XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemmmWave
关于5G量化香港经济贡献的咨询研究
2G第二代移动通信3G第三代移动通信3GPP第三代伙伴关系项目4G第四代移动通信5G第五代移动通信AI人工智能AR增强现实现实AV自动驾驶AV自动驾驶AV自动建筑信息c＆SD CENSUS CENSUS CENSUS CENSUS CENSUS CESUS和SD STISTIC Works Supervision System EdTech Education Technology eMBB Enhanced Mobile Broadband ERP Enterprise Resource Planning EY Ernst & Young Transactions Limited F&B Food and beverage FinTech Financial Technology FWA Fixed Wireless Access GDP Gross Domestic Product Government Government of the Hong Kong Special Administrative Region GSMA GSM Association or Global System for Mobile Communications Association HA Hospital Authority HIS Hospital Information System HKMA Hong Kong Monetary Authority HKT Hong Kong Telecommunications (HKT) Limited HTCL Hutchison Telephone Company Limited HVAC Heating, ventilation, and air conditioning ICT Information and communications technology IoT Internet of Things ITF Innovation and Technology Fund LTE Long-term Evolution mMTC Massive Machine Type Communications mmWave Millimetre Wave MNOs Mobile network operators MVNOs Mobile virtual network operators NDRC National Development and Reform Commission 5G NR 5G New Radio NSA Non-Standalone OECD Organisation对于经济合作与开发，通信局的CA办公室OTT视频范围视频流媒体研发研究与发展RFID射频识别SCRE SCRE SCER of COMMIRESS和ECANACE DIVE
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
程序
基于矢量调制器的低 RMS 相位误差移相器，适用于 KA 波段应用 Melih Gokdemir；Alessandro Fonte；Giandomenico Amendola；Emilio Arnieri 和 Luigi Boccia 用于物联网终端的 2.4GHz 电小天线 Mahmoud Abdallah 和 Al P. Freundorfer；Yahia Antar 圆极化低成本物联网电小天线 Mahmoud Abdallah 和 Al P. Freundorfera Antar CMOS 小数分频全数字锁相环 (ADPLL) 的设计和仿真 Tangus Koech 用于低于 6 GHz 5G 物联网应用的紧凑型宽带低剖面单极天线 Said Douhi 使用异构滤波器为 5G 和 WiMAX 创新设计紧凑型双工器 Soufiane Achrao；Dahbi El Khamlichi；Alia Zakriti；Moustapha El Bakkali； Souhaila Ben Haddi 使用 RFID 技术的室内定位方法比较研究 Badr Jouhar；Abdelwahed Tribak；Jaouad Terhzaz；Tizyi Hafid 微波辐射处理对野生胭脂虫 Dactylopius Opuntiae 死亡率和生育力的影响 Fatima Zahrae EL Arroud、Karim EL fakhouri、Youness Zaarour、Chaimae Ramdani、Mustapha El Bouhssini；Hafid Griguer 基于耦合线滤波器的宽带低噪声放大器 (LNA) 的设计，带有陷波滤波器以抑制不需要的频率 Faycal El Hardouzi；Mohammed Lahsaini 印刷嵌入式天线的设计、制造和验证 Julen Caballero Anton；Jose M Gonzalez-Perez；Izaskun Bustero；Marta Cabedo-Fabrés；Leire Bilbao； Jon Maudes 纳米卫星可靠天线部署系统的研究与设计 Sara Essoumati；Oulad said Ahled；Gharnati Fatima 用于 C、X 和 Ku 波段的极化捷变频率选择表面 (FSS) Shahlan Ahmad, Sr.；Adnan Nadeem；Nosherwan Shoaib 使用基于 k 折交叉验证的 ANN 设计和优化用于 28 GHz 5G mmWave 应用的十字形槽 UWB 微型贴片天线 Lahcen Sellak；Samira Chabaa；Saida Ibnyaich、Asma Khabba；Abdelouahab Zeroual；Atmane Baddou 使用基片集成波导 (SIW) 和 WCIP 方法设计和建模铁氧体循环器 Noemen Arroussi Ammar 13:30-15:00 – TLAS III 室
五张更新的行业转型地图...
电子 ITM 2025 目标 预计到 2030 年，全球电子行业规模将从 2020 年的 2.2 万亿美元增长到 3 万亿美元。这一增长在很大程度上将受到人工智能 (AI)、汽车电气化和 5G 等新趋势的推动。这些应用领域可能需要比以前高得多的半导体含量；因此，半导体作为高增长子行业脱颖而出。更新后的电子 ITM 力求借助全球增长势头，巩固新加坡作为高附加值电子元件主要制造和研发 (R&D) 中心的地位。2020 年，电子行业创造了 340 亿新元的附加值，雇用了 64,900 名工人。它是新加坡制造业产出的最大贡献者。通过创新科技计划 (ITM) 的努力，预计到 2025 年，该行业的附加值将增长 7.6%，达到 500 亿新元，并新增 5,200 个 PMET 岗位。 巩固研发和制造能力的战略 新加坡经济发展局将继续吸引制造业投资，以加强新加坡在半导体、射频滤波器和硬盘介质等高价值组件方面的领导地位。 在过去的一年里，联华电子、Siltronic 和 Soitec 等公司都宣布在新加坡为全球半导体行业进行新的制造业投资。 电子行业是研发密集型行业，企业将继续大力投资新兴技术，以保持竞争优势。 为推动人工智能和电气化等新趋势，政府启动了“微电子未来”计划，旨在为新加坡打造具有全球竞争力的公私合作研究生态系统。微电子未来计划将重点关注异质集成、复合半导体、毫米波及以上技术、传感器和执行器以及边缘人工智能五大技术垂直领域。新加坡在这些垂直领域拥有现有的公共研究能力，我们有信心与这些领域的企业合作，共同开发新颖的变革性技术。加强本地人才渠道电子行业是一个技术密集型行业，具有良好的职业前景。政府将与企业、IHL 和新加坡半导体行业协会 (SSIA) 密切合作，加强人才渠道，满足人力需求。政府希望培养更多的半导体研究、工程和设计人才，目标是在未来 10 年内培养 1,000 名博士。在这一计划中，各机构将与业界、IHL 和教育部密切合作，以满足新加坡企业日益增长的研发人才需求。
UCC23525 5A/5A，5KVRMS兼容单> 您准备好准备新兴的汽车雷达卫星体系结构了吗？ CC274XR-Q1，CC274XP-Q1 AutomotivesImplelink™Bluetooth®5.4低能无线MCU数据表（Rev. A） 如何使用硬件同步以太网phy扩展了汽车雷达的范围 高度集成的嵌入式处理器如何推进工业机器人技术 使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计 了解雷达应用中的人工智能和机器学习 使用嵌入式处理器在边缘增加智能 SITARA™AM62X基准（修订版B） AM243X SITARA™微控制器数据表（Rev. G） 太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A） MMWave雷达用于邮报和踏板车安全应用 软件定义的车辆将汽车电子设备的未来转移到齿轮上（Rev. b） TLV900X低功耗，RRIO，1-MHz的成本敏感系统数据表（Rev. r）的操作放大器
（1）应根据应用程序的特定设备隔离标准来应用蠕变和间隙要求。应注意保持板设计的爬路和间隙距离，以确保隔离器在印刷电路板上的安装垫不会降低此距离。印刷电路板上的蠕变和清除相等。诸如插入凹槽，肋骨或两者都在印刷电路板上的技术用于帮助增加这些规格。（2）UCC23525适用于安全额定值内的安全电绝缘材料。应通过适当的保护电路确保对安全等级的遵守。（3）在空气中进行测试，以确定包装的激增免疫力。（4）在石油中进行测试，以确定分离屏障的内在浪涌免疫力。（5）明显电荷是由部分放电（PD）引起的电气放电。（6）屏障的每一侧的所有销钉都绑在一起创建了一个两针设备。