Data Networks英文原版书，内容简单明了，学习通信网一般都可以参考这本

传感器节点定位是无线传感器网络领域应用的研究热点之一。 本文提出了一种基于改进的支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法。 对于大规模无线传感器网络，基于支持向量机的定位算法面临着大规模学习样本的问题。 大规模的训练样本将导致训练的负担重，计算，过度学习和分类准确性低。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的规模化的训练样本约简方法（FCMTSR）。 FCMTSR以训练样本为点集，通过分析点与集之间的关系，得到潜在的支持向量，并去除混合的非边界离群数据。为减少计算量，在模型中采用了模糊C均值聚类算法。 FCMTSR。 通过FCMTSR，可以减少训练时间并提高定位精度。 通过仿真，评估了基于FCMTSR-支持向量机的定位性能。 实验结果表明，与不带FCMTSR的支持向量机的现有定位算法相比，该算法的定位精度提高了2％，训练时间减少了55％。 支持FCMTSR的向量机定位算法还可以有效解决边界问题和覆盖漏洞。 最后，讨论了所提出的定位算法的局限性，并提出了今后的工作。

PFE SSR-监控环境单包SDN PFE SSR（NET5535）2018-2019-TélécomSudParis FélixMolina，Erwan Goarguer-格雷戈里·布兰克，Mustafizur Shahid 语境 范式软件定义网络（SDN）可以集中存储所有信息。 Lesréseauxdu futur，特别是lesréseauxIoT（物联网），serontportéspar ce paradigmeréseau。 入侵防御系统（IDS）的Afin d'assurer lasécuritécesréseaux。 作为IDS estdéployéau niveau ducon

自动驾驶中的深度强化学习 最适合离散操作：4名工人，学习率1e-4 无法使其在连续动作空间中正常工作； 它产生的动作出了问题 A3C创意 总览 人工神经网络的架构

提出了一种数据丢失贝叶斯网络参数学习的优化算法。期望最大化（EM）算法是常用的参数学习算法。 EM的最大似然估计（MLE）和最大后代估计（MAP）是局部估计，而不是全局估计，不容易实现全局最优。因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。

关系网络-火炬 在PyTorch中实现的用于CLEVR的关系网络（ ） 要求： Python 3.6 火炬 火炬视觉 枕头 恩特克 tqdm 训练： 从下载并提取CLEVR v1.0数据集 预处理问题数据 python preprocess.py [CLEVR directory] 运行train.py python train.py [CLEVR directory] 重现状态 最后转载了此，感谢 ！ （ ）重现结果的关键配置是大批量（640），每20个周期将学习率提高到2倍，直到达到最大学习率，然后反转问题，是，以相反的顺序将疑问词输入LSTM。 精度图

流失预测 使用人工神经网络的客户流失预测 问题陈述 任务是预测某个客户是否会放弃公司。 也就是说，要预测“客户流失”属性。 通常，为每个客户国家/地区提供的信息帐户长度区号电话国际计划VMail计划VMail消息日间日间通话日间收费夏娃·明斯平安夜电话夏娃冲锋夜分钟夜间通话夜间收费国际分钟国际通话国际收费客户服务电话搅拌？ 内容 数据探索 数据预处理 训练模式 可视化模型

UCI甲状腺分类-​​Python，Keras，scikit-learn，ANN 该项目是针对UCI-甲状腺疾病数据集上的分类问题而创建的。 它使用ANN进行预测。 预测类为： 1-甲状腺功能亢进 2次普通 3-普通 数据集 UCI资料库中的甲状腺疾病。 框架/库 凯拉斯 scikit学习 入门 这些说明将使您简要了解如何设置环境并在本地计算机上运行以进行开发和测试。 先决条件 python3.5或更高版本 凯拉斯 scikit学习 麻木 大熊猫 设置和运行测试 运行python -V检查安装 安装所有必需的库。 从终端执行以下命令以运行测试： python main.py 注意：

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安全是充分利用卫星通信网络优势的保证。 本文在多波束卫星网络中考虑了物理层安全技术。 物理层安全性可能是提高卫星通信系统的抗拦截和抗检测能力的有效方法。 分析了物理层安全性在卫星通信中的必要应用。 讨论了波束形成和功率控制的多波束卫星网络下行链路物理层安全传输策略。 此外，分别讨论了信道模型和信号模型。 研究了一组用于评估多波束卫星网络中下行链路的性能指标。 作为定性和定量分析的一些指标为例。