XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估算位置
5G网络中的同步：一种混合贝叶斯的方法，用于时钟偏移/偏斜估计及其对本地化的影响
1简介移动网络的第五代（5G）预计将提供广泛的基于位置的服务[1]。为了为这些服务铺平道路，文献中已经引入了无数确切的位置技术，其中大多数依赖于为移动用户（MUS）[2]的访问点（APS）之间的合作（APS）之间的合作。，特别是为了估算位置，这些技术利用了代理之间（即MUS和AP之间进行的时间测量），要求它们具有共同的时间群[3]。因此，对于合作的功能方法，需要在彼此之间以及与MUS相互准确同步AP [4，5]。已经付出了巨大的努力来设计从不同网络的快速，连续和精确的同步算法，从无线传感器网络（WSN）到无线通信网络[6]。通常，最新同步
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div>
摘要最近，电子设备的开发以细胞外记录许多神经元的同时电动活动一直在开放，为接口和解码神经元活动打开了新的可能性。在这项工作中，我们测试了如何使用EDOT电聚合剂来调整制造材料，可以优化此类设备的电池 /电极界面。我们的结果表明，与金电极相比，检测到的神经元更高的信噪比，更好的生物相容性和更高数量的神经元。然后，使用具有2D神经元培养物与荧光光学成像结合的增强记录，我们检查了可以仅通过细胞外特征估算记录神经元的位置的程度。我们的结果表明，假设神经元以单脚骨的形式行为，可以用大约数十微米的精度估算位置。
Android智能手机单点定位的开源优化方法
摘要如今，芯片规模的全球导航卫星系统（GNSS）接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中，实施最小的（LS）或Kalman滤波器（KF）以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度，我们建议使用比传统方法（即LS和KF）更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数，并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明，所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外，我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例，可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考，这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。