基于网络环境的自主-协作学习模式的试验研究.pdf

远程协作

项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

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差分混沌键控协作通信（DCSK-CC）在过去的几年中引起了人们的极大关注，因为它可以克服无线多径衰落的负面影响。 然而，传统的DCSK-CC系统由于协作中的资源消耗而遭受低数据速率的主要缺点。 为了解决这个问题，本文针对DCSK-CC系统提出了一种有效的合作方案，称为部分序列CC（PS-CC）方案。 在PS-CC框架中，源和中继仅将与一位相对应的部分混沌序列发送到目标，同时消耗与DCSK-CC相同的传输能量。 为了验证DCSK PS-CC系统的可行性，本文在多径衰落信道上的不同合作条件下进行了误码性能，分集阶数和数据速率分析。 数值和仿真结果均表明，在所研究的信噪比范围内，拟议的PS-CC系统优于基于DCSK的非合作系统和DCSK-CC系统。 而且，与DCSK-CC系统相比，所提出的系统可以提高数据速率并减少继电器的计算开销。 另外，将证明DCSK PS-CC系统在典型的超宽带（UWB）信道中保留了其优势。 总体而言，对于那些以高数据速率，低功耗和低复杂度为特征的应用（例如，使用传输参考UWB技术的无线传感器网络）而言，PS-CC似乎是一种理想的协作方案。

深度强化学习Q-Learning在协作认知无线电网络中的应用+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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网络技术-综合布线-互联网渠道顾客感知价值研究.pdf

无线传感网中基于协作的连通性修复算法，胡雯涛，王朝炜，无线传感器网络通常部署在无人照看的恶劣环境中，节点极易受到攻击而死亡，导致网络形成多个不相连的区域，影响整个网络使用，因

LassoADMM：我们的论文“边缘计算中的协作回归学习的分布式ADMM方法”的源代码