- 在线时间
- 555 小时
- 最后登录
- 2024-6-23
- 注册时间
- 2021-4-27
- 听众数
- 66
- 收听数
- 0
- 能力
- 7890 分
- 体力
- 19224 点
- 威望
- 789 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 179903
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 1
- 帖子
- 1165
- 主题
- 907
- 精华
- 786
- 分享
- 0
- 好友
- 31
TA的每日心情 | 开心 2023-3-15 17:49 |
|---|
签到天数: 224 天 [LV.7]常住居民III
 |
. N4 K( X6 m; M$ `* z: a: T
% h* g. V6 u8 |7 {% @% `选择A题的人占比:10.36%8 z& w( {9 p5 v- ~
选择B题的人占比:24.72%
" \* y. [% N* f选择C题的人占比:5.26%4 e' B2 l0 J$ e9 o
选择D题的人占比:31.82%
! p/ A" x- p8 i5 s% A选择E题的人占比:11.79%& \6 {! @1 H' M! f% Z( N, }
选择F题的人占比:16.05%
3 k1 R, O" H1 O7 h: d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0 i! q3 {" B' r+ n8 l+ l0 D# k
1 C- a; _ c# h7 C i, _
5 `/ ?+ d( K( N( h% ` QQ淡妆:1917509892 乔叶:1470495151 浅夏:3243710560
$ C" `. \! |2 n E7 }8 Q5 r
) K, M9 W7 K7 ]7 o' \3 ?《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 s* N' ]7 U. ^7 k7 Y- G: t* e
http://www.madio.net/forum.php?m ... 124&fromuid=1534206
9 B% N+ L! N h, o$ l' Y% f
& z& x# Z6 q' b" n# y) y. y/ C# p% s0 w; H' N5 Y
《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 @% F7 c( h) p( U* Z- a9 hhttp://www.madio.net/forum.php?m ... 126&fromuid=1534206
, r/ V/ A) c( f1 N$ p9 y
f' J0 I: [; R/ p7 p! y
+ Z6 }2 o+ o% C) }/ r& L. r, a
- x# f# H1 w: R, b1 z; m 9 [, M7 `/ Y+ {+ o& K- u
# Y. y& t* X9 G2 H
\$ y4 g7 ]% K5 ?( A6 V) B |
zan
|