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1.開發(fā)背景 隨著去年新型冠狀病毒的爆發(fā)，全國(guó)各地各個(gè)場(chǎng)所的消毒任務(wù)顯得尤為必要，現(xiàn)在在醫(yī)院等場(chǎng)所，依舊是采用背負(fù)式噴霧機(jī)進(jìn)行噴霧消毒，人力消耗大、效率慢且很辛苦，因此需要解決噴霧的效率問題。 2.開發(fā)思路 立式雙筒噴霧機(jī)器人，包括底座，固定支架，兩個(gè)噴霧設(shè)備，中間裝有雙目攝像頭，底座上分離式安裝有立體式水箱，水箱頂部周邊的支架上固定安裝有水泵，電氣箱。應(yīng)用了5G通信技術(shù)進(jìn)行硬件設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)傳輸，應(yīng)用QT實(shí)現(xiàn)遙控界面的開發(fā)，通過機(jī)器人上方的高清攝像頭采集到的視頻，然后轉(zhuǎn)換、壓縮反饋到遙控界面，由反饋得到的視頻信息，通過遙控遠(yuǎn)程控制機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)、噴霧等功能。 3.主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn) （1）立式機(jī)器人創(chuàng)新結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) （2）基于雙目測(cè)距的智能噴霧設(shè)計(jì) （3）基于5G通信模塊的遠(yuǎn)程操控 4.市場(chǎng)應(yīng)用 （1）江蘇淮安賓館有限公司 （2）江蘇臻隆生態(tài)農(nóng)業(yè)科技有限公司

2017年7月11日，北京郵電大學(xué)溫向明教授研究團(tuán)隊(duì)受邀赴日內(nèi)瓦參加ITU-T SG13全會(huì)，代表北京郵電大學(xué)、OAI軟件聯(lián)盟及開源5G中法聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，全程展示了全球首個(gè)5G網(wǎng)絡(luò)服務(wù)化切片管理編排原型系統(tǒng)，并提交了SBA 5G網(wǎng)絡(luò)切片標(biāo)準(zhǔn)化提案。該系統(tǒng)是5G網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的核心部分，可實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)切片管理、業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)編排及彈性伸縮，可有效應(yīng)對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)中場(chǎng)景多樣化、業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化的挑戰(zhàn)。在大會(huì)上，團(tuán)隊(duì)主要研究成員王魯晗、陳昕博士接受了ITU-T新聞媒體專訪，并現(xiàn)場(chǎng)展示了5G網(wǎng)絡(luò)中典型應(yīng)用場(chǎng)景eMBB、mIoT網(wǎng)絡(luò)切片創(chuàng)建、管理流程，及端到端業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)。5G切片管理編排原型系統(tǒng)得到了與會(huì)設(shè)備商、運(yùn)營(yíng)商及研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。ITU-T Future Networking工作組副主席Alex Galis評(píng)論到，“This work is very impressive, I extremely expect to see it implemented in operators network!” 。溫向明教授研究團(tuán)隊(duì)表示，研究團(tuán)隊(duì)將加強(qiáng)與國(guó)內(nèi)外重要運(yùn)營(yíng)商展開深層次的合作，提升在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織的影響力，共同推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，占領(lǐng)5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排及網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的制高點(diǎn)，加速推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的商用。原文：https://www.bupt.edu.cn/info/1079/73629.htm

已有樣品/n5G針對(duì)熱點(diǎn)場(chǎng)景優(yōu)化，通過密集部署的小型基站來卸載用戶流量，滿足用戶高 速接入的需求，提升用戶體驗(yàn)。面向熱點(diǎn)高容量的基帶芯片為小型基站提供高靈活 性、集成一體化的芯片級(jí)解決方案，大大降低5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)成本，是小型基站的核 心器件。研制小型基站基帶芯片對(duì)我國(guó)在5G時(shí)代實(shí)現(xiàn)引領(lǐng)、提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力、 搶占市場(chǎng)應(yīng)用先機(jī)具有重要的戰(zhàn)略意義。面向室內(nèi)外局部熱點(diǎn)區(qū)域的高容量場(chǎng)景， 突破軟件可定義空口架構(gòu)、高并行度基帶處理等關(guān)鍵技術(shù)，研制能夠提供高數(shù)據(jù)傳 輸速率的基帶芯片，開發(fā)相關(guān)模塊并與企業(yè)合作進(jìn)行

無線緩存技術(shù)是一種減輕無線網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的技術(shù)，其基本原理是將熱門文件緩存到網(wǎng)絡(luò)邊緣的緩存節(jié)點(diǎn)中，當(dāng)用戶需要下載這些文件的時(shí)候，可以直接從緩存節(jié)點(diǎn)的本地內(nèi)存中獲取，不需要通過容量有限的無線鏈路從基站獲取這些數(shù)據(jù)。王銳課題組將緩存文件的傳輸和放置聯(lián)合優(yōu)化，設(shè)計(jì)了一種基于馬爾可夫決策過程和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的低復(fù)雜度無線資源調(diào)度算法來降低基站傳輸資源的消耗。 在有限的文件生命周期內(nèi)，用戶訪問文件的次數(shù)是隨

中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布“電子信息領(lǐng)域優(yōu)秀科技論文（2020）遴選活動(dòng)”入選論文。東南大學(xué)尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯(lián)合署名的論文《AI for 5G: research

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)微電子學(xué)院左成杰教授研究團(tuán)隊(duì)在鈮酸鋰（LiNbO3）壓電薄膜上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了Q值超過100000的高頻（6.5 GHz）微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）諧振器，與文獻(xiàn)中現(xiàn)有的工作相比，把Q值提升了2個(gè)數(shù)量級(jí)。

大規(guī)模MIMO是一類搭載大量天線陣列，支持對(duì)天線單元幅值與相位的精準(zhǔn)控制，可以將無線信號(hào)能量匯集到特定方向上的5G/B5G關(guān)鍵通信技術(shù)。在大規(guī)模MIMO場(chǎng)景中，通信節(jié)點(diǎn)本來不容易受到非法竊聽者的攻擊。然而，一種新型的視距攻擊能夠利用視距通信系統(tǒng)中的信道相關(guān)性，在用戶的通信鏈路上對(duì)信息進(jìn)行竊取。王銳課題組設(shè)計(jì)了一種基于用戶協(xié)作的通信安全方案，通過對(duì)竊聽區(qū)域的預(yù)測(cè)，優(yōu)先選擇安全系數(shù)高的用戶作為信息中轉(zhuǎn)點(diǎn)，禁止竊聽區(qū)域附近的用戶進(jìn)行傳輸，從而有效地對(duì)抗視距攻擊。 相比現(xiàn)有的大規(guī)模MIMO場(chǎng)

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進(jìn)行病情評(píng)估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評(píng)估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國(guó)際研究生院袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動(dòng)測(cè)量等功能，輔助醫(yī)生對(duì)重癥病人進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療。 袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對(duì)新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個(gè)月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對(duì)重癥患者進(jìn)行疾病的動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國(guó)家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進(jìn)一步研究，將完善和改進(jìn)現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠(yuǎn)程診斷流程，實(shí)現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測(cè)量運(yùn)動(dòng)加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測(cè)心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識(shí)別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長(zhǎng)距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動(dòng)性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長(zhǎng)距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對(duì)NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)、對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長(zhǎng)達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識(shí)別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號(hào)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識(shí)別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測(cè)。