神经网络

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电影摄制是团队合作的成果，因为它将众多创意工作者聚集在一起。 此外，创意工作者对电影项目的贡献取决于从事该项目的其他创意人才。 电影的发展的特点是，在逐个电影的基础上，创造性人才的流动性建设和解体，其中导演和演员的声誉和相互依存对于电影的成功至关重要。 例如，当宝莱坞专业人士Karan Johar，Amitabh Bachchan和Hrithik Roshan合作制作了一部电影《 Kabhie Khushi Kabhie Gham》时，就建立了三个联系。 卡兰·乔哈尔（Karan Johar）–阿米塔布·巴尚（Amitabh Bachchan），卡兰·乔哈尔（Karan Johar）–赫里西克·罗尚（Hrithik Roshan）和阿米塔布·巴赫查（Amitabh Bachchan）–赫里西克·罗尚（Hrithik Roshan）。 随后，由于这些专业人员与其他演员和导演一起从事不同的电影项目，因此建立了更多的链接。 这导致了加权协作网络的形成，其中两个人之间的联系权重指示了这两个人进行协作的电影数量。网络中的群体或社区的存在一直是一个经过深入研究的问题。 此外，在与小组动力学有关的先前研究中，已经发现网络内的小组成员的能力与总体表现成正相关。 这促使我们发现和分析印度电影业原始合作网络“宝莱坞”中的介观结构（通常称为社区）。 宝莱坞合作网络中社区的识别可以帮助制片人和电影制片厂组建电影，以便在票房制作商业上可行的内容。 这项工作展示了演员和导演网络中社区的属性和组织，这些演员和导演在2001年1月至2018年6月期间成功发行的成功电影中进行了合作。由于21世纪的空前崛起，我们特别关注2001-2018年的这段时间为了揭示加权网络中的社区结构，我们提出了一种基于相对连通性的度量来计算节点之间的相似性，并提出了一种基于粗糙集的社区检测方法。

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TRL校准 Thru-Reflect-Line TRL校准的特点: 双端口校准技术 适合非同轴系统测试 (waveguide, fixtures, wafer probing) 与SOLT 校准使用相同的12项误差模型 要求网络分析仪 4 接收机, 3 接收机支持TRL*校准 其它校准方法: Line-Reflect-Match (LRM), Thru-Reflect-Match (TRM) 对于非同轴被测件进行测试，如：波导和晶片等被测件，TRL校准是经常采用的校准方法。 TRL代表“ Through:直通; Reflect:反射; Line:传输线。 采用TRL校准的原因是因为在非同轴和高频率条件下，要实现理想的匹配负载非常困难。 真正完整的TRL校准为确定10项未知误差， 需使用4接收机网络分析仪,，其中2台接收机用于反射信号测试，另两台接收机完成对传输信号的测试。 TRL 校准需进行14次测试。 其它术语如： LRL；LRM；TRM等只是采用其他校准件的同一种基本校准方法。

1、wifi网络分析仪，ip扫描仪（含Windows端和安卓端）； 2、用于扫描当前wifi或是局域网下的联网设备，可现实设备IP、Mac地址、设备名称； 3、可用于识别树莓派IP、打印机或扫描仪等局域网下的各类设备IP； 4、安卓端软件为无广告优化版，如果安卓apk用不了的话尝试使用安卓版本稍微低一点的安卓设备，实测在Android 9环境下均可以使用，鸿蒙系统下无法正常使用。

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