4、智慧城市技术趋势概览

智慧城市6G、AI等技术趋势概览

智慧城市技术趋势概览

1 6G 技术概述

6G 网络的峰值数据速率可达每秒 1000 吉比特,无线延迟低于 100 微秒,这是 5G 峰值数据速率的 50 倍,网络延迟的十分之一。这种高速率和低延迟的网络将供人和物(机器)使用,能够满足自动驾驶系统等每天产生或使用数千吉字节数据的传输需求,比如自动驾驶车辆通过传感器每天会产生数千吉字节的数据。

2 人工智能与机器人技术
2.1 人工智能的发展与应用
  • 发展历程 :人工智能这一术语由 John McCarthy 在 1956 年首次提出,其发展历程跌宕起伏,既有未达预期的失败,也有令人惊叹的成功,如 AlphaGo 击败围棋世界冠军、自动驾驶车辆的发展以及深度学习和强化学习的进步。
  • 对就业的影响 :人们担心人工智能会取代某些领域的人类劳动,但实际上并非工作岗位被取代,而是一系列任务可以通过人工智能技术实现自动化,包括原本需要人类智能的任务。
  • 增强人类能力的方式
    • 放大 :人工智能技术或数据分析能够从大量数据中发现人类难以察觉的新见解,或为特定问题拓展设计或选项范围。
    • 交互 :人工智能可以促进人与人之间的互动,或作为代理代表人类进行交互。
    • 具身 :人工智能算法与传感器和执行器结合并嵌入物理世界后,能够协助人类完成超出普通人类能力的物理世
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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