不仅仅是手机,MWC现全球首例 5G NR 商用部署

MWC大会上,5G折叠手机和5G部署成为焦点。三星与赛灵思宣布推进5G NR商用部署在韩国落地,标志着全球首个5G新无线电商用部署。双方合作采用UltraScale+平台开发5G大规模多输入多输出和毫米波解决方案。

近日,MWC大会在在巴塞罗那举行,5G折叠手机和5G部署进度成为这届大会的重点。除了华为与三星发布的折叠手机外,本届大会另一个值得关注的要点是三星和赛灵思宣布推进5G NR 商用部署在韩国落地,这应该是全球首例 5G 新无线电 (NR) 商用部署,这也预示着2019年起将陆续在全球其他国家展开部署。

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在此之前,赛灵思和三星已经过长期合作,三星采用赛灵思 UltraScale+™ 平台开发和部署 5G 大规模多输入多输出 (mMIMO) 和毫米波 (mmWave) 解决方案。此外,双方合作的自适应计算加速平台 (ACAP) Versal应该也即将面市 。除了解决新一代 5G mMIMO 系统数倍增长的计算强度需求外,这也促成业界采用机器学习算法最大化波束成形增益的效能,从而进一步提升系统容量和性能。

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赛灵思硬件及系统产品开发执行副总裁 Liam Madden 表示,与三星良好的合作关系已持续多年。对于此次能够参与其5G NR 商用部署并进一步扩大在 Versal 平台上的合作感到非常自豪。三星电子网络业务部执行副总裁兼全球研发主管 Jaeho Jeon 则表示,通过与赛灵思协作开展这一联合项目,三星得以成功推出在 5G 商业化进程中的关键产品。通过充分利用各项资源,加速打造旗下 5G 解决方案,三星将在提供身临其境的用户体验和丰富下一代生活方面实现跨越式发展。

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2017年12月21日,在国际电信标准组织3GPP RAN第78次全体会议上,5G NR首发版本正式发布,这是全球第一个可商用部署的5G标准。2018年6月14日,3GPP全会(TSG#80)批准了第五代移动通信技术标准(5G NR)独立组网功能冻结。加之2017年12月完成的非独立组网NR标准,5G 已经完成第一阶段全功能标准化工作,此次SA功能冻结,不仅使5G NR具备了独立部署的能力,也带来全新的端到端新架构。

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反观国内,中国 IMT-2020(5G)推进组曾在去年年底发布5G 技术研发试验第三阶段测试结果。测试结果表明,5G 基站与核心网设备均可支持非独立组网和独立组网模式,主要功能符合预期,达到预商用水平。其中,华为完成 2.6GHz 频段下的 5G 基站 NR(新空口)测试,是中国目前参与企业中覆盖场景最多,测试频段最全面的。综上来看,国内的5G NR 商用部署进度也在加快,应该很快可以听到相关消息。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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