达摩院成立XG实验室!阿里官宣进军5G

阿里达摩院近日宣布成立XG实验室,聚焦5G技术和应用的协同研发,旨在推动下一代网络通信技术的发展。实验室将依托阿里的应用生态,研究超高清视频、在线办公、AR/VR等场景下的5G技术,同时关注云计算在网络应用中的作用。

记者获悉,阿里达摩院近日宣布正式成立XG实验室,该实验室致力于推动下一代网络通信技术的研究,现阶段主要聚焦5G技术和应用的协同研发。

(5G将为各行业带来新一轮变革)

相比5G基础技术,5G应用层的技术和生态发展相对滞后。达摩院方面表示,新成立的XG实验室将依托阿里的丰富应用生态,专注5G基础设施技术和应用的协同创新,为超高清视频、在线办公、AR/VR、工业互联网、智能物流、自动驾驶等场景研究符合5G时代的视频编解码技术、网络传输协议等,并制定相关标准。

云计算是驱动5G应用落地的另一个关键因素。过去十年,阿里在云计算网络的关键技术上已进行全面布局并实现大规模应用,涵盖高性能网络、自研交换机、意图驱动网络、可编程网络、流量调度等,这将为XG实验室提供充足的技术储备。此外,阿里云遍布全球的云数据中心、云网络和边缘节点,将会为海量的5G终端设备,提供极致的高性能、低延时、高可靠的计算和存储资源,为5G应用落地提供有利条件。

据悉,阿里达摩院研究员、阿里云智能网络自动化及研究负责人张铭将出任达摩院这一最新实验室主任。张铭的研究领域包括数据中心网络、边缘网络和4G/5G移动网络等,在高性能网络、意图驱动网络等前沿领域曾取得重大突破,是网络领域的资深专家。实验室的核心成员还包括IEEE高级会员、阿里达摩院研究员叶琰,她曾参与3代视频编解码标准开发及浸入式视频和流媒体的标准开发。

(成立于2017年的阿里巴巴达摩院,用科技解决未来的问题)

XG实验室是达摩院成立的第15个实验室,此前达摩院已成立语音实验室、视觉实验室、智能计算实验室、自动驾驶实验室、量子计算实验室等,均在业内享有盛誉。成立两年多来,达摩院在国际顶级技术赛事上获得了近50项世界第一,入选500多篇国际顶会论文。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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