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搜索资源列表

  1. AP密集的802.11无线局域网中快速切换的研究与实现

  2. AP密集的802.11无线局域网中快速切换的研究与实现

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2014-09-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：resertg

  1. Kinematic Information Aided User-Centric 5G Vehicular Networks.pdf

  2. 本文提出了一种新的超密集车载网络架构，它结合运动信息使接入AP服务的交接更顺畅，通过多个AP协同提供服务达到一用户为中心的目的。 侵删

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-03-19
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：m0_37495408

  1. 智慧农业解决方案.pdf

  2. 智慧农业解决方案pdf,本文主要针对农业大棚，描述了智能农业实施的具体案例。物联网”被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮。业内专家认为,物联网一方面可以提 高经济效益,大大节约成本;另一方面可以为全球经济的复办提供技术动力。目前,美国、欧盟、中国等都在投入 巨资深入研究探索物联网。我国也正在高度重视物联网的研究,工业和信息化部会同有关部门,在新代信息技术 方面正在开展硏究,以形成支持新代信息技术发展的政策措施。 我国是一个农业大国,又是一个自然灾害多发的国家,农作物种植在全国范围

  3. 所属分类：其它

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于位置指纹算法的Android平台WiFi定位系统

  2. 近年来，随着城域无线基础网络的发展，热点(AP)的覆盖率大幅度提高，由于定位服务需求的增加以及WiFi应用领域的扩大，WiFi定位成为一种有效的定位方式。GPS卫星定位是最主要的定位方式，它需要在相对空旷、高层建筑不密集的地方获得较准确的定位，当人们处在室内或高楼林立的市区，定位精度明显降低甚至不能定位。此时，利用无处不在的WiFi网络将能够弥补GPS定位的不足。目前大多数的WiFi无线定位算法主要为：基于到达时间、到达角度、到达时间差的模型定位及基于接受信号强度(RSSI)的位置指纹定位算法，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：253kb
    • 提供者：weixin_38540819

  1. Korenix户外无线AP/CPE机在动车上的成功应用案例

  2. 专案描述该项目欲将动车入站前,透过无线方式将动车上讯息与站台的无线设备连接,后传至中控中心。当动车入站前车速减慢,致完全于站台停止,这段时间车上所装置的JetWave2450会将车上讯息与站台所密集铺设的JetWave2450群联接,在动车离站前将信息完全上传给中控中心完毕。站台上的JetWave2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：109kb
    • 提供者：weixin_38729438

  1. 详解性能更优越的小程序图片懒加载方式

  2. 意义 懒加载或者可以说是延迟加载，针对非首屏或者用户”看不到”的地方延迟加载，有利于页面首屏加载速度快、节约了流量,用户体验好 实现方式 传统H5的懒加载方式都是通过监听页面的scroll事件来实现的，结合viewport的高度来判断。 小程序也类似，通过监听页面onPageScroll事件获取当前滚动的数据，结合getSystemInfo获取设备信息来判断。由于scroll事件密集发生，计算量很大，经常会造成FPS降低、页面卡顿等问题。 这里说的是通过另外一种方式来实现 createInt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_38624556

  1. 了解多BSS软件定义的WiFi网络测试平台的性能瓶颈

  2. 在过去的十年中，WiFi网络因其价格低廉但带宽高的基础架构而变得越来越流行以提供网络访问。 随着WiFi部署的日益密集以及网络设备和应用程序的Swift普及，对更大带宽，受限制的延迟性能和更低功耗的需求日益增长。 但是，传统的WiFi网络已经无法应对各种挑战，例如流量负载不平衡，切换和物理信道变化。 在具有多个接入点（AP）的WiFi网络中，传统的与AP的客户端关联通常是基于分布式决策（例如，接收信号强度，最早的关联回复等）来完成的。由于AP之间缺乏协调，WiFi网络可能会遭受损失来自不均衡的流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：445kb
    • 提供者：weixin_38603259

  1. retinaface-pytorch:PyTorch中带有MobileNet后端的RetinaFace推理代码-源码

  2. PyTorch中带有MobileNet后端的RetinaFace推理代码 步骤1： cd cython python setup.py build_ext --inplace 第2步： python inference.py 评估（宽屏）： Easy Val AP：0.8872715908531869 中值AP：0.8663337842229522 硬值AP：0.771796729363941 试验结果： 参考： inproceedings {deng2019retinaface，标题=

  3. 所属分类：其它

  1. 基于WiFi-Direct的LTE协作视频流系统的设计和评估

  2. 随着这样的需求却被高额的流量费所造成，同时在人口密集的地区蜂窝网络通常没法满足太多人这样的需求。.为了解决这个问题，我们提出利用WiFi-Direct结合蜂窝网络的方式来解决这个问题。而关于WiFi-Direct的组内数据传输以及合作视频流传输都没有系统性的研究，因此我们设计和实现了一个基于WiFi-Direct的合作视频流系统，在该系统中组员管理者协调系统中的信息交互，数据传输以及LTE下载调度等。当当组内部有成员在利用D2D通道进行数据传输时，如果有成员连接到了传统的AP，那么组的爆炸会下降

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：308kb
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 德科-源码

  2. DetCo：用于对象检测的无监督对比学习 消息 稀疏的RCNN + DetCo通过3x + ms的训练从45.0 AP改善到46.5 AP（+1.5）。 请参阅详细信息。 预先训练的砝码已发布。 强调 密集预测任务的最新传输性能。 与使用COCO 1x计划的Mask RCNN-C4 / FPN / RetinaNet上的监督ImageNet预训练相比，改进了1.6 / 1.2 / 1.0 AP。 全面改进大多数实例级检测和语义分割任务。 管道 表演节目 安装 与相同。 代号 前置任务预训练

  3. 所属分类：其它

  1. 聚四氟乙烯-源码

  2. 金字塔视觉变压器：适用于无卷积的密集预测的多功能骨干网 该存储库包含PyTorch评估代码，培训代码和PVT（金字塔视觉变压器）的预训练模型。 像ResNet一样，PVT是纯变压器主干，可以很容易地插入大多数下游任务模型中。 使用相当数量的参数，PVT-Small + RetinaNet在COCO数据集上达到40.4 AP，比ResNet50 + RetinNet（36.3 AP）高4.1 AP。 图1：具有不同主干的RetinaNet 1x的性能。 这个仓库的顶部开发和 。 有关详细

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：weixin_42099815

  1. DenseCL：用于自指导式表示学习的DenseCL，CVPR 2021-源码

  2. 自我监督视觉预训练的密集对比学习 该项目托管用于实现DenseCL算法以进行自我监督表示学习的代码。 王新龙，张如凤，沉春华，Kong涛，李磊在：Proc。 IEEE Con​​f。 2021年的计算机视觉和模式识别（CVPR） arXiv预印本（ ） 强调 增强密集预测： DenseCL预训练模型在很大程度上有利于密集预测任务，包括对象检测和语义分段（最高+ 2％AP和+ 3％mIoU）。 简单的实现： DenseCL的核心部分可以用10行代码实现，因此易于使用和修改。 灵活的用法：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：591kb
    • 提供者：weixin_42119866

  1. 超密集WiFi网络下的干扰消除算法

  2. 如今无线数据的爆炸式发展给现有的无线网络带来了严重的挑战。针对超密集网络下，来自相邻AP（无线访问接入点）的干扰会严重影响本地网络的通信性能的问题，本篇文章采用了一种动态F-CSMA/CA（分布式载波侦听多路访问/冲突避免）算法，通过MATLAB的仿真，发现该算法能有效地提高系统和边缘小区用户的吞吐量，且在超密集网络中的效果要比常规的F-CSMA/CA算法在系统吞吐量上有20%的增益提高，在边缘小区的吞吐量上有15%的增益提高。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于位置指纹算法的Android平台WiFi定位系统

  2. 近年来，随着城域无线基础网络的发展，热点(AP)的覆盖率大幅度提高，由于定位服务需求的增加以及WiFi应用领域的扩大，WiFi定位成为一种有效的定位方式。GPS卫星定位是主要的定位方式，它需要在相对空旷、高层建筑不密集的地方获得较准确的定位，当人们处在室内或高楼林立的市区，定位精度明显降低甚至不能定位。此时，利用无处不在的WiFi网络将能够弥补GPS定位的不足。目前大多数的WiFi无线定位算法主要为：基于到达时间、到达角度、到达时间差的模型定位及基于接受信号强度(RSSI)的位置指纹定位算法，由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：517kb
    • 提供者：weixin_38691220

  1. 基于QoS保障的密集WLAN多维资源分配算法

  2. 针对密集无线局域网覆盖环境，以提升网络性能为目标，提出了一种多维无线资源分配方法。通过网络覆盖衡量参数、干扰衡量参数和QoS衡量参数联合评估网络性能，建立了网络性能与资源分配向量之间的优化目标函数，进而采用禁忌搜索的方法求解目标函数后得到最优多维资源分配向量，包括所用 AP、信道和功率分配向量。仿真结果表明，所提算法提升了网络性能，更好地保证了用户QoS需求。

  3. 所属分类：其它

  1. Swin-Transformer:基于通用变压器的视觉骨干-源码

  2. 变形金刚 作者：*，*，*，*，，，和。 此回购协议是的正式实现。 该代码即将推出。 介绍 Swin Transformer最初在描述，它可以用作计算机视觉的通用骨干。 在两个领域之间的差异，例如视觉实体规模的巨大差异以及与文字中的单词相比，图像中像素的高分辨率，带来了使Transformer从语言适应视觉方面的挑战。 为了解决这些差异，我们提出了一个分层的Transformer，其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，移位的窗口方案带来了更

  3. 所属分类：其它