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选择A题的人占比：10.36%4 V. T4 w3 J; |. j W/ G
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, g: D/ P5 }' G1 [* ^, | s% l选择C题的人占比：5.26%, w; N7 c$ D# z; m0 T" Z$ Q
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QQ淡妆：1917509892 乔叶：1470495151 浅夏：3243710560 # h4 t; F7 u& O, ]1 ^ O1 V$ y
, ] V3 D+ ^1 U5 Q' z《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7 e$ e$ e2 a* w/ q+ a( z/ S: ~
http://www.madio.net/forum.php?m ... 124&fromuid=1534206! Q( j3 p8 f- K2 y3 t5 S; |
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+ N$ V$ V8 R: {2 f$ S# C) O《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。2 c& p* x/ R# _" e0 p P( o
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发表于 2021-10-17 15:29
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