MACHINE LEARNING BASED NETWORK INTELLIGENTIZATION FOR AUTOMATICALLY- CONFIGURABLE CELLULAR COMMUNICATION SYSTEMS

    公开(公告)号:AU2020103373A4

    公开(公告)日:2021-01-28

    申请号:AU2020103373

    申请日:2020-11-11

    Abstract: MACHINE LEARNING BASED NETWORK INTELLIGENTIZATION FOR AUTOMATICALLY- CONFIGURABLE CELLULAR COMMUNICATION SYSTEMS With the growing growth of intelligent interfaces and communications infrastructure, as well as diversification technologies with vibrant criteria, existing networks will not be sufficient to entirely satisfy progressively increasing traffic criteria. As a result, analysis on 6 G networks has also been conducted by all industries and education. Artificial Intelligence has recently been used as a modem model for the architecture and automation of 6 G networks with a high degree of intelligence. A-enabled smart infrastructure for 6 G networks for information discovery, intelligent resource management, automated network adaptation and automated service delivery, where infrastructure is split into four levels: wearable devices layer, data mining and analytics layer, remote communication module and smart device layer. The proposed methodology has been implemented as the ultimate strategy in a variety of highly complicated situations. Network Intelligentization would be a modem development to solve the complexities of an increasingly growing number of distributed devices linked. Even so, relative to the use of machine learning in other areas, such as video gaming, recent development on smart networking also has a significant way to go to achieve to realise automated cellular communication networks. Numerous challenges in spite of communication structures, machine learning technologies and computing performance should be tackled for the best utilization of this approach in 6G. Al methods for 6 G improve network efficiency, reliably and efficiently, namely Al-powered cellular device networking, smart convergence and upload control, and intelligent spectral efficiency. The significant upcoming exploration goals are spotlighted and possible strategies for Al-enabled smart 6 G networks, like computational output, rigorous algorithms, equipment creation and resource management. 1| P a g e MACHINE LEARNING BASED NETWORK INTELLIGENTIZATION FOR AUTOMATICALLY- CONFIGURABLE CELLULAR COMMUNICATION SYSTEMS Drawings: -: -------------- --- M is!SeniccPrvi~mc + I -- ----- ----- ---k t indus mi RC U I kFlIW tIoiII SDN CenIetOdm1oud Edgc Cloud - I M:-d1ih fig ICnniItg ~I C -n'ieg r, euiF ~i DAs taitin Figure 1: The architecture of Al-enabled intelligent 6G networks. 11P ag e

    Ein System zur Entwicklung eines Symmetrischen Festkörper-Superkondensators unter Verwendung eines von Graphen abgeleiteten Nickel-Kupfer-Metalloxid-Nanokomposits

    公开(公告)号:DE202022103526U1

    公开(公告)日:2022-08-18

    申请号:DE202022103526

    申请日:2022-06-24

    Abstract: System zur Entwicklung eines symmetrischen Festkörper-Superkondensators unter Verwendung eines von Graphen abgeleiteten Nickel-Kupfer-Metalloxid-Nanokomposits, wobei das System umfasst:eine Graphenherstellungseinheit zur Herstellung von Graphen, wobei zunächst reduziertes Graphenoxid unter Verwendung der Hummer-Technik hergestellt wird und dann Graphenoxid durch ein chemisches Reduktionsverfahren zu Graphen reduziert wird;eine Heterostruktur-Nanokomposit-Einheit zur Synthese des Heterostruktur-Nanokomposits Graphen(G)/NiO-Ni(OH)2-CuO, wobei zunächst ein 2D-Nanospezies-NiO-Ni(OH)2-CuO-Heterostruktur-Nanokomposit unter Verwendung einer einfachen hydrothermalen Route hergestellt wird und dann Graphen durch Mischen einer Dispersionslösung zur Herstellung des Heterostruktur-Nanokomposits Graphen(G)/NiO-Ni(OH)2-CuO hinzugefügt wird;eine Elektrodenherstellungseinheit zur Herstellung von NiO-Ni(OH)2-CuO- und Graphen/NiO-Ni(OH)2-CuO-Elektroden mit Heteroübergang für die elektrochemischen Untersuchungen; undeine Superkondensator-Konstruktionseinheit zur Herstellung eines symmetrischen Festkörper-Superkondensators unter Verwendung einer auf einer Heterostruktur basierenden Graphen(G)/NiO-Ni(OH)2-CuO-Elektrode, wobei der Superkondensator auf einem Kohlenstofffasergewebe (CFC) hergestellt wird.

    Vielseitiges Nahbereichs-Fernerkundungssystem für die Präzisionslandwirtschaft

    公开(公告)号:DE202022102169U1

    公开(公告)日:2022-05-12

    申请号:DE202022102169

    申请日:2022-04-22

    Abstract: Vielseitiges Nahbereichs-Fernerkundungssystem (100), umfassend:einer Luftbildkamera (1) zum Erfassen von Erntegutbildern von einem unbemannten Luftfahrzeug in der Landwirtschaft, wobei die erfassten Erntegutbilder in ein elektrisches Signal umgewandelt werden, das mit einem HF-Trägersignal kombiniert wird;einen RF-Sender (2), der so konfiguriert ist, dass er das elektrische Signal mit Hilfe des RF-Trägersignals an das Hauptkontrollbüro sendet, wobei der RF-Sender (2) ein FM-Signal unter Verwendung eines Hochfrequenzoszillators erzeugt;eine RF-Empfängerantenne (3), die so konfiguriert ist, dass sie das FM-Signal von der RF-Sendeantennenseite empfängt, wobei die RF-Empfängerantenne (3) das elektrische Signal zur weiteren Filterung und Verstärkung trennt;ein Raspberry-Pi-Mikrocontrollersystem (4), das so konfiguriert ist, dass es eine Schnittstelle mit dem elektrischen Signal bildet, das für die weitere Verarbeitung von Bildsignalen verwendet wird, wobei das elektrische Signal in Erntebilder umgewandelt wird, die in einem Personalcomputersystem (8) überwacht und für weitere Forschungsanalysen in der Präzisionslandwirtschaft durch einen Kontrollbeamten bereitgestellt werden.

Patent Agency Ranking