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选择A题的人占比:10.36%9 X+ L+ |+ |3 _& f
选择B题的人占比:24.72%
4 q0 P$ Y, f' A选择C题的人占比:5.26%
5 L$ Q8 _$ S0 P& Y$ f9 ?: o* y' v选择D题的人占比:31.82%# J' D1 n5 ]5 x( ?5 k
选择E题的人占比:11.79%
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QQ淡妆:1917509892 乔叶:1470495151 浅夏:3243710560
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! P: L( Z* h! [) B) ]3 g9 B4 G《基于K-means划分区域的深度学习空气质量预报_徐爱兰》,提出基于K-means聚类算法对各空气质量监测站点进行区域划分的方法〔以南通市为例,在选择目标区域内历史污染物数据的基础上,结合该区域的气象数据,利用由卷积神经网络(convolutional neural network , CNN)和长短时记忆网络(long shoe-term memory ,LSTM)组成的CNN-LSTM混合深度学习模型对污染物进行预报,最终实现对污染物浓度时空演变特征的提取- W0 }8 h* S) w! N% D
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, O( l8 |; g- K《多用户MIMO系统下行链路关键技术研究_安杰》, 1.提出了两种低复杂度的多用户MIMO下行链路块对角化预编。2.提出了两种基于分组的排序串行干扰相消检测(OSIC)算法。这两种算法都是将待检测的信号进行分组,组内采用最大似然思想减小误差,组间进行干扰消除。3,提出了一种实用的基于最小均方误差(MMSE)的信道估计算法。1 \! j" Y ~+ C: `
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