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出版年
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1985年 | 4篇 |
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1983年 | 2篇 |
1982年 | 5篇 |
1981年 | 1篇 |
1980年 | 1篇 |
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1957年 | 1篇 |
1948年 | 1篇 |
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3.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
4.
5.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
7.
本文介绍了新标准GB/T24252-2019《蚕丝被》增加和修改的产品技术要求和测试方法,并对与新旧标准的差异进行了归纳总结. 相似文献
8.
阐述课程教学中的线上线下混合教学模式,存在的问题,应对的措施,通过对现有网络资源的充分利用,将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中,从而促进对于课程的主动学习。 相似文献
9.
碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题. 相似文献
10.
电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。 相似文献