局部网络

摘要： 随着社会经济的发展和人民生活水平的提高,工业化生产以及人们的日常生活对空气造成的污染越来越严重。近年来,在市场上涌现了大量以空气净化技术为核心的各类空气净化产品。在科技不断发展的过程中,为了进一步改善居住条件、提升生活品质,智能家居已深入人们的生活中。物联网是一种利用局部网络或互联网等通讯技术将传感器、控制器、机器、人和事物连接起来的新方式,它形成了一个信息化、远程管理控制和智能化的网络。随着物联网技术的不断发展与创新,改变了现有空气净化产品的功能与结构,基于物联网的智能化空气净化技术,不仅能够过滤空气中对人体有害的物质,还可以对空气质量进行科学的评估。

摘要： infineon公司的TLE9563-3QX系列是集成了电源,通信接口,多个半桥和支持特性的多功能系统集成电路,采用PG-VQFN-48-70功率封装.器件设计用于各种汽车马达控制.为了支持这些应用,器件提供了主要功能如5V低压降电压稳压器,支持CAN FD,CAN局部网络的HS-CAN收发器,用于BLDC马达控制的三个半桥电路一个电流检测放大器和一个32位串行外设接口(SPI).

摘要： 背景近年来,正念减压(MBSR)在中国流行,由于网络视频平台的广泛应用,MBSR课程开始以网络形式开展.虽有研究表明网络MBSR课程可减轻癌症患者压力、焦虑或抑郁,但未关注大部分非临床受众最普遍的心理健康指标—心境状态.目的 初步评价中文网络MBSR课程对普通人群正念水平和心境状态的影响以及两者的相关性.方法 2017年5—7月通过电子邮件及社交平台招募付费参与中文网络MBSR课程的中国学员,课程在ZOOM平台由资深MBSR导师带领,共8周,包括网络团体课程和日常课后练习.参与者分别于课程开始前3 d内和结束后3 d内填写五因素正念量表(FFMQ)中文版及简式心境状态量表(POMS-SF)中文版,并计算课程出席率,分析课程前后正念水平和心境状态的变化及两者变化的相关性.结果 共发放问卷24份,回收有效问卷21份,有效回收率为87.5％.课程出席率为100.0％(21/21).课程后FFMQ总分、观察、非评判得分均高于课程前(P0.05).课程前与课程后情绪状态总分(TMD)、紧张、愤怒、疲劳、抑郁、慌乱、精力、自尊感得分比较,差异均无统计学意义(P>0.05).FFMQ总分差值与TMD差值、紧张差值、愤怒差值、抑郁差值、慌乱差值均呈负相关(P0.05);课程后FFMQ总分较课程前升高者课程后TMD、紧张、抑郁、慌乱得分均低于课程前(P<0.05).结论 中文网络MBSR课程能提高参与者正念水平,稳定其心境状态.

摘要： 为提高煤矿井下局部网络抗破坏能力和自修复能力,本文研究了一种煤矿井下移动无线传感器网络(MWSN)的局部节点部署方法,通过采用提高区域节点部署密度和节点分级的方法提高局部网络的抗破坏能力,并对该部署方法下局部网络的初始覆盖率和灾后覆盖率和网络连通性进行了分析,结果表明该方法具有较好的抗破坏能力。同时本文还设计了一种针对局部网络的受损检测和修复算法,充分利用网络区间内的移动机器人节点实现网络检测和自修复,通过对一段连续模拟空间的仿真实验,验证了该算法具有较好的网络连通修复能力。

摘要： To control local network information flow can effectively improve the real-time and unhindered transmission of network information.The real-time control for transmission information flow needs to set parameters of occupancy rate of local network bandwidth,so as to balance the load on each sub-flow and complete the real-time control of local network transmission information flow.The traditional method ignores to balance each load,resulting in low control accuracy.A method for transmitting and controlling information flow based on network link delay is proposed.According to the transmission performance of local network,the code ratio of information flow and sending rate are adjusted.At the same time,the transmission speed of information is not less than single frame rate.Drawing lessons from the thought of network link weight,when balancing network congestion,according to the bandwidth occupation ratio of each information flow,the load of each transmitted information flow is balanced.By setting parameters of occupation ratio of local network bandwidth,the load on each sub-flow is balanced.Simulation results show that the proposed method can avoid local network congestion and effectively achieve synchronization for local network information flow transmission,which has superior performance in controls.%对局部网络信息流的控制,能够有效提高网络信息的实时顺畅传输.对传输信息流的实时控制,需要设置局部网络带宽占用比参数,从而均衡各条子流上的负载,完成局部网络传输信息流的实时控制.传统方法定义不同的信息流传输满意度,获得节点提供的带宽之间的边际效应,但忽略了均衡各个负载,导致控制精度偏低.提出基于网络链路延迟的信息流传输控制方法.依据检测到的局部网络传输性能调整传输信息流码率和发送速率,同时确保信息传送速率不小于帧码率.借鉴网络链路权值的思想,在平衡网络拥塞时依据各条传输信息流的带宽占用比来均衡各条传输信息流的负载,通过设置局部网络带宽占用比参数来均衡各条子流上的负载.实验结果表明,上述方法能够避免局部网络拥塞,针对局部网络信息流传输能够有效地实现同步,控制性能优越.

摘要： 目的 应用独立成分分析方法评价长期吸烟人群静息态脑网络功能连接异常.方法 2014年8月至2015年8月期间通过网络宣传招募45例长期吸烟者和34名年龄和教育程度相匹配的不吸烟志愿者,采用3.0T磁共振进行静息态下磁共振扫描,使用基于Matlab平台的SPM 8软件分析静息态脑网络的功能连接差异.结果 内侧视觉网络:右侧楔叶(t=4.17,P＜0.05)与左侧距状区(t =3.08,P＜0.05)功能连接减弱.外侧视觉网络:左侧枕上回功能连接增强减弱(f=3.42,P＜0.05).枕极视觉网络:右侧枕中回与左侧枕中回功能连接减弱(=3.58,P＜0.05).背侧注意网络:右侧枕上回功能连接增强(t =3.42,P＜0.05).左额顶网络:左侧顶下小叶功能连接减弱(t=3.77,P＜0.05).右额顶网络:右侧额上回功能连接增强(t=3.42,P＜0.05).结论 长期吸烟人群存在多个静息态脑网络异常,并可导致多个脑区的连接异常.%Objective To explore the neuromechanism of nicotine smoking,we use independent component analysis (ICA) of resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) to investigate the differences of functional connectivity of resting-state networks (RSN) in chronic smokers.Methods Fortyfive chronic smokers and thirty-four age and gender matched normal nonsmoking controls experienced restingstate fMRI scanning in 3.0T MRI scanner.Differences of the function connection in each RSN between chronic smokers group and nonsmoking controls group were analyzed by SPM software which was based on Matlab platform.Results Compared with normal nonsmoking controls,changes of functional connectivity within each RSN in chronic smokers:(1) medial visual network:functional connectivity decreased in right cuneus (t =4.17,P ＜ 0.05) and left calcarine (t =3.08,P ＜ 0.05);(2) lateral visual network:decreased in left gyrus occipital superior (t =3.42,P ＜ 0.05);(3) occipital pole visual network:decreased in right gyrus occipital medins and left gyrus occipital medius (t =3.58,P ＜ 0.05);(4) dorsal attention network (DAN):increased in right gyrus occipital superior (t =3.42,P ＜ 0.05);(5) left frontoparietal network:decreased in left inferior parietal lobe (t =3.77,P ＜ 0.05);(6) right frontoparietal network:increased in right gyrus fiontalis medius (t =3.42,P ＜ 0.05).Conclusion There are some RSNs changes of chronic smokers compared with normal nonsmoking controls,with multiple brain regions functional connectivity abnormalities.

摘要： 通过对OSEK网络管理和AUTOSAR网络管理的研究,提出一种新型主从式网络管理方式.适用于传统车、混动车、电动车中动力、混动CAN等子网中需求睡眠与唤醒的节点.此外,该网络管理也可用于P-N网络中,实现分组睡眠和唤醒.

摘要： 物联网（Internet of Things）是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等联在一起，形成人与物、物与物相联，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络。物联网的首要问题是要打通信息在人、机器和环境三者之间传递的障碍，让机器能够自主感知外界的信息。传感器技术解决了人、机器和环境三者之间的沟通问题。在物联网的构架中，传感器处于整个物联网系统最底层即感知层，是物联网的核心技术与根基。

摘要： Objective To investigate the nodal properties and reorganization of whole-brain functional network in subjects with severe right-sided SNHL.Methods From June 2012 to June 2013,a total of 19 patients with severe right-sided SNHL were collected from Zhongda Hospital or the recruitment advertising along with 31 healthy controls.Based on the graph-theoretical analysis,the whole-brain functional networks were constructed using the BOLD-fMRI data of all subjects.Two sample two-tailed t-tests were used to investigate the differences between two groups in nodal metrics,such as node degree,node betweenness,node global efficiency and node local efficiency.All metrics were corrected by multiple comparisons.Partial correlation analysis was used to estimate the relationship between the significant metrics and the duration or severity of hearing loss.Results The right-sided SNHL showed significantly increased betweenness centrality in left supramarginal gyrus and right fusiform.However,other nodal parameters showed no statistical difference.Besides,patients exhibited no significant association between the altered metrics and clinical variables.Conclusion Alterations of local topological properties may underlie cerebral cross-modal plastic reorganization in visual or speech-related regions in severe right-sided SNHL patients.%目的 利用复杂网络分析法探讨慢性右侧重度感音神经性耳聋(SNHL)患者静息态下全脑功能网络节点参数改变情况及可能存在的功能重组.方法 选取2012年6月至2013年6月经广告招募及东南大学附属中大医院就诊的慢性右侧重度SNHL患者19例,性别、年龄匹配的健康受试者31名.在静息状态下采集各自的血氧水平依赖功能磁共振成像(BOLD-fMRI)数据,再构建90×90矩阵的全脑功能网络,计算网络节点相关参数:节点度(Nd)、节点介数(Nbi)、节点全局效率(NEglobal)和局部效率(NElocal).通过双样本t检验及FDR校正观察两组间节点参数的差异情况.最后,将耳聋组差异有统计学意义的节点参数分别与耳聋持续时间、严重程度进行偏相关分析.结果 在稀疏度范围为0.11～0.15时,大多数阈值下耳聋组左侧缘上回及右侧梭状回Nbi均显著大于对照组(P＜0.05,FDR校正),而其余参数差异均无统计学意义;Nbi与耳聋时间及严重程度无相关性(P＞0.05).结论 长期右侧听力剥夺后,患者的听觉与语言、视觉等相关脑区可能发生了“交叉性”功能重塑.

摘要： 通过对局部网络的研究,提出了一种基于AUTOSAR实现局部网络的设计方法.通过对软件架构及策略的优化,使PN及AUTOSAR能更好地应用在整车网络场景中.

摘要： 本发明提供了一种电路装置、包括这种电路装置的局部互联网络以及处理局部互联网络的输入信号的方法。为了进一步开发用于处理来自至少一个局部互联网络的至少一条数据总线(10)的至少一个输入信号(12)以及将至少一个输出信号(18)提供给数据总线(10)的电路装置(100)以及相应的操作方法以便改进局部互联网络(300)的电磁辐射性能和/或抗电磁干扰性能，提出了提供至少一个模数转换装置(ADC)，用于将模拟输入信号(12)转换成将被处理的至少一个数字信号(14)；以及至少一个数模转换装置(DAC)，用于将处理后的数字信号(16)转换成模拟输出信号(18)。

摘要： 本发明公开了一种基于局部感知野的单卷积神经网络局部信息与全局信息整合方法，包括：步骤1，给定卷积神经网络模型，计算每一层特征图对应在原图中的局部感知野大小；步骤2，依据每一层局部感知野大小，选取一个层分割，以平衡局部信息和全局信息；步骤3，综合考虑信息量与计算量，选取分割方式与分割个数，对选取层的特征图进行分割；步骤4，对分割后的特征图进行维度匹配；步骤5，将选取层后面的所有层，包括损失函数层，叠加到每一个分割后的子特征图之后，进行训练。本发明提出的卷积神经网络改造算法能使得在一个网络模型中同时学习得到局部信息与全局信息，提高网络模型表达能力，同时仅产生较少的计算量增加。

摘要： 本发明提供了一种电路装置、包括这种电路装置的局部互联网络以及处理局部互联网络的输入信号的方法。为了进一步开发用于处理来自至少一个局部互联网络的至少一条数据总线(10)的至少一个输入信号(12)以及将至少一个输出信号(18)提供给数据总线(10)的电路装置(100)以及相应的操作方法以便改进局部互联网络(300)的电磁辐射性能和/或抗电磁干扰性能，提出了提供至少一个模数转换装置(ADC)，用于将模拟输入信号(12)转换成将被处理的至少一个数字信号(14)；以及至少一个数模转换装置(DAC)，用于将处理后的数字信号(16)转换成模拟输出信号(18)。

摘要： 船体局部曲面优化神经网络建模方法及船体局部曲面优化方法，涉及船舶设计领域。针对现有的代理模型中往往需要输入大量的初始样本数据的问题，本发明提供的技术方案为：包括：在待优化船体中选择多个控制点；改变控制点的坐标，得到新的控制点，对应多个船型，作为样本数据；获取水动力特性值构建BP神经网络模型；采集通过BP神经网络模型计算的船舶水动力特性值、CFD技术获取的该组控制点坐标对应的船舶水动力特性值的差值作为误差值；建立Kriging模型，误差值作为输出数据；将误差值和输出的数据之和作为判定数据；判断，若判定数据满足预设要求，则结合BP神经网络模型和Kriging模型，将判定数据作为输出数据，训练完成。适合在船体曲面设计的工作中应用。

摘要： 本发明公开了一种基于局部感知野的单卷积神经网络局部信息与全局信息整合方法，包括：步骤1，给定卷积神经网络模型，计算每一层特征图对应在原图中的局部感知野大小；步骤2，依据每一层局部感知野大小，选取一个层分割，以平衡局部信息和全局信息；步骤3，综合考虑信息量与计算量，选取分割方式与分割个数，对选取层的特征图进行分割；步骤4，对分割后的特征图进行维度匹配；步骤5，将选取层后面的所有层，包括损失函数层，叠加到每一个分割后的子特征图之后，进行训练。本发明提出的卷积神经网络改造算法能使得在一个网络模型中同时学习得到局部信息与全局信息，提高网络模型表达能力，同时仅产生较少的计算量增加。

摘要： 本发明中提出的一种基于非局部神经网络的非局部建模方法，其主要内容包括：非局部神经网络，非局部块，其过程为，在非局部均值操作之后，在深度神经网络中定义一个通用的非局部操作，非局部操作基于不同位置之间的关系计算响应，它能支持可变大小的输入，并在输出中保持相应的大小，可以与卷积或递归层一起使用，也可以被添加到深层神经网络的早期部分，通过非局部操作能够结合非局部和局部信息，建立一个更加丰富的层次结构。本发明中非局部运算直接通过计算任意两个位置之间的交互来获取长时记忆，无需其间的距离，非局部运算效率很高，能够维持可变输入的大小，并且能很方便地与其他运算相组合。

摘要： 一种人工神经网络(ANN)的存储器系统包括：处理器，其用于处理人工神经网络模型；以及ANN存储器控制器，其被配置为控制存储在存储器中的ANN模型的数据的重新排列并且基于ANN模型的ANN数据局部性信息以读取突发模式操作存储在存储器中的ANN模型的数据。ANN存储器控制器可以接收预先生成的ANN数据局部性信息，或者处理器可以按顺序生成多个数据访问请求，使得ANN存储器控制器可以通过监控多个数据访问请求来生成ANN数据局部性信息。ANN存储器控制器基于人工神经网络数据局部性在接收来自处理器的请求之前准备数据，以减少存储器向处理器提供数据的延迟。

摘要： 本发明公开了一种基于非局部网络和局部网络的短视频推荐方法。该方法根据用户对短视频的多行为交互序列，得到用户兴趣表征，进而预测用户对目标短视频的点击率。原始的序列推荐方法都是针对单行为序列，无法适用于多行为交互序列表征。而用户的短视频交互序列中既包括“点击”行为又包括“肯定”行为。因此，本方法提出一种非局部网络和局部网络相结合的方法。主要由三个部分组成：第一部分是采用注意力机制方法，得到用户的短视频交互序列中“肯定”行为对每个“点击”行为的影响；第二部分是采用基于非局部注意力机制的循环神经网络生成用户兴趣表征；第三部分是根据用户兴趣表征，预测用户对目标短视频的点击率。

摘要： 本发明公开了一种基于非局部网络和局部网络的短视频推荐方法。该方法根据用户对短视频的多行为交互序列，得到用户兴趣表征，进而预测用户对目标短视频的点击率。原始的序列推荐方法都是针对单行为序列，无法适用于多行为交互序列表征。而用户的短视频交互序列中既包括“点击”行为又包括“肯定”行为。因此，本方法提出一种非局部网络和局部网络相结合的方法。主要由三个部分组成：第一部分是采用注意力机制方法，得到用户的短视频交互序列中“肯定”行为对每个“点击”行为的影响；第二部分是采用基于非局部注意力机制的循环神经网络生成用户兴趣表征；第三部分是根据用户兴趣表征，预测用户对目标短视频的点击率。

摘要： 提供一种更新局部网络(4)中的至少两个互连的设备(6)的方法、一种包括至少两个互连的设备(6)的局部网络(4)、以及一种操作该局部网络(4)中的远程管理客户端(12)和设备(6)的方法。从局部网络(4)中的远程管理客户端(12)向所述网络(4)中的其他设备(6)传送更新档案(22)的资源位置信息。参与更新的设备(6)向远程管理客户端(12)传送参与确认消息。参与设备(6)确定是否到达更新状态的预先定义的序列中的下一个。它们向其他参与设备(6)通知已经到达该更新状态并且暂停，直到所有其他参与设备(6)已经通知它们也已经到达相同的更新状态为止。