XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无线通信
2024 年 7 月至 12 月
该系拥有 40 名高素质教师。他们的专业知识和奉献精神有助于培养创新和学术严谨的文化。该系对研发的重视是其核心优势之一，重点关注 VLSI 设计、嵌入式系统、电力系统、电力电子、控制系统、无线通信、物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等前沿领域。
智能手机革命
在1998年，Rofougaran作为一名后学生AL学生，讲述了Darpa Sbir主题。合同促进的研究引入了新的皱纹：将GPS（GLO BA定位系统）功能添加到单层硅芯片中。对于Rofougaran，SBIR合同高点使用了使用相同类型的无线电连接与附近设备通信的潜在价值。 “ GPS与卫星进行了交谈，但是所有[无线通信]都必须进行大量的握手和频率跳跃，” Rofougaran说。 “我意识到真实的应用程序是在短距离通信中。 没有电线的世界将是巨大的。 我知道如果我启动了这个，它将导致产品后的产品。”对于Rofougaran，SBIR合同高点使用了使用相同类型的无线电连接与附近设备通信的潜在价值。“ GPS与卫星进行了交谈，但是所有[无线通信]都必须进行大量的握手和频率跳跃，” Rofougaran说。“我意识到真实的应用程序是在短距离通信中。没有电线的世界将是巨大的。我知道如果我启动了这个，它将导致产品后的产品。”
2024 年 7 月至 12 月
该系拥有 40 名高素质教师。他们的专业知识和奉献精神有助于培养创新和学术严谨的文化。该系对研发的重视是其核心优势之一，重点关注 VLSI 设计、嵌入式系统、电力系统、电力电子、控制系统、无线通信、物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等前沿领域。
使用45nm技术的样品设计并保持 - ijarcce
由于技术进步，当前世界对ADC有各种应用，从RF和无线通信到生物应用。要将实际世界的模拟信号与数字系统联系起来，需要对数字转换器的模拟。（ADCS）。由于技术创新，在现代世界中，ADC有许多用途，从RF和无线通信到生物应用。其他ADC类型包括连续的近似，Flash和Sigma-Delta。LAN接口，数字采样和雷达接收器是使用Flash ADC的应用程序的一些示例。一种被称为数字转换的类似物的电气过程将电压值的范围限制为预定水平。Flash ADC适用于由于其快速速度而需要非常大带宽的应用。为了实现并行处理，使用了一系列比较器，从而增加了功耗。它用于雷达，数字示波器，高密度盘驱动器，物联网应用，通信系统和其他设备。必须减少对数字转换器的闪存类似物的功耗才能具有功能性通信系统。速度，功耗，潜伏期和面积是ADC的四个主要设计参数。Flash ADC的最关键组成部分是其比较器。对于n位闪存ADC，2N-1电压比较器同时比较一个模拟输入信号与参考值0
Catron AI 规格表
Catron AI 是一种开关接口，可连接到 4 拨动开关或按钮开关和调光开关，以控制灯具的强度和 CCT。这款紧凑型设备具有内置蓝牙模块，使其能够与照明网络进行无线通信。它是 Lumos Controls 生态系统的一部分，包括控制器、传感器、开关、模块、驱动程序、网关和分析仪表板。
Telkomnika电信计算电子和控制
该研究提出了与双功能太阳能电池整合的紧凑型天线，以优化物联网（IoT）通信设备和能量收集。使用具有电磁元件的集成太阳能电池作为天线和设计中的能量收集是无线通信传感器的解决方案，并同时进行电磁和太阳能收集。辐射性能测试以测试太阳能收集的能力。具有构型的双馈环槽圆极化（CP）天线Coplanar天线对垂直和水平波高度敏感。是为了适应圆形极化波和太阳能电池失真对天线性能的影响。这项技术承诺将绿色通信，可再生能源和环境保护结合在一起，以结合无线通信和绿色电池组件。该研究介绍了通过容纳电磁能传输，在S波段上与CP天线连接的双线馈电微带天线电路的性能和设计结果。采用集成射频（RF）太阳能收集策略而不是单一源方法的重要性，通过优化对物联网通信中多个信号访问的分析，这项研究在新颖性上非常重要。
可重新配置智能表面辅助通信系统的机器学习策略 - 审查
摘要：机器学习（ML）算法已被广泛用于改善电信系统的性能，包括可重构的智能表面（RIS）辅助无线通信系统。RI被视为第六代（6G）通信的主链的关键部分，这主要是由于其电磁特性可控制无线通道中信号的传播。ML优化（RIS）辅助无线通信系统可以是减轻无线通道中信号遭受的降级的有效替代方法，从而在系统的性能中具有显着优势。但是，多种方法，系统配置和渠道条件使得难以确定有效实现最佳解决方案的最佳技术或一组技术。本文对文献中报告的框架进行了全面审查，这些框架应用了ML和RISS来改善无线通信系统的整体性能。本文比较了可用于解决RIS辅助系统设计的ML策略。系统是根据ML方法，所使用的数据库，实现复杂性和报告的性能提高进行分类的。最后，我们阐明了基于ML策略设计和实施未来RIS辅助无线通信系统的挑战和机遇。
一种自主重新选择的智能表面的深入强化学习方法
摘要 - 可重新配置的智能表面（RIS）是一种可提高无线通道质量的潜在无线技术。RIS通常配备了被动元素，并为无线通信系统的覆盖范围提供了成本和功率良好的解决方案。没有任何射频（RF）链或计算资源，RIS需要从外部单元（例如基站（BS））发送控制信息。控制信息可以通过有线或无线通道传递，并且BS必须了解RIS和与RIS相关的通道条件，以有效地配置其行为。最近的作品引入了混合RIS结构，具有一些可以感知和数字化处理数据的活性元素。在这里，我们提出了一个完全自主的RI的操作，该操作在RIS和BS之间没有控制链接的情况下运行。使用一些感应元素，自主RIS基于强化学习采用了深Q网络（DQN），以提高网络的总和。我们的结果说明了在没有网络开销的无线网络中部署自动riss的潜力。索引术语 - 自主RIS，DQN，深度学习，Mu- miso，速率最大化，无线通信。
G7数字和科技部长会议参展商名单
展出了从加工前的材料设定、刀具的拆卸和安装等设定工作，到加工后的工件的取出和精度检查，全天 24 小时无人操作的全自动切割机。此外，还将展示一系列通过无线通信从 PC 发送加工命令以无人操作生产精密零件的动作，介绍日本的智能工厂技术，以应对多品种、少量生产趋势。