交通标示的数字化交通标示编码发送装置及发送方法。繁多的交通识别标记、交警的现场指挥手势等分散了驾驶人员的注意力,由于驾驶人员对交通信息识别不及时和识别错误是各类交通事故的原因之一。本发明组成包括:通用交通标记牌(1),所述的交通标记牌安装有红或绿LED灯组(2),所述的红或绿LED灯组与控制电路板(3)连接,所述的控制电路板的可充电电池(8)与可旋转的太阳能电池板(4)连接,所述的控制电路板包括微处理器(7),所述的微处理器分别与驱动电路(5)、调制电路(6)、所述的可充电电池连接,所述的驱动电路与所述的调制电路连接,所述的驱动电路与所述的红或绿LED灯组连接。本发明用于道路标示的数字化。
1. 本发明不影响原有标示牌的功能。
2. 本发明在现有交通信号设备基础上加装控制模块,即只需控制模块串联接入现有交通信号灯的供电电路即可,成本低廉,结构简单,且投资小,回报大。
3. 本发明可有效减轻司机的疲劳减低交通事故。
4. 本发明对为今后的自动驾驶提供一种数字化的识别方式和方法实现交通信号的数字化,为将来的自动驾驶提供便利。
1、课题来源与背景:
缓解超密集网络的同频干扰并实现用户的速率比例公平,是保障5G高速通信和高服务质量的关键。现有研究对网络中密集部署的小基站进行分组,有利于同频干扰的解决,但在提高组内信道利用率上和克服组间边缘干扰上、基于速率比例公平的服务质量保障上仍存在不足,并且没有考虑智能优化算法的计算延迟对动态资源分配的不利影响。
2、研究目的与意义:
超密集网络是实现5G网络高速通信的关键技术之一。超密集网络通过在宏蜂窝小区中接入大量小蜂窝基站,形成了大量的小小区(small cell),可有效缓解宏基站的数据流量压力,并能减少网络覆盖盲区、扩展网络覆盖范围。动态资源分配是缓解同频干扰、保障服务质量的重要手段。与传统算法相比,智能优化算法由于其较强的优化性能,已被广泛地运用于求解无线网络的动态资源分配。本项目通过智能优化算法和深度学习技术,提高5G超密集网络动态资源分配中的公平性,满足5G绿色网络对高速率、低功耗和低延时要求。
3、主要论点与论据:
随着5G的迅猛发展,个人无线设备乃至小基站的数量均将迅速增长,频谱数据也将急剧增加,频谱大数据的存在已成事实;随着计算机硬件和计算能力的飞跃发展,以大数据为“燃料”的深度学习技术业已得到了长足的发展,在各行各业中利用深度学习对大数据进行分析以促进行业的发展已成为当前的研究热点。
4、创见与创新:
提出了子信道“合并-拆分”的子信
黑龙江大学(Heilongjiang University),位于黑龙江省哈尔滨市,是黑龙江省人民政府和中华人民共和国教育部、国家国防科技工业局共建的省属综合性大学,黑龙江省“双一流”建设国内一流大学A类高校,入选国家卓越法律人才教育培养计划、中西部高校基础能力建设工程、特色重点学科项目、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国深化创新创业教育改革示范高校、教育部来华留学示范基地,是世界翻译教育联盟、中俄新闻教育高校联盟、中俄综合性大学联盟、上海合作组织大学、“一带一路”智库合作联盟成员单位。
GMC2755型龙门加工中心是在进行充分的市场调研基础及按用户技术协议要求上完成的。该产品是一种高效率、高精度、高可靠性、高自动化、高科技的机电连体式产品。产品主要用于加工带有复杂形状的大型机座类零件和大型箱体类零件,广泛用于国民经济各行各业,特别适用于国防、军工、航空航天、发电设备、能源交通、模具制造等行业的关键精密零件加工。该产品的研制成功,满足国内高速经济发展的需求,替代进口,实现用中国装备,装备中国。打破国外的技术封锁,实现在"高、精、尖"重大数控装备上的突破,以提高制造业基础装备的能力。从而为国家的军事,航天航空等诸多领域提供装备保障。具有非常强的国际市场竞争力,市场潜力巨大。
技术转让、合同、入股均可,具体资金双方协商,希望尽快落地实现产业化。