2、低功耗广域网(LPWAN)技术:物联网与M2M应用的新范式

低功耗广域网(LPWAN)技术:物联网与M2M应用的新范式

1. 引言

随着物联网(IoT)和机器对机器(M2M)通信的兴起,预计传感器节点的部署将迎来大规模增长。爱立信预测,到2022年,约有290亿台设备将连接到互联网。福布斯网站的物联网调查显示,到2025年,物联网设备连接数量将超过750亿。HIS Markit预测,到2030年,连接的物联网设备数量将增长到1250亿。物联网的指数级增长正在影响几乎所有行业阶段和市场领域,重新定义了网络、数据、云以及连接的设计、管理和维护方式。

目前,无线局域网(WLAN)、蓝牙、ZigBee、低速率无线个人区域网(LR - WPAN)等无线技术主要用于短距离传感应用;而2G、3G、4G和5G等无线蜂窝技术可用于长距离应用。但这些技术在满足物联网应用对能源效率、低复杂性节点以及可扩展网络的需求方面存在不足。因此,低功耗广域网(LPWAN)应运而生。LPWAN是一类无线物联网通信标准和解决方案,具有覆盖范围大、传输数据速率低、数据包小以及电池续航时间长等特点,在物联网和M2M应用中展现出巨大潜力。

2. 智能应用与服务

物联网用例在需要大面积连接和处理大量连接的领域日益流行,推动了对大规模物联网技术的需求。随着小型化电子、通信、计算、传感、驱动和电池技术的进步,设计具有多年电池寿命和数十公里覆盖范围的低功耗、长距离网络技术成为可能。这些技术必须与互联网兼容,以便通过基于云的平台进行数据、设备和网络管理。

无线物联网/M2M设备的关键要求包括低功耗、长传输范围、支持大量设备、处理射频干扰的能力、低成本、易于部署以及应用和网络层面的强大安全性。LPWAN技术可用于广泛的智能应用,如下表所示:

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
皮肤烧伤识别作为医学智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化口实现现有医疗设备的无缝对。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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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