, R2 E5 g( r: F- ?8 Y; Q: ]
8 ?8 W) N7 t7 e选择A题的人占比：10.36%
4 F% v. h U; o# H5 j9 p, e0 M选择B题的人占比：24.72%
6 w$ N9 ?6 V7 _# R. h1 T/ e0 d9 v选择C题的人占比：5.26%8 |, l8 G5 j+ `+ K' M
选择D题的人占比：31.82%9 {9 _- B; s* l; z9 k3 d& K" }
选择E题的人占比：11.79%6 X* j% M+ H) j! w3 Z: {" L. P
选择F题的人占比：16.05%
; ^) b6 C- K0 _6 s& I- [比赛临近截止，我们将近期的资源内容进行了整理，看看下面的这些链接里有没有你想要的吧' B3 h0 E; {' z. j4 v- A0 q
, S! u- C7 N0 Y' X3 Q' h$ o& T/ q& j& P- e) d! h6 J; N
QQ淡妆：1917509892 乔叶：1470495151 浅夏：3243710560
1 L9 |9 N) I# t' [5 Q8 k& x( s& ~" ^4 D- `# X' o
《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
9 a0 c5 R8 k. `0 }8 m- mhttp://www.madio.net/forum.php?m ... 124&fromuid=1534206
% [+ E% t: E- |1 x5 k
) }9 q7 M9 f- s+ {) U1 K: T( `: X8 h- G+ O# n3 s- u4 o% t
《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。
. B: U, w' o1 a# xhttp://www.madio.net/forum.php?m ... 126&fromuid=1534206
0 J" x. E# _3 {+ ~& k5 K- F) _& j5 {0 G ?! a
, \1 w9 `0 w P! t
6 C4 z$ k8 d% x/ ^5 S( i' }
" K! K$ O5 v+ K. Y O5 o1 T# `- K$ U# g; a6 Y$ b3 m R0 h
9 B a f2 l* N* j* v | 
IP卡
狗仔卡
发表于 2021-10-17 15:29
转播
淘帖
分享
收藏
支持
反对
微信
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
显身卡
发表于 2022-10-8 12:52
