- 智慧城市的實現依賴于大量精準有效的數據，但這帶來了一個難題：對于大型城市而言，收集數據的難度很大。以空氣污染數據為例，為了得到不同區(qū)域的準確數據，需要將傳感器遍布在整個城市，這種方案顯然不夠經濟也難以實現。近期，卡耐基梅隆大學電子與計算機工程學院的研究團隊將城市中不停移動的出租車作為傳感平臺，開發(fā)了一套“針對車載智慧感知數據采集的協同集群調度系統”，可獲取高質量的城市域數據，用于各類智慧城市的應用，如城市高精度空氣質量檢測等。這項研究的第一作者及技術負責人、卡耐基梅隆大學電子與計算機工程學院博士后陳鑫磊在
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AI 新算法
- 以數學模型為基礎，提出了一種基于STCl2C5410AD系列單片機的求干擾源各項參數的新算法。在復雜電磁環(huán)境下，實現干擾信號偵測、追蹤和定位，并在最短時間內消滅干擾源，與現有同類產品相比可節(jié)約成本90％以上．該系統已得到應用。
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新算法 干擾 定位系統 信號偵測
- 基于Harr小波變換(整數變換)，提出了一種新型的差值擴展數據隱藏算法，傳統的Tian算法遇到的問題是二重嵌入中用于變換的差值大幅減少，嵌入容量受到了很大制約，并且在固定的嵌入容量下Tian算法不得不選取較大的差值進行擴展，對圖像質量造成較大破壞。所以提出了一種雙重差值擴展算法(DDE算法)，在二次嵌入過程中使用與第一次嵌入不同的差值選取辦法，從而避免了二次嵌入時差值被破壞的缺陷，使得可供嵌入的差值(特別是較小差值)大大增加。與傳統的Tian算法相比，該算法在相同的負載條件下顯著提高圖像質量。
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整數變換 數據隱藏 新算法
- AMIS基于BelaSigna 200和最近推出的BelaSigna250DSP的音頻處理系統，已在亞洲推出其針對超低功耗優(yōu)化的回聲消除算法。該算法提供了高品質、無回聲的語音通訊功能，能夠在辦公室頭戴式電話耳機及藍牙頭戴式單聲道和立體聲耳機中使用。 AMIS回聲消除算法消除了聲學回聲這個耳機用戶普遍會遇到的一種問題，其原因是耳機揚聲器發(fā)送出的信號，被耳機的麥克風重新捕獲。這就導致在通信鏈另一端的人能聽到干擾性的語音回聲。該算法能同時處理揚聲器（接收的）及麥克風（發(fā)送的）信號，
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AMIS 回聲消除 消費電子 新算法 音頻處理 消費電子
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