移动云计算中能效感知的计算卸载机制研究.pdf

详细报告见https://blog.csdn.net/weixin_42845306/article/details/118786180

无线感知网络实现智能灯控系统，孙欣，尹涛，本文是一项有关智能灯光控制系统基于无线传感网络上的实现。它是物联网功能的一种具体实现，关于物联网、无线传感网（WSN）、智能

多层感知器在C语言中的实现 多层感知器（MLP）是一种人工神经网络，在输入和输出层之间具有一个或多个隐藏层。 请参考下图： 图片来自。 具有六个输入神经元，两个隐藏层和一个输出层的多层感知器。 MLP已完全连接（每个隐藏节点都连接到每个输入节点等）。 他们将反向传播作为学习阶段的一部分。 MLP被广泛用于模式分类，识别，预测和近似。 多层感知器可以解决不可线性分离的问题（ ）。 关于此实现： MLP的此实现是使用C编写的，可以执行多类分类。 每个隐藏层和输出层都可以运行自己的激活功能，可以在运行时指定这些激活功能。 支持的激活功能包括： 恒等式f(x) = x sigmoid f(x) = 1/(1 + e^-x) tanh f(x) = tanh(x) relu f(x) = max(0, x) softmax f(x) = e^x / sum(e^x) 如何运行：

XX市电子政务外网安全态势感知解决方案.docx.zip

XX电子政务外网安全监测感知平台建设方案40页.docx.zip

本程序主要讲解了基于压缩感知理论的DOA估计，程序主要从信号的稀疏，测量矩阵的设计以及重构矩阵来恢复时域信号，该方法通过谱峰搜索进行DOA估计，方法准确，分辨率高，希望能帮助大家。

介绍 这是共识感知视觉语义嵌入（CVSE） ，这是论文《的官方源代码。 它基于PyTorch中的构建。 抽象的： 图像文本匹配在桥接视觉和语言方面起着核心作用。 大多数现有方法仅依靠图像-文本实例对来学习它们的表示，从而利用它们的匹配关系并进行相应的对齐。 这样的方法只是利用实例成对数据中包含的表面关联，而没有考虑任何外部常识知识，这可能会阻碍它们推理图像和文本之间更高层次关系的能力。 在本文中，我们提出了一种共识感知视觉语义嵌入（CVSE）模型，以将共识信息（即两种模式之间共享的常识知识）整合到图像文本匹配中。 具体而言，通过计算来自图像字幕语料库的语义概念之间的统计共现相关性，并部署构造的概念相关图以产生共识感知概念（CAC）表示，来利用共识信息。 之后，CVSE基于所利用的共识以及两种模式的实例级表示形式，学习图像与文本之间的关联和对齐方式。 在两个公共数据集上进行的大量实验证明

基于大数据挖掘的终端感知与换机应用研究.pdf

认知无线电频谱感知能量检测算法，适用于新手学习和工程仿真使用。