Minimal Perfect Hashing-Based Information-理解-自学-翻译-引文

基于CNN预测的可逆数据隐藏 作者： 胡润文和项世军 暨南大学信息科学与技术学院/网络安全学院，广州 描述： 该版本只能通过使用建议的基于CNN的具有扩展嵌入和直方图偏移的预测器（CNNP）来计算图像的PSNR。 工作环境是Windows 10，Python 3.7，PyTorch 1.6.0和MATLAB 2019a。 这项工作基于以下论文： R. Hu和S. Xiang，“基于CNN预测的可逆数据隐藏”，在IEEE信号处理快报中，第1卷。 28，pp.464-468，2021，doi：10.1109 / LSP.2021.3059202。 资料夹说明： “ standard_test_images”：此文件夹包含本文中使用的四个标准图像。 其他图像来自ImageNet。 “模型”：此文件夹包含建议的基于CNN的预测变量。 “ model_parameter”：此文件夹包含建议的

We experimentally demonstrate a direct-detection orthogonal-frequency-division-multiplexing quadrature-phase-shift-keying (OFDM-QPSK) system that is capable of delivering a 32 Gbaud OFDM-QPSK signal over 7 km single-mode fiber-28 (SMF-28). Intra-symbol frequency-domain averaging (ISFA) channel response estimation is applied to suppress in-band noise, while discrete Fourier transform-spread (DFT-spread) is used to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of the transmitted OFDM signal. With

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基于 Agent 的模型仿真的python实现，基于网上资料，修改后自己调试运行成功，并在关键部分增加了注释，运行前需要自己加载安装需要的库，程序基于python2.7,不要在中文路径下运行

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图论 介绍 图论有时被称为复杂网络或网络科学或网络分析，是离散数学中最前卫的研究领域之一，也是我最喜欢的学科之一。 在这里，“图形”是首选名称，因为太多的人将“网络”一词与互联网联系在一起。 鉴于数据科学的繁荣，图论一直被机器学习的炒作所笼罩。 但是，一些一流的技术公司（例如Google和Facebook）在很大程度上依赖于图论的研究。 该存储库旨在增加图论对所有读者的了解。 它包含常见的图形算法，流行的网络模型，有趣的基于代理的仿真和惊人的复杂系统。 代码范围从基本级别到复杂级别，在生态学，流行病学，社会学，经济学，金融学等领域都有广泛的应用。Julia和Python均用于构建不同的脚本。 随着我逐渐攀升学习曲线，越来越多的有趣内容将会涌现出来。 敬请关注！ 目录 演算法 马图拉·贝克（Matula Beck） 原始 应用领域 疫情暴发 外汇套利 人居竞赛 人居占用 核心 骑士之旅

小米8刷入LineageOS17.1前，必须刷入MIUI Q based firmware。一定要在前面刷，一定要在前面刷，一定要在前面刷。重要的事情说三遍。

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