【delphi】Android系统状态广播消息感知控件及演示程序源代码，详细介绍了Android系统消息广播感知原理。 控件感知功能包括： 1. 感知蓝颜状态变化 2. 感知WiFI状态变化 3. 感知电源状态变化 4. 感知网络状态变化 5. 演示程序包括D10.1和D11两个版本的代码 控件的使用： //1. 创建控件 FReceiver_State := TReceiver_State.Create; //2. 设置需要监听的类别 FReceiver_State.Receivers = [mtBlueToothState,mtWIFIState,mtPowerState]; //3. 设置处理事件 FReceiver_State.OnStateChange := OnStateChange; //处理事件 //4. 打开监听 FReceiver_State.Register_Reveiver(errmsg); //5. 关闭监听 FReceiver_State.UnRegister_Reveiver;

通信感知一体化技术是6G移动通信系统的核心特性之一，它旨在通过无线通信系统同时实现信息传输和环境感知的功能。这项技术的发展预示着6G不仅仅是简单的通信升级，而是向一个全面感知、高度智能的网络转变，它将融合通信、感知、计算等多种能力，构建一个庞大的分布式神经网络。 6G系统的高频段、大带宽和密集的天线阵列设计，使得通信设备能够利用无线信号的传播特性，比如传输、反射和散射，来获取周围环境的详细信息。这种“网络即传感器”的理念使得通信系统不再局限于信息传递，还能用于环境监测、高精度定位、成像和环境重建等多种感知任务。通过这些感知功能，6G可以更加准确地掌握信道状态，从而优化通信性能，实现更高效的数据传输。 在未来十年，无线技术的创新将推动从人联、物联到万物智联的转变。6G网络不仅连接万物，还赋予它们智能和感知能力，这将深刻改变社会和经济结构，促进物理世界、生物世界和数字世界的深度融合。这种融合将开启全新的应用场景，例如自动驾驶、智慧城市、远程医疗和虚拟现实等，为实现真正的万物互联、万物智能、万物感知铺平道路。 IMT-2030(6G)推进组的无线技术工作组在通信感知一体化领域展开了深入研究，涵盖了应用场景需求、基础理论、空中接口技术、组网技术、硬件架构和原型验证等多个方面。这些研究为6G技术的发展提供了理论依据和实践指导，同时也揭示了这一领域的研究挑战，包括如何处理通信和感知任务之间的冲突、如何优化频谱资源的共享、如何设计高效的多任务处理硬件架构等。 通信感知一体化的关键技术可能包括但不限于：新型的信号处理算法，以同时支持通信和感知；智能天线设计，以提高空间分辨率和感知精度；灵活的频谱管理策略，以适应动态变化的通信和感知需求；以及集成计算和通信的硬件平台，以降低延迟并提高能效。 通信感知一体化技术是6G移动通信系统的重要组成部分，它将为未来的智能社会带来革命性的变革。通过深入探索这一领域的关键技术，有望推动6G的快速发展，进一步拓宽通信技术的应用边界，并为社会进步注入新的动力。

The vision of the ISAC& WiFi sensing is to enable the emerging intelligent world, where everything is sensed, everything is connected and everything is intelligent. Wi-Fi Sensing技术是当前信息技术领域的一个重要发展方向，它旨在构建一个智能化的世界，这个世界中所有的事物都能被感知、连接并具有智能。本白皮书由来自不同学术机构和华为公司的专家共同撰写，深入探讨了Wi-Fi Sensing的理论基础、应用场景、标准化进程以及信号设计等多个关键领域。 1. Wi-Fi Sensing的基础理论： 来自浙江大学的An Liu、Min Li、Yao Liu、Zhe Huang等学者和华为的Tony Xiao Han对此进行了深入研究。Wi-Fi Sensing利用现有的Wi-Fi信号进行环境感知，其基础包括无线信号的传播特性、多径传播、调制与编码等。通过分析Wi-Fi信号的到达时间、强度和相位变化，可以推断出环境中的运动物体、人体活动等信息。 2. ISAC（Integrated Sensing and Communication）的基础理论： ISAC将感知与通信功能融合在一起，提高了资源利用率。浙江大学的Min Li、An Liu以及南方科技大学的Fan Liu等人对此进行了探讨，强调ISAC在实现智能互联世界中的重要角色，通过共享硬件平台和频谱资源，实现数据传输与环境感知的协同。 3. Wi-Fi Sensing的使用案例： 北京邮电大学的Yuanhao Cui和华为的Rui Du分析了Wi-Fi Sensing在不同领域的应用，如家庭安全监控、健康监测、室内定位、手势识别等。这些案例展示了Wi-Fi Sensing技术的广泛潜力和实际价值。 4. Wi-Fi Sensing标准化进程： 华为的Rui Du和Tony Xiao Han等专家讨论了Wi-Fi Sensing的标准化问题，这是推动技术商业化和广泛应用的关键步骤。标准的制定将确保设备间的互操作性和兼容性，促进产业生态的形成和发展。 5. 信号设计： 成都电子科技大学的Zhengchun Zhou、Pingzhi Fan等学者以及英国埃塞克斯大学的Zilong Liu，新加坡南洋理工大学的Yong Liang Guan等研究人员对Wi-Fi Sensing的信号设计进行了深入研究，旨在优化信号的感知性能，提高检测精度和抗干扰能力。 6. 多频段感知： 浙江大学的An Liu、Yubo Wan和Zhixiang Hu以及华为的Tony Xiao Han探讨了多频段感知，利用不同频段的Wi-Fi信号进行联合感知，以增强感知能力，特别是在复杂和动态的环境中。 7. CSI（Channel State Information）为基础的信号处理： 清华大学的Zheng Yang、Wei Wang、Guoxuan Chi和Guidong Zhang，以及南京大学的Wei Wang等专家研究了基于CSI的信号处理技术，这有助于精确地获取和分析无线信道状态，从而提升Wi-Fi Sensing的性能。 Wi-Fi Sensing白皮书涵盖了从理论到实践的全面研究，涉及多个层面，为推动Wi-Fi Sensing技术的发展提供了坚实的基础。随着技术的不断进步，Wi-Fi Sensing有望在智能家居、智能医疗、自动驾驶等多个领域发挥重要作用。

主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中，生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先，多轮对话系统中存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段：基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中，对话规则是固定的，对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中，对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中，对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而，当前的多轮对话系统仍然存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中，主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

29-14-森林草原火险预报感知数据采集规范.pdf

对于逆合成孔径雷达(ISAR)目标成像，从少量压缩测量回波数据重建高分辨率运动目

一、什么是感知机模型？ 感知机是线性分类的二分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别用1和-1表示。感知机将输入空间（特征空间）中的实例划分为正负两类分离的超平面，旨在求出将训练集进行线性划分的超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得最优解。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 二、感知机模型 感知机的函数公式为：f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x)=sign(w⋅x+b) 其中www和bbb为感知机模型参数，w∈Rnw\in R^nw∈Rn叫做权值或者权值向量，b∈Rb\in Rb∈R叫做偏差，w⋅xw

针对网络安全态势感知问题,该文对多种已有态势感知方法进行比较和分析,提出了一种基于神经网络的网络安全态势感知方法。首先,设计了一种基于BP(backprop-agation)神经网络的网络安全态势评估方法。然后,为了解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出了一种基于RBF(radicalbasisfunction)神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势。通过真实网络环境的实验验证了该文提出方法在