自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等

1. 线性回归数据集 2. 基于Pytorch实现线性回归/单层神经网络模型

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闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

计算机网络故障诊断与排除-物理层故障诊断与排除-图文.pptx

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ADM3053是一个独立的控制器局域网（CAN）物理层收发器，带有集成的独立的DC-DC转换器。ADM3053符合ISO 11898标准。   该设备采用模拟设备公司的iCoupler®技术，将2通道隔离器、CAN收发器和模拟设备IsoPower®DC-DC转换器组合成一个单一的SOIC表面安装包。片上振荡器输出一对方形波形，驱动内部变压器提供隔离电源。该设备由单个5 V电源供电，实现完全隔离的CAN解决方案。   ADM3053在CAN协议控制器和物理层总线之间创建一个完全隔离的接口。它能够以高达1 Mbps的数据速率运行。   该装置具有限流和热关机功能，以防止输出短路。该零件在工业温度范围内完全指定，可采用20铅宽体SOIC封装。   ADM3053包含使用高频开关元件通过变压器传输功率的等功率技术。在印刷电路板（PCB）布局过程中，必须特别小心，以满足排放标准。有关车载布局的详细考虑，请参阅AN-0971应用说明，使用等功率设备控制辐射排放的建议。

2024年将是AI的产业年，我们将看到越来越多的创新应用场景和产品形态不断涌现。中国是网络大国，也将是AI应用大国。然而，我们也应清醒地认识到AIGC的发展并非一帆风顺。数据隐私、安全问题、伦理挑战以及法规适应性等问题都需要被予以充分的关注和妥善的解决。这需要政府部门、科研机构、产业界以及各行各业的用户共同参与到AIGC健康发展进程中来。我们要秉持开放创新的精神，加强跨领域、跨行业的合作，共同构建一个包容、公平、可持续的生态环境。展望未来，AIGC技术必将成为推动我国科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济高质量发展的重要引擎。中国有望在人工智能领域实现跨越式发展。《2024AIGC应用层十大趋势》白皮书是对当下最热门的AI研究方向一个很好的呼应，从AI Agent、专属模型、超级入口、多模态大模型、AI原生等维度定义了未来AIGC应用的走向，期望这份白皮书能给读者以启示。

该文件包含使用 16 QAM 调制方案在硬件上进行空中传输所需的完整链。 采用 RRC 脉冲整形。 该文件的某些部分是对 matlab 实现“commqpsktxrx”的修改。 接收器链分别由数据辅助 AGC、匹配滤波、频率补偿、定时同步和解码块组成。