！ 全书共分为六章，目录如下： 第一章：使用神经网络识别手写数字 第二章：反向传播算法如何工作 第三章：改进神经网络的学习方法 第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明 第五章：深度神经网络为何很难训练 第六章：深度学习 《Neural Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。 本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。
标签： 深度学习
上传时间： 2022-07-24
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STM32F407VET6数据手册Core: ARM 32-bit Cortex™-M4 CPU with FPU,Adaptive real-time accelerator (ARTAccelerator™) allowing 0-wait state executionfrom Flash memory, frequency up to 168 MHz,memory protection unit, 210 DMIPS/1.25 DMIPS/MHz (Dhrystone 2.1), and DSPinstructions
标签： stm32f407vet6 数据手册
上传时间： 2022-07-25
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