头条 苹果与高通续签全球专利许可协议 当地时间9月24日，高通公司宣布与苹果公司续签全球专利许可协议，该协议将于2027年4月1日生效，但并未透露此次续签的期限为几年。 最新资讯 PTTC：无线传感网络分簇算法 分簇是延长无线传感网络寿命的有效技术。为此，提出了基于Prim的树簇拓扑的无线传感网络分簇PTTC算法。PTTC算法首先推导最优的簇数，再计算节点被选为簇头的平均概率。然后，结合节点的剩余能量以及被选为簇头的频率数选择簇头，最后利用Prim算法建立树，节点依据树传输数据，进而提高能量利用率，扩延网络寿命。仿真结果表明，提出的PTTC算法平衡了节点间的能量消耗，有效地延长了网络寿命。 发表于：2016/11/14 自适应选择gossiping概率的多跳网络数据广播 移动Ad Hoc无线网络节点在广播报文信息时占用大量的网络资源，且广播信息的能量开销较大。为了解决这些问题，提出一种基于自适应选择gossiping概率的多跳网络数据广播协议。该协议首先基于网络节点密度分布情况及节点平均邻居数量来定义gossiping概率，减少广播信息的开销，再为自适应gossiping概率加入选择能力，从候选邻居节点中排除会带来传输中断情况的节点，避免能量损失。实验仿真结果表明，该协议相比较gossiping路由协议、传输感知的机会Ad Hoc路由协议和轻量级的移动Ad Hoc网络主动源路由协议，网络总能耗分别减少了32.5%、14.6%和2.1%，并且在降低数据包丢失率和减少数据包传输延迟上表现出较好的效果。 发表于：2016/11/14 一种适用于动态拓扑变化的改进型TDMA协议 针对战术通信Ad Hoc网络快速动态组网的要求，在经典USAP协议基础上，提出了一种适用于动态拓扑变化的E-USAP协议。该协议采用分布式时隙分配思想，通过增加帧结构中控制时隙的个数，减小控制信息交互周期，可对动态拓扑变化作出快速反应。分析和仿真表明，改进后协议在静态拓扑条件下能够减小网络组建时间，使节点快速入网；在动态拓扑条件下，具有比原有USAP协议更好的吞吐量和时延性能，可以更好地应对Ad Hoc网络拓扑结构的变化。 发表于：2016/11/12 2020年物联网产业将比信息互联网大30倍 现任ARM全球营销和战略联盟副总裁Ian Ferguson首次向媒体公开了“软银收购案”的始末，再一次掀起了国民议论智能制造和物联网的高潮。 发表于：2016/11/11 三星与中国移动研究院完成5G样机技术试验 本次测试对低频段3.5GHz的关键技术进行了测试和验证，包括空间调制以及新型多载波技术，具体的测试指标包括误码性能、吞吐量和带外泄露。 本次联合测试还包括三星高频5G样机系统和终端，支持先进的波束赋形功能。本次测试旨在对毫米波技术的性能，包括移动性、峰值吞吐量、多用户调度能力等，以及高频段无线信号在室内的传播、穿透特性进行充分验证。 发表于：2016/11/11 看新能源汽车15年逆袭之路 从配角到主角 在新能源汽车经历了骗补、补贴退坡、产销迅速增长、安全问题和各方跨界造新能源汽车、国务院大力推进互联网+充电基础设施建设等一系列事件，未来发展在自身方面更要求有一个系统的规划路线。在2016年接近尾声的时候，《节能与新能源汽车技术路线图》正式对外发布。《节能与新能源汽车技术路线图》是否昭示着电动汽车从配角到主角的蜕变呢？先梳理一下路线图的主要内容。 发表于：2016/11/10 三星与中国移动研究院完成5G样机技术试验 本次测试对低频段3.5GHz的关键技术进行了测试和验证，包括空间调制以及新型多载波技术，具体的测试指标包括误码性能、吞吐量和带外泄露。 本次联合测试还包括三星高频5G样机系统和终端，支持先进的波束赋形功能。本次测试旨在对毫米波技术的性能，包括移动性、峰值吞吐量、多用户调度能力等，以及高频段无线信号在室内的传播、穿透特性进行充分验证。 发表于：2016/11/10 详解IBM 谷歌的AI布局 本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代，海外 发表于：2016/11/10 主打高速上网的5G注定沦为鸡肋 这厢一大票消费者还在为4G网络不完善疯狂吐槽，那厢运营商和通信设备制造商们已经在为5G摇旗呐喊了……按照国际电信联盟关于2020年的规划，5年后就要全面进入5G了。近日，中国联通高管几乎倾巢而出，齐聚山东青岛召开合作伙伴大会，并透露出联通已经做好迎接5G时代的准备。 发表于：2016/11/10 Xilinx于SC16展示针对云应用的可重配置加速方案 2016年11月8日，北京—All Programmable技术和器件的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx, Inc. (NASDAQ:XLNX)）宣布，将在 2016全球超算大会（SC16） 上发布并展示其专门针对云应用的可重配置加速方案。通过一系列的演示与说明，赛灵思及其生态系统将展示赛灵思All Programmable技术如何理想适用于计算密集型数据中心工作负载，包括机器学习、数据分析、视频转码、存储和网络等，从而协助全球最大的云端服务提供商在云级环境着手开发和部署可重配置加速平台。 发表于：2016/11/9 <…2255225622572258225922602261226222632264…>
