UICC 版本 12 Java 卡 3.0.4 全球平台认证 2.2(修订版 A、B、C、D、E) SIMAlliance IPP 2.1 GMSA RSP SGP.02 M2M 3.2 省电功能(PSM、eDRX) ETSI R13
UICC 版本 12 Java 卡 3.0.4 全球平台认证 2.2(修订版 A、B、C、D、E) SIMAlliance IPP 2.1 GMSA RSP SGP.02 M2M 3.2 省电功能(PSM、eDRX) ETSI R13
UICC 版本 12 Java 卡 3.0.4 全球平台认证 2.2(修订版 A、B、C、D、E) SIMAlliance IPP 2.1 GMSA RSP SGP.02 M2M 3.2 省电功能(PSM、eDRX) ETSI R13
UICC版本12 Java卡3.0.4全球平台认证2.2(AMD。a,b,c,d,e)simalliance ipp 2.1 gmsa rsp sgp.02 m2m 3.2节电功能(PSM,EDRX)ETSI R13
在2017年初,数字卢森堡的基础设施集团与大公爵岛的主要参与者进行了咨询,这些参与者受5G影响,包括监管机构,移动网络运营商,学术界,技术公司,技术公司和机器通信(M2M)和/或事物Internet的机器与机器通信(M2M)领域。5G子组于2017年7月举行了首次会议,以根据今年早些时候举行的双边咨询来交换卢森堡未来5G生态系统的各个方面的想法。该小组还考虑了达到目标所需的路线图,包括要使用的频谱,所需的业务模型,卫星的作用以及5G在自动网络车辆中所扮演的角色。基础设施集团进行的咨询表明,运营商不希望立即将5G全面部署,而是打算与行业合作伙伴开发试验。
UICC 版本 12 Java 卡 3.0.4 全球平台认证 2.2(修订版 A、B、C、D、E) SIMAlliance IPP 2.1 GMSA RSP SGP.02 M2M 3.2 省电功能(PSM、eDRX) ETSI R13
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中,非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而,常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的,而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知,这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中,我们专注于分类任务,并提出了一种名为专家训练的新方法,以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法,以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明,使用所提出的专家训练方法,这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)
6 Machina Research,“M2M 和 IoT 有什么区别?”2014 年 9 月。另请参阅 IDC,“充满机遇的数字世界:丰富的数据和物联网的不断增长的价值”,2014 年 4 月 7 http://internetofeverything.cisco.com/sites/default/files/docs/en/ioe_vas_public_sector_top_10%20insights_121313final.pdf 8 思科咨询服务
