针对在任意阶正交幅度调制(M-QAM)的相干光通信系统中发射激光器与本振激光器之间存在频率偏差的问题，提出了一种基于幅度比值的低复杂度频偏估计算法。该算法先对接收信号做快速傅里叶变换(FFT)，再利用所获得的离散谱中主峰值与次峰值的关系进行频率插值，从而对频偏进行精确估计，大幅减少了运算复杂度。仿真了算法在20 Gbaud 16QAM 的单偏振传输系统中的性能，并与梯度下降法(GD)和调频Z 变换(CZT)的频偏估计算法进行了对比，仿真结果显示，基于幅度比值的频偏估计算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动，而且与3次迭代的GD 算法和CZT算法精度相当，但硬件复杂度降低了约75%。

环境复杂度是无人地面车辆自主性评价三因素（即任务复杂度、环境复杂度、人机交互程度）的一个重要方面。在对美国陆军新版《作战纲要》中作战环境分析的基础上，定义无人地面车辆乡村典型工作环境，以该环境复杂度作为评价目标，分为道路环境、车道内障碍、路面覆盖、路面破损、光照与阴影、成像模糊六个评价方面，建立乡村典型工作环境复杂度评价指标体系。通过算法进行道路边界分割，实现定量评价，并给出典型场景中环境复杂度的参考值。

source monitor 圈复杂度检测工具

针对大规模多用户多输入多输出（MIMO）系统中基站端检测复杂度高的问题，提出了一种低复杂度、基于强制收敛的变量节点全信息高斯消息传播迭代检测（VFI-GMPID-FC）算法。首先对传统的 GMPID算法进行改进，得到VFI-GMPID算法，VFI-GMPID算法的检测性能逼近最小均方误差检测（MMSE）算法，但复杂度要大大低于MMSE算法。然后结合强制收敛思想和VFI-GMPID，提出VFI-GMPID-FC算法，进一步降低算法复杂度，提升检测效率。最后通过仿真结果表明，所提算法在保证检测性能的同时，能有效地降低算法的复杂度。

阿尔兹海默症和轻度认知障碍作为神经系统退行性疾病,其认知能力明显下降,大脑复杂度发生变化,排列熵是研究复杂度的新方法。将排列熵方法应用于健康对照、轻度认知障碍和阿尔兹海默症患者的功能磁共振影像图像复杂度分析,并利用支持向量机十折交叉验证估算分类准确率。结果显示,6个脑区在整个病程复杂度出现显著差异,健康对照和阿尔兹海默症的分类准确率达到95.90%.说明排列熵可以作为衡量阿尔兹海默症患者大脑复杂度变化的新指标,同时为阿尔兹海默症疾病辅助诊断提供新视角。

文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代神经网络体系结构，利用新技术进行注意力加权和跳过嵌入，以加快训练速度并提高模型质量。 在字符级别或单词级别上训练并生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们与CPU生成文本。 在GPU上进行训练时，利用功能强大的RNN的CuDNN实现，与典型的LSTM实现相比，可大大缩短训练时间。 使用上下文标签训练模型，从而使其在某些情况下可以更快地学习并产生更好的结果。 您可以在此免费玩textgenrnn并使用GPU训练任何文本文件！ 阅读或以获取更多信息！

最大流标号法的复杂度讨论 找一条增广链的计算量是容易估计的，不会超过O(n2) 但是最多迭代多少次(即增广的次数)就很难估计，在最坏情况下，与边的容量有关；如上图：先增广 s  u  v  t , 然后增广 s  v  u  t，每次只能增广 1 个单位，故要增广4000次才能结束 克服这种缺点的经验方法： 尽量先用段数少的增广链 尽量不重复前面出现过的增广链

针对室内信道 ,提出一种基于 UWB多径信号中最强路径检测的 TOA估计算法 .通过卷积运算进行最强路径搜索 ,进而完成 TOA估计 .TOA估计过程不依赖视距路径(line-of-sight path)检测 ,适合于 NLOS(non line-of-sight)情形 ,且最强路径搜索避免了阈值设置过程 ,相比 LP搜索计算复杂度低 .通过对 IEEE .802.15.4a标准下 NLOS信道模型的仿真实验 ,讨论了各参数估计偏差对定位性能的影响 , 验证了本定位算法在室内多径信道下的适用性 .

试完成求有向图的强连同分量的算法，并分析算法的时间复杂度

本指南可以绘制曼德勃罗图。 在默认值中，它计算 Z=Z^2+C 进行 20 次迭代，其中 Z 最初等于 0，C 具有由 meshgrid 函数（内置）创建的每个像素的值。 尽管曼德勃罗方程是 Z=Z^2+C，但您可以在 1 - 50 之间改变方程的阶数。 迭代次数越多，轴中的点除了更多的结果时间外，还能在图像中提供更好的结果。 要缩放图形区域，您必须大致选择点，然后将中心值更改为该点值，然后按“显示图形”按钮。 因为这是第一个版本，所以可能会缺乏使用。