简介:根据直接序列扩频(DS-SS)信号的特点,将其建立为循环平稳模型。利用循环谱分析的方法估计了低信噪比下DS-SS信号的载波频率。利用时域平滑循环周期图估计了循环谱密度函数,在循环谱密度函数的数字实现过程中,研究了有限采集数据条件下数据截短点数对循环谱的时域平滑周期图估计性能的影响,分析了经过时域平滑后的DS-SS信号载频估计精度。最后,仿真实验验证了算法的有效性。
简介:基于低能量自适应簇层(Lowenergyadaptiveclusteringhierarchy)协议,提出面向能量采集WSNs的基于优化工作周期的簇协议,记为DC-LEACH。DC-LEACH协议利用工作周期(dutyCycling,DC)技术对LEACH协议进行改进。首先,给簇头选择设置DC,并保证簇头CH的比例。然后,基于节点的能量采集率和数据包到达率优化数据传输的DC,使得节点能够调整数据传输的工作周期,进而维持能量中和操作(EnergyNeutralityOperation,ENO),最终延长网络寿命。最后,分析了最优簇头CH数。仿真结果表明,提出的DC-LEACH协议在吞吐量和网络寿命方面的性能优于EA-LEACH和C-LEACH协议。
简介:摘要随着科学技术的不断发展,计算机技术以及人工智能也在人们的日常生活中运用的次数越来越多,就目前的形势而言,人工智能所涉及的领域不仅仅是包含人类生活,还会对国家的经济、自然科学等方面产生巨大的影响,由此可见,人工智能的发展是至关重要的。而且在房地产营销领域,将人工智能引入也是必然趋势,当然,人工智能也是把双刃剑,如果没有好好地利用人工智能,也会给房地产营销带来严重的后顾。因此,我们必须对房地产营销中的人工智能进行深入的探析,让人工智能发挥出最大限度的作用。本文将从对人工智能的概述、人工智能的研究现状以及人工智能在房地产营销中的应用。本人才疏学浅,若有不足或错误之处,还望予以指正。
简介:摘要:随着信息技术以及互联网的快速发展,网络安全问题日益突出。本研究旨在探讨结合人工智能技术对网络安全进行有效检测和防护。首先,通过构建一种基于人工智能的网络安全威胁感知模型,对网络异常行为进行精确快速识别。其次,基于深度学习的网络入侵检测系统用于识别各种未知的或者复杂的入侵方式。研究结果显示,相比于传统的基于规则和特征的检测技术,基于人工智能技术的网络安全防护系统对于网络安全威胁的检测准确率显著提高,且对大规模和复杂的网络环境均能提供有效防护。此外,该技术还具有学习能力强、自我适应能力强等优势,对于未知的网络威胁也能及时作出准确反应。本研究成果对于提高网络安全防护水平以及保障网络空间安全具有重要的实践意义。
简介:摘要随着科学技术不断的变化与发展,大数据时代的到来简化了数据分析与处理的过程,转变了数据处理的思路,这种使用互联网+数学模型的方式为人工智能的发展提供了更多的思路。本文首先对大数据以及人工智能进行概述,分析了“互联网+数学模型”技术的发展,并对“互联网+数学模型”对人工智能的影响进行了相关的研究。