[官方消息]|  楼主| 发表于 2017-4-8 14:03:31 6038 1 |阅读模式
傅里叶派(Fourier派):无线算法
     无线移动通信的空中接口包含很多层,如物理层,MAC层,RLC层, PDCP层和RRC层等。每层具有不同的功能,因此各层上所使用算法的侧重点也不一样,如物理层比较偏重数字信号处理算法,MAC层比较偏重一些最优化算法等。
     总体而言,物理层的算法在整个无线通信空中接口各个层中所有算法中是最复杂,难度最高,同时对无线性能的影响也是最大的,因此各个公司都花很大的精力需要开发高效的物理层算法。物理层算法包含的面很广,如同步算法,信道估计算法,多天线相关算法,编译码算法,调制解调算法,干扰处理算法,仿真算法等等。虽然物理层算法看起来种类繁多,但具有一个基本特征,那就是需要一些基本的数学和信号处理工具,包括概率论,矩阵分析,随机过程,信号处理,参数估计等等。如果掌握了这些理论和工具的基本思想,那么相信不管是什么物理层算法问题,都可以举一反三,通过查找文献再加上独立的思考,都能比较好地解决。
     本次初赛的试题就是一道典型的物理层试题。该试题主要考察对一个系统如何从多个角度,使用多种方法进行定量描述,所使用到的工具主要是概率论,随机过程,信号时频域分析以及参数估计等。

迪杰斯特拉派(Dijkstra):最短路径算法
    最短路搜索最常用的贪心算法之一。是计算从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是无负权有向图中最短路径问题。具体做法是从源点开始遍历,找到最短路径,使用松弛算法进行其余节点的更送,并把遍历到的节点的加入集合一次遍历结束,如果还有点没有加入集合,那么从第一次分离的路径源点做第二次遍历;重复遍历,直到所有顶点都进入集合结束。
    目前在路径规划方面,使用广泛,在未来业务未知情形下,为当前业务选择一条最短路径是最为可取的方案。不过随着业务越来越复杂,业务路径选择的约束条件维度不断增加,最短路径不一定能满足约束需求,往往需要我们去选择一条平衡各种约束的最优路径。那么此时可能需要对算法做一些调整。目前路径搜索算法的变种差不多有一二百种,在使用过程中,不能拘泥于一种或几种算法,往往需要设计出适应我们路径规划需求的算法。

香农派(Shannon):有线算法
     有线算法应用于光纤传输和光纤接入系统。主要分为两大类,一是物理层的数字信号处理技术,二是信道编解码技术。
     物理层的数字信号处理是为了解决光纤信道和光电器件对信号的损伤,涉及的算法包括:色散估计与补偿,PMD的自适应补偿,时钟恢复,调制解调,非线性效应的补偿等。如果了解光纤通信系统,再利用信号处理的手段,就可以从物理损伤中恢复信号了。信道编解码技术侧重于高增益的软判决前向纠错码(FEC),主要涉及不同调制格式对数似然比的生成、低误码平层FEC编解码的设计。本次初赛的试题是物理层数字信号处理的题目。主要考察基本的信道建模能力、算法架构性设计能力和基本算法的编程能力。

阿尔法勒克斯特派(AlphaNext)
    人工智能涉及到的知识内容和应用领域非常广泛,中兴通讯云计算和IT经营部主要负责电信增值业务、ICT融合应用和云计算服务及其解决方案的实现,所以目前我们主要聚焦在图像识别、自然语言理解\智能语音交互智能运动机器人等人工智能关键技术研究及产品研发。
    由于深度学习和云计算技术的发展,目前一般场景下的人脸识别、车牌识别等已经取得了突破性进展,以车牌识别为例,已经全面开始替代以前基于无线射频技术的车辆门禁系统,安全性有效提升,同时系统成本大幅降低;人脸识别也已经在安全认证、安防监控等行业领域内得到了广泛应用。可是,随着智慧城市、智能政务和智慧公安等公共安全服务的建设,图像和视频分析在其中的应用越来越广泛,重要性也越来越突出。对于复杂的自然场景下的目标识别,比如,人脸人为遮挡存在的情况下,仍然存在识别准确率不高的问题,严重影响到了机器智能的应用。所以,机器智能亟待提升。
    赛题将聚焦在特定场景下的图像识别应用场景,参赛者通过图像处理、模式识别和机器学习等相关知识的运用,解决特定场景下目标检测和识别的问题。












共 1 个关于【门派选择攻略】中兴捧月算法精英挑战赛门派简介及赛...的回复 最后回复于 2017-4-12 13:17

匿名  发表于 2017-4-12 13:17:02
哦哦很好,值得探讨
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