本项目主要在智能资源优化和智能信息压缩方面提供技术支持。可通过已授权的专利,直接或经过知识迁移实现资源配置的优化,例如通信资源的优化分配、人员的分配、资金的分配以及材料和设备的分配等;也可以实现信息的智能压缩,如通信中边缘存储信息的压缩、语音和图像的压缩,在压缩中根据需要调节压缩率和压缩比。
1、以通信中的功能实体——基站和用户为研究对象,在理论和实验研究的基础上,利用卷积、人工智能、干扰增量降低及最近邻等方法,将用户和基站进行分簇,不仅改善了边缘用户的性能,而且提高了系统的总体吞吐量。
2、以通信中海量传输的信息为研究对象,包括语音、图像等实体形式,利用参数特性研究了基于广义逆的信息压缩方法,设计压缩矩阵等方式,使得不论针对何种信息,都可以根据需要实现压缩率和压缩质量之间的智能优化。
分簇技术可以应用于无线传感器网络、无人机网络、超密集网络等离散节点较多、需要进行资源分配和优化管理的场景,以降低网络的能量消耗,提高网络吞吐率。
信息压缩技术可以应用于边缘计算、海量图像视频存储与传输等大数据场景,以降低需要存储和传输的信息量,提高存储和传输效率。
分簇技术是一种网络拓扑技术,可以广泛应用于通信、电网、煤矿等领域,用于对人员、设备、材料等进行合理地分配和利用,市场应用前景广阔。本项目中涉及的分簇技术采用了人工智能中的机器学习技术,可以动态调整参数以在资源分配时各方间获得平衡。
相对于同类产品,本项目提出的信息压缩技术,可以根据需要动态调整压缩率和压缩质量,以适应不同场景的需要;提出的分簇算法为智能算法,适应性和参数可调性也很强。
未来的业务模式以技术入股为主要模式,为企业提供相关的技术解决方案和技术支持。
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