【摘 要】
：
＜正＞天翼数字生活科技有限公司作为中国电信数字乡村平台的运营者，积极践行央企当担，以乡村振兴战略为导向，面向村镇基层打造综合信息服务平台，目前已经覆盖全国超过36万个村。天翼数字生活先后在广东南雄里源村、市口村开展了“天翼数字乡村”平台建设，以当地特色产业发展为支撑，以美丽乡村建设为载体，以数字乡村建设为导向，实现光纤到户、4G/5G有效覆盖。
论文部分内容阅读
＜正＞天翼数字生活科技有限公司作为中国电信数字乡村平台的运营者，积极践行央企当担，以乡村振兴战略为导向，面向村镇基层打造综合信息服务平台，目前已经覆盖全国超过36万个村。天翼数字生活先后在广东南雄里源村、市口村开展了“天翼数字乡村”平台建设，以当地特色产业发展为支撑，以美丽乡村建设为载体，以数字乡村建设为导向，实现光纤到户、4G/5G有效覆盖。
其他文献
当今时代是一个视频数据爆炸的时代,互联网上每天都会产生大量且冗余的视频数据。视频概要——即将视频转化为若干包含其关键信息的视频帧,不仅节省了原视频所占据的存储空间,并且也方便用户了解原视频的内容,是数据检索和机器学习领域中的一个重要的研究方向。现有的解决视频概要的典型算法如行列式点过程（Determinantal Point Process,DPP）能够很好地刻画视频帧的代表性和多样性。但是现有的
写作教学是中学语文教学中最重要的环节,写作水平的高低、作文成绩的好坏,不但直接影响学生的语文成绩,更直接彰显了学生的语文素养。笔者尝试以阅读为依托,借助思维导图进行项目化写作教学,从而促进学生的深度学习,逐步落实并提升语文的学科核心素养。
随着全球海洋运输业的日益发展，船舶自动识别系统的信息阻塞等问题愈发突出，碰撞预警漏报概率大幅上升，严重影响航行安全，在保留原有系统体系功能的基础上，增加专用报文和甚高频数据交换功能的甚高频数据交换系统应运而生。概述了甚高频数据交换系统产生的背景和系统组成，介绍了系统在国内外的发展现状，阐述了相关国际标准的制定情况并给出对策。
随着定位应用越来越广泛,定位技术的研究在近年来得到更多的关注。现有的研究工作大多集中在对已有方法提出一定程度的改进,以此提高定位精度和准确率。首先,在室外条件下,全球定位系统的定位精度已经能够到达了1m以内,而且系统使用十分便捷,已经能够满足室外条件下绝大多数位置应用的需求。在室内环境下,许多应用需要低成本、低复杂度的方式实现室内定位,例如室内扫地机器人的定位,商场基于位置的购物推荐以及飞机场用户
三维视频和自由视点电视（3DV/FTV）作为新一代数字视频技术,因其能够提供更广的观看自由度、沉浸式的视觉效果以及灵活的交互功能,而受到工业界和学术界的广泛关注。虚拟视点合成技术由于其能够减少3DV/FTV传输的视点图像数量,已成为三维视频（3-D）研究的核心部分。最常用的虚拟视点合成技术是使用纹理图像及其相关深度图的DIBR（Depth Image Based Rendering,基于深度图的渲
随着科技的迅速发展,图片数据的规模已有着指数级增长的趋势,影响图像识别算法的数据的维度、复杂度及多样性等因素也今非昔比,所以利用特征提取算法从如此大规模的高维度数据中获取最有效的特征信息仍是近年来的研究热点。然而大多数的特征提取方法只关注数据的一阶局部结构信息,显然无法应对现实中高维且复杂的图像数据。近年来,高阶信息受到了学者们的关注,它能表达出数据更具判别性、更本质的结构,从而在特征提取时发掘高
模指数运算被认为是公钥密码体制中最为昂贵的计算之一,被广泛应用于密钥生成、加密、解密过程中。为了使一些基本不具有计算能力的设备（如RFID）可以进行公钥加密,模指数运算通常被外包到云服务器,以减轻本地计算负担。然而,传统的云计算环境下的模指数运算安全外包方案,存在以下几个问题:（1）由于云服务器大多不可信,为保证安全性,用户需要在本地进行大量的运算,这会带来较大的计算负担;（2）大部分云服务器与设
近年来,随着虚拟现实技术的不断发展,360°全景视频/图像作为沉浸式媒体的主要表现形式,在日常生活中受到越来越多的青睐。而视频在压缩、传输等处理过程中容易产生画面失真而导致视频质量下降,影响观看者的体验。因此,进行有效的视频质量评估对视频编码器性能评测、视频传输的质量监测等领域都有重要的指导意义。传统的视频质量评估方法（Video Quality Assessment,VQA）是针对平面2D视频所
窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）技术是由3GPP提出的一种新型低功耗广域网物联网技术,属于移动蜂窝网络接入技术的范畴,它同时拥有低功耗、大连接、广覆盖以及低成本等特点。NB-IoT能够在短短几年时间内得到如此迅速的发展,其超低的终端模组能耗绝对是最主要的原因之一,诸如NB-IoT在远程抄表、智能水务以及共享单车等多种应用场景下的实现,都充分体
人类的大脑是一个十分精密而又复杂的系统,而其复杂的特性也使得它易受到疾病的攻击。近些年来,随着人工智能技术尤其是机器学习及深度学习的飞速发展,利用大脑的影像数据及机器学习方法来分析和诊断脑疾病的方案也受到了广大研究者的关注。从大脑影像数据出发,可以构建其对应的脑网络。目前现有的脑网络分类研究工作多是基于图论基础的,如子图挖掘以及图核方法等,但是这类的浅层模型无法有效地提取脑网络数据中存在的高阶非线