基于网络文本分析的旅游形象感知研究.doc
2022-05-31 17:00:14 538KB 互联网
1 概述 2021年各运营商开始关注5G用户感知,基于VMAX/SEQ/DO等大数据平台考核业务感知,目前外场收集到的考核指标如下所示: 类别 指标名称 指标公式 WEB 页面显示成功率 [页面成功次数]/[首次GET请求次数] 页面显示时长 [页面显示时长]/[首次GET成功次数] 页面下载速率 [页面大小]/[下行有效数传时长] Streaming 视频流媒体初始播放成功率 [GET响应成功率]*[初始缓冲成功率] 视频流媒体初始缓存时延 [DNS平均查询时长]+[GET响应时长]+[初始缓冲时长] 视频流媒体停顿频次 ([停顿次数]/[流媒体业务上报次数])/([播放时长]/1000/60/ [流媒体业务上报次数]) 视频流媒体停顿占比 (([停顿时长]/[流媒体业务上报次数])/(1000*60))/(([播放时长]/[流媒体业务上报次数])/(1000*60)) 视频流媒体播放中断率 [视频流媒体播放中断次数]/[视频流媒体播放次数] 视频流媒体下载速率 [视频流媒体包下载量]*8/[视频流媒体下载时长]/1024*1000 抖音质差占比(北京考核) 抖音速率
2022-05-31 16:04:46 505KB 5GNRTDDNSA+SA数据
【摘要】随着我国5G产业链的快速部署,对5G网络基础建设的速度和质量提 岀了更高的要求。中国电信和中国联通通过共建共享方式可集中力量实现电联网络 优势互补,快速部署5G规模连片组网。与此同时,随着电联共建共享规模开展, 由于网络边界、站点插花、共享配置等因素导致的感知不一致性问题突显,本文 拟通过对XX电信现网共享区电联5G感知一致性的问题分析,开展解决方案研究。 【关键字】5G、共建共享、感知一致性、优化策略 【业务类别】5G、参数优化 1概述 NSA (Non-standalone,非独立)组网模式下,同一 NSA网络内部必然存在 锚点区和非锚点区,形成NSA网络内不同区域之间的边界。而共建共享又新增了承 建方、共享方的维度,引入新的共享策略配置,导致网络的结构更加复杂化。共建 共享降低CAPEX (Capital Expenditure,资本性支出)的同时,也同步带来了运 维难度的增加。 当前电联共建共享已逐步从开通建设阶段进入运维阶段,此时双方也逐步将 关注点从施工转移到网络精细运维优化,如何确保电信、联通用户在合建一张网 络下的用户体验一致性,成为双方关注的重点。 2共建共享
2022-05-31 16:04:01 1.28MB 网络 文档资料
二摘代码MATLAB IPEM工具箱 一个开源听觉工具箱,用于基于感知的音乐分析。 目的 随着听觉建模的复杂性增加,迫切需要高级工作工具和配套手册。 IPEM工具箱为在现代化实验室环境(Matlab)中基于感知的音乐分析提供了基础和工具。 它与声音背道而驰,将人的感知作为音乐特征提取以及更高层次的概念化和表示的基础,将声音/音乐感知的实验结果和建模技术组合成强大的音乐研究范式。 IPEM工具箱旨在: 为在Matlab中受听觉处理启发的项目中的研究人员提供音乐分析工具。 让学生有机会熟悉Matlab中的听觉处理。 帮助学生了解与声音感知有关的机制。 通过邀请用户评估IPEM工具箱来进行合并和改进。 内容 IPEM工具箱包含一组用于音乐听觉建模的Matlab功能,使用户可以将这些工具整合到自己的研究中。 IPEM工具箱随附的PDF手册记录了已实现模型的概念和功能的用法。 IPEM工具箱对于对音乐内容分析以及音乐特征的自动提取和描述感兴趣的研究人员很有用。 如上所述,我们的目标是提供功能,使研究人员能够处理感知领域中特征提取的不同方面(即和弦和音调,音调,感官失调,发作检测,节拍和音高提取,
2022-05-31 10:48:07 22.84MB 系统开源
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单层感知器实验,附源代码,实验截图。 python实现,喜欢的朋友可以交流一下。
2022-05-30 23:50:20 54KB 感知器
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压缩感知及其凸优化重构算法研究开题报告.doc
2022-05-30 10:04:23 197KB 文档资料 重构 算法
战略安全产品发布会全套资料
2022-05-29 09:00:08 41.87MB 安恒 态势感知 数据安全 战略
英文-压缩感知理论及OMP算法.ppt
2022-05-27 14:08:13 2.81MB 算法 文档资料
在网络购物不断发展的背景下,基于服装图片的服装分类识别和搭配推荐具有给予消费者搭配建议并帮助商家促进销售的重要意义。深度学习作为机器学习领域的最新研究成果,建模与表征能力强大,在图像处理领域取得了突破成果;改进卷积神经网络通过加入批量归一化、改进卷积层结构、添加冗余分类器改进了原始GoogleNet卷积神经网络,提高了分类精确度和速度。对搭配库训练集进行图片增广,扩增数据集使其更加丰富全面,并提高精确度;运用改进卷积神经网络对增广后的数据集进行服装精细分类,得到图片的服装类别风格以及功能信息;使用感知哈希算法寻找套装图片库中的相似单品及其搭配,并根据精细分类得到图片性别、风格、功能信息,最终综合给出服装搭配推荐,具有重要的现实研究意义。
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一种经典的基于L1范数的稀疏重构算法,进行DOA估计,在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果,需要matlab中的凸优化工具箱,安装地址及教程可参考https://blog.csdn.net/summer15407901/article/details/104274177?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-104274177.142^v10^control,157^v12^control&spm=1018.2226.3001.4187
2022-05-26 17:14:46 1KB 算法 matlab 压缩感知 稀疏重构