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公开(公告)号：CN104262971A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410431033.1
申请日：2014-08-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高导热热硫化硅橡胶复合材料以及制备方法。复合材料组分按质量份计为：硅橡胶100份，硫化剂0.5-5份，导热剂1-1000份。所述制备方法包括以下工艺步骤：首先是导热剂改性处理，其次将硅橡胶，包辊后依次加入改性后的导热填料、硫化剂，混合均匀后，出片。将料片放入模具，在平板硫化机上硫化，硫化时间为5-10min，硫化温度为160-190℃，硫化压力为10-12MPa。本发明的硅橡胶复合材料具有机械性能好、导热系数高等特点。
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公开(公告)号：CN118714585A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410795148.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/08 , H04B17/318 , H04B17/382 , H04B17/373 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于RSRP预测上行吞吐量的优化方法、系统、装置及介质。所述方法包括:构建包括RSRP值及对应的上行吞吐量的数据集；构建RSRP和上行吞吐量映射关系，得到映射模型；基于改进的LSTM模型对RSRP在时间序列上进行多步预测，所述改进的LSTM模型包括编码器、注意力机制层、解码器和全连接层，注意力机制层用于在解码器每一步预测时，计算当前时刻隐藏状态与编码器所有隐藏状态之间的相关性权重，并据此生成加权和，作为解码器当前时刻的输入；利用改进的LSTM模型预测未来时隙RSRP的值，并结合映射模型进行上行吞吐量的预测。本发明基于深度学习技术，利用5G网络参数RSRP来预测上行吞吐量，从而可以提前分配资源满足当前系统对通信性能的需求。
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公开(公告)号：CN104262971B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201410431033.1
申请日：2014-08-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高导热热硫化硅橡胶复合材料以及制备方法。复合材料组分按质量份计为：硅橡胶 100份，硫化剂 0.5‑5份，导热剂 1‑1000份。所述制备方法包括以下工艺步骤：首先是导热剂改性处理，其次将硅橡胶，包辊后依次加入改性后的导热填料、硫化剂，混合均匀后，出片。将料片放入模具，在平板硫化机上硫化，硫化时间为5‑10min，硫化温度为160‑190℃，硫化压力为10‑12MPa。本发明的硅橡胶复合材料具有机械性能好、导热系数高等特点。
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公开(公告)号：CN117177279A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310988460.9
申请日：2023-08-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种含吞吐量预测的多用户多任务计算卸载方法、装置及介质，属于无线通信技术领域。其中方法包括：构建多用户多任务移动边缘计算系统模型；基于机器学习算法构建RSRP和上行吞吐量的第一预测模型；基于ARIMA模型构建时间序列上RSRP的第二预测模型；根据任务卸载及约束条件，以最小化所有用户设备最小能耗为目标构建任务卸载问题；根据构建的任务卸载问题求解出每个用户设备每个任务的卸载决策。本发明采用ARIMA模型综合历史RSRP对当前RSRP进行预测，使用预测的RSRP来预测上行吞吐量，为优化问题的约束条件以及任务卸载链路时延的计算提供精确的上行吞吐量值，实现高精度上行吞吐量预测及低功耗边缘计算。
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