基于OpenStack构建手写识别数据即服务云平台

本文提出了一种基于开源云计算平台OpenStackIaaS层的手写识别数据即服务云平台(HRDPaaS),旨在解决手写识别在配置端、个性化运算、样本集成本和数据资源不均衡等问题。平台提供在线手写识别服务,存储大量用户数据,调度样本资源,整合自然语义样本集,优化手写交互应用和研发生态链。

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本文提出了基于开源云计算平台OpenStack IaaS层构建的手写识别数据即服务云平台(Handwriting Recognition Data Platform as a Service,简称:HRDPaaS)。其目的和意义在于为解决手写识别当前遇到的问题提供合理的方案:1)低配置端(如嵌入式、Web端)的手写识别难以实现;2)个性化的手写识别运算复杂,需要大存储、高配置;3)手写识别研究所需的样本集成本很高、数量很大;4)该领域数据资源不均衡、数据服务缺失。本文所提出的平台针对手写识别的技术领域,以手写数据为核心,开放手写笔迹识别服务、手写数据统计服务、手写样本调度服务、数据可视化服务等。同时对接平台基础资源监控系统以及数据运维系统,利用基于OpenStack的弹性伸缩、负载均衡等解决方案,实现平台计算资源的部署和调度。本研究课题实现的系统和服务包括:1)在线手写识别,拓宽了手写交互的应用场合;2)大量用户的海量数据存储,为个性化手写识别的研究提供数据基础;3)提供大量的样本调度,降低手写识别研究的成本;4)整合了海量具有自然语义的样本集,为手写样本数据向语义的转化提供基础。利用该平台,可以通过数据,整合、优化、重组手写交互应用和研发的生态链。


基于OpenStack构建手写识别数据即服务云平台

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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