无线感知论文速递

2018年11月2日周五，上午

第三个部分是自己毕业论文的片段，作为对最后一部分的铺垫。最后一个部分（第四部分）是重点，其中还需要资料补充，以证明近代学者是否认可全祖望的四大书院说，证明岳麓书院是否“居
十麦·2024-02-20 10:44

今日事，今日复210721

无沟通，无感知，无进度，无交付。002.团队的凝聚力源自于，所有人，为了共同的目标前进，努力，奋斗。【见识|感悟】001.逆向思维。由面到点去发现别人的闪光点，凡事往好的
子墨凌香·2024-02-20 09:37

2019-7-3晨间日记

今天是什么日子起床：8:00就寝：3:00天气：多云心情：困纪念日：木~任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.变更审核2.N3真题模拟3.职称论文投稿期刊确定改进：1.晚上不要开知乎习惯养成：睡前想第二天穿什么周目标
竹一姑娘·2024-02-20 09:37

互亿无线API，无代码开发连接电商与营销系统

无代码开发的连接方式互亿无线API为电商平台提供了一种无需深入理解复杂API开发流程的连接方式，使得电商系统与营销系统之间的无缝对接成为可能。
集简云-软件连接神器·2024-02-20 09:52

【MATLAB源码-第139期】基于matlab的OFDM信号识别与相关参数的估计,高阶累量/小波算法调制识别，循环谱估计，带宽估计，载波数目估计等等。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述在现代无线通信系统中，正交频分复用（OFDM）因其高效的频谱利用率、强大的抗多径衰落能力以及灵活的带宽分配等优势，成为了一种非常重要的调制技术。
Matlab程序猿·2024-02-20 09:18

【MATLAB源码-第140期】基于matlab的深度学习的两用户NOMA-OFDM系统信道估计仿真，对比LS,MMSE,ML。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。
Matlab程序猿·2024-02-20 09:45

【BP回归预测】基于粒子群算法优化BP神经网络车位预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
matlab科研助手·2024-02-20 09:41

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习和人工智能的领域中，回归预测是一项重要的任务。
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:40

【风电预测】基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
前程算法matlab屋·2024-02-20 09:37

我们的十年（第127节）

“哼，你管我~~~”“不过静啊，我这是在大学的最后的半个学期了，又要搞毕业论文又要答辩的，还要实习，突然压力好大……”宏毅稍微有点emo的感觉。奈静咽下去了几口生煎包，喝了口豆浆。
五彩斑斓独角兽·2024-02-20 09:54

VPX信号处理卡设计原理图：9-基于DSP TMS320C6678+FPGA XC7V690T的6U VPX信号处理卡 信号处理 无线电通信

一、概述本板卡基于标准6UVPX架构，为通用高性能信号处理平台，系我公司自主研发。板卡采用一片TIDSPTMS320C6678和一片Xilinx公司Virtex7系列的FPGAXC7V690T-2FFG1761I作为主处理器，Xilinx的AritexXC7A200T作为辅助处理器。XC7A200T负责管理板卡的上电时序，时钟配置，系统及模块复位,程序重配等。为您提供了丰富的运算资源。如图1所示：
hexiaoyan827·2024-02-20 08:53

【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting

Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
lokol.·2024-02-20 08:49

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
deephub·2024-02-20 08:16

sora参考文献整理及AI论文工作流完善（更新中）

借此机会，也顺便探索一下整个AI论文的工作应该是什么样子的？AI可以如何帮助我们快速地获取、总结并复现论文。不瞒你说，春节放大假当我还沉浸在老头环
YingCai85·2024-02-20 08:27

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

摘要翻译我们使用长短时记忆（LongShortTermMemory,LSTM）网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务，比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择，例如解码器的LST
奶茶不加糖え·2024-02-20 08:25

Sora背后的32篇技术论文

openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators总感觉有点隔靴搔痒，关键的地方没有说透，这篇文章的最后他们贴上了引用的32篇论文
一支烟一朵花·2024-02-20 08:52

ChatGPT魔法2：两大准则

润色及优化Eg4：论文总结、翻译等ChatGPT4.0的Plugin。Eg5：如何有记忆功能：记忆窗口（Cha
王丰博·2024-02-20 08:19

Sora背后的论文(1)：使用 lstms 对视频展现进行无监督学习

之前那篇《Sora背后的32篇论文》发出后，大家都觉得不错，有很多小伙伴都开始啃论文了。那么我就趁热打铁，把这32篇论文的通俗解读版贴一下。
一支烟一朵花·2024-02-20 08:17

知识蒸馏实战代码教学一（原理部分）

一、知识蒸馏的来源知识蒸馏（KnowledgeDistillation）源自于一篇由Hinton等人于2015年提出的论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》
业余小程序猿·2024-02-20 08:44

无人机基本知识，无人机遥控器功能详解与调试方法

无人机遥控器是一种无线设备，通过它来远程控制无人机的飞行。遥控器通常包括一个或多个摇杆，用于控制无人机的各种动作，如起飞、降落、前进、后退、左转、右转和悬停等。
创小董·2024-02-20 08:39

物联网水域信息化：水质监测智慧云平台

我司利用物联网感知环境基础信息，采用大数据平台存储管理环境大数据，使用云计算将水/空气环境的“污染监测-追踪溯源-治理评估-预警预报”链条
郭靖守襄阳【软芯民用】·2024-02-20 08:01

给你的，最后一封信

但是挺无奈的，在我每次感知到那些不愉快的讯息，在我感受到你一次又一次莫名其妙的拒绝，在我感觉不到任何你关于我的情绪后，我一点点，一笔一划，写下了这封信。当然，既然是最后一封，我宁愿写
椰子怕冷·2024-02-20 08:15

【论文Word排版】公式后面的编号问题

公式后面的编号问题1.问题之前写小论文的时候，都是使用的word自带的公式输入器，因为小论文的公式编号是不需要划分章节的，只需要从1开始往后编号即可。
lyx7762·2024-02-20 07:54

睡眠练习（070）——如何获得自我驱动力？

感知：很
遇见斌斌·2024-02-20 07:28

2022-06-23

幸福能力提升计划第1天一：感知到的幸福和快乐1感谢皇上皇上一直属于淡定状态这样不至于遇到问题，全家着急上火2快乐家庭自己在家跟着刘畊宏健身操，外婆也会跟，孩子受到影响也会断断续续跟几个动作了（之前很讨厌运动
1cd4f551710d·2024-02-20 07:03

要写好带货文案，先努力做一个会讲故事的高手

论文和小说，你喜欢看哪一个？多数人一定会选小说，因为，小说是在讲故事。人对故事有天生的好奇感。2018年特别流行“卖茶叶”的故事。注意，这是一个骗局。
柳绪纲·2024-02-20 07:50

单元整体设计教学法

他们的回答出乎老师们的意料:他要把重点放在篇章结构上，作为议论文的典型案例来析。同时他们介绍他们那里的教学方法，变逐篇
白一师_ad0c·2024-02-20 07:27

论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统

论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。
向来痴_·2024-02-20 07:26

TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别

注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,
R.X. NLOS·2024-02-20 07:21

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

深度补全文章详读系列

Explicit3Dmodel(显示3D模型)4.SPNbasedmodel(基于SPN的模型)5.Residualdepthmodel(残差深度模型)总结前言此篇博文为个人记录向，内容为多篇深度补全相关论文的半详读
白纸一样的白·2024-02-20 07:47

论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

论文名称：基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展，互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下，实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。
向来痴_·2024-02-20 07:46

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。（1）为什么需要深度图补全？在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体
七元权·2024-02-20 07:46

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

行人重识别

在人的感知系统所获得的信息中，视觉信息大约占到80%～85%。
NineDays66·2024-02-20 07:40

小(lao)姐（xue）姐（jie）分享短期高效通过CFA一、二级的方法（1）

（小声bb）一级备考期间感情问题困扰，而且处于找实习时期，而且各种期末考试，所以.....备考期间时间不足...二级的考试时间和毕业冲突，6月论文答辩和各种聚会不断，所以楼主
A阿白酱·2024-02-20 07:23

NineAi 新版AI系统网站源码 ChatGPT

ChatGPT开发的一个人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务
源码庄·2024-02-20 07:00

MOSSE算法论文笔记以及代码解释

论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式，找到最大响应处的位置，也就是我们所跟踪的目标的中心
five days·2024-02-20 06:51

压缩感知或压缩传感

由来采样定理（又称取样定理、抽样定理）是采样带限信号过程所遵循的规律，1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等，即：采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指
zhoutongchi·2024-02-20 06:10

压缩感知（Compressive Sensing）学习

压缩感知（CompressiveSensing）学习之（一）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09压缩感知（压缩传感，CompressiveSensing）
xiaoxixi1918·2024-02-20 06:39

压缩感知简单介绍

文章目录前言一、压缩感知是什么？二、压缩感知介绍1、压缩感知的流程2、信号稀疏化表示3、观测矩阵设计4、信号重构总结前言刚接触压缩感知时，面对其概念十分模糊，但是又十分欣赏其作用。
爱学习的一一一·2024-02-20 06:07

压缩感知

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>首先，我们必须要认识到这一点，即CS（CompressedSensing）中的Compressed不同于传统信息论和率失真意义上的compression。在CS中，"Compressed"一词更加准确的描述是一个降维采样的过程，而不是在信源编码意义上的“compression”。在CS中，我们是没有关于原始信号像素域的任何信息，仅仅只有观测域信
weixin_34185320·2024-02-20 06:37

压缩感知学习资源

编程实现：（简单入门）压缩感知正交匹配追踪算法重构二维图像（专业程序）l1-magic（OMP算法的Matlab实现）通过正交匹配追踪算法从随机测量值中恢复信号文献：（列举很详细）中国压缩传感资源（ChinaCompressiveSensingResources
zhyoulun·2024-02-20 06:06

关于一些图像的期刊与会议和小波压缩感知CS

图像的分辨率主要指的是空间分辨率，即图像的像素密度以及单位面积的像素尺度，它描述了一幅图像中所包含细节的多少。分辨率越高，图像的细节越丰富，包含的信息含量就越多。图像的空间分辨率首先受图像传感器和成像设备的制约，现有的CCD（Charge-coupledDevice，电荷耦合元件）或CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor，互补金属氧化物半导体）传感器单元
SRT字符不够·2024-02-20 06:06

主动对象模式(Active Object pattern)

摘要本论文描述主动对象（ActiveObject）模式。该模式使方法执行与方法调用去耦合，以简化对驻留在它自己的线程控制中的对象的同步访问。
weixin_30416497·2024-02-20 06:06

压缩感知——革新数据采集的科学魔法

压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架，它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法，给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。
superdont·2024-02-20 06:35

【压缩感知基础】Nyquist采样定理

Nyquist定理，也被称作Nyquist采样定理，是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的，它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时，采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下：若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真，采样频率（频率的单位为Hz，指每秒采样数）必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为：[f_s>2f_{ma
superdont·2024-02-20 06:04

压缩感知进阶 有关稀疏矩阵

上一篇《初识压缩感知CompressiveSensing》中我们已经讲过了压缩感知的作用和基本想法，涉及的领域，本文通过学习陶哲轩对compressivesensing（CS）的课程，对压缩感知做进一步理解
还可以吧有点纯纯的·2024-02-20 06:59
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