通过改进的机器学习模型，破产预测研究显示出更高的准确性。 本文提出了三种相对较新的基于实际数据的破产预测方法。 结果表明，在方法（支持向量机，带缺失的神经网络，自动编码器）中，具有带缺失的添加层的神经网络的精度最高。 与以前的方法（逻辑回归，遗传算法，归纳学习）进行比较显示出更高的准确性。

RS码是一类重要的线性分组码，有很强的纠错能力，被广泛地应用于现代通信系统中。本文设计了一种能纠正一位错误的RS（10,8）编码器，并给出了FPGA实现过程

一、概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代表原数据的低维“特征值”。通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度，原理与PCA相似。 二、模型实现 1. AutoEncoder 首先在MNIST数据集上，实现特征压缩和特征解压并可视化比较解压后的数据与原数据的对照。 先看代码： import tensorflow as tf import numpy

gr-mixalot gr-mixalot是一组GNU Radio块/实用程序，用于对寻呼机消息进行编码。 它支持POCSAG，FLEX和Golay / GSC协议。 这是块的细分： pocencode /“单页POCSAG Xmit”：给定参数（capcode，波特率，消息，消息类型），它会生成可调制的符号流，如examples / pocsagtx.grc所示。 gscencode /“单页GSC Xmit”：与上述类似，但适用于GSC寻呼机。 examples / gsctx.grc中有一个示例。 flexencode /“ PDU驱动的POCSAG / Flex编码器”：与上面的方法不同，它发送的不仅仅是一页，而是连续运行，监视输入中的PDU以指定页面，然后对其进行调制。 示例流程图（examples / pagerserver.grc）使用“套接字PDU”源作为基于TC

12位单圈绝对值编码器并行输出 GMS412Bpdf,12位单圈绝对值编码器并行输出 GMS412B

本文档是8线3线优先编码器的设计资料。   实验目的和要求 复习编码器的原理，掌握编码器的设计实现方法，设计实现数字系统设计中常用的8线-3线优先编码器，逐步学会熟练运用MAX+PLUSⅡ或Quartus II软件，熟悉EDA的VHDL程序设计方法、学习掌握组合逻辑电路的VHDL描述方法，进一步掌握应用EDA常用工具进行组合逻辑电路的设计、分析、综合、仿真等的技巧。   二、实验主要仪器和设备 1. 计算机及操作系统 2. MAX+Plus II或Quartus II软件 3. 编程电缆（可选）

由电路的输入功能，为六路输入，优先的顺序，选用8线-3线优先编码器74LS148，优先选择后，用锁存器将编号锁存，再编号译码显示。这里锁存器用D触发器和RS触发器。译码显示用BCD-七段显示译码器，形成的LED灯显示的数字即为选手编号

包括很多东西可以自己探索。

哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。本代码对输入数据进行哈夫曼编码，并输出

直流电机速度PID调试代码，每行都有注释，十分清晰易懂 基于stm32f103c8t6 其中定时器4作为pwm输出口 定时器3作为配置编码器模式接口定时器 定时器2作为配置5ms定时器中断定时器