提出的同步方法把Chirp信号扫频频率范围和扫频时间都扩展了一倍的本地信号与接收信号相乘,并利用乘积信号中主要频率分量的强度来构成反馈环路,再通过该反馈环路来对输入信号的延迟进行跟踪和锁定。分析和仿真结果表明, 该方法可以完成系统的时间同步任务。该方法的核心在于把本地参考信号的扫频频率范围和扫频时间进行了扩展,从而排除了常用方法在宽带、超宽带情况下受信道影响的问题,同时由于避免了使用滑动相关器,也因此降低了复杂度。

这是一种新的元启发式算法，称为最有价值玩家算法 (MVPA)，用于解决优化问题。 开发的算法的灵感来自于运动员组队的运动，然后这些球员集体（以团队形式）竞争以赢得冠军，他们也单独竞争以赢得 MVP 奖杯。 MVPA 是一种非常有竞争力的优化算法，与许多其他优化算法相比，它收敛速度快（函数评估数量更少）并且更成功（总体成功率更高）。

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受美国帝王蝶迁徙行为的影响，Wang等提出帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization, MBO)。MBO有2个算子：具有局部搜索能力的迁移算子和具有全局搜索能力的调整算子。目前针对MBO算法的应用领域相对较少，读者可根据自己意愿对其进行改进或将其应用在不同的研究方向。

所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。除了共同的控制参数外，不同的算法需要自己的算法特定的控制参数。 比如GA使用变异概率、交叉概率、选择算子； PSO 使用惯性权重、社会和认知参数； ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数； HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。 同理，其他算法如 ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO 等，也需要对各自的算法特定参数进行调优。 算法特定参数的适当调整是影响上述算法性能的一个非常关键的因素。 算法特定参数的不当调整要么会增加计算量，要么会产生局部最优解。 考虑到这一事实，Rao 等人。 (2011) 介绍了基于教学的优化 (TLBO) 算法，该算法不需要任何特定于算法的参数。 TLBO 算法只需要通用的控制参数，如种群大小和

资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项，SoftWare的一部分与数据预处理有关，而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息，请参考requirements.txt： 软件： Python库： 设置 本节提供了使项目运行的步骤，解释和示例。 1）克隆此仓库 $ git clone git

Ant Lion Optimizer (ALO) 模仿自然界中蚁狮的狩猎机制。 狩猎猎物的五个主要步骤得以实现，例如随机行走蚂蚁，筑筑陷阱，将蚂蚁困在陷阱中，捕捉猎物和重建陷阱。 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，The Ant Lion Optimizer，工程软件进展，第 83 卷，2015 年 5 月，第 80-98 页，ISSN 0965-9978， http: //dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.01.010。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997815000113 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/ALO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的

新颖的计时器 人机交互 设计一个新颖的计时器，目标是新颖、多功能；实现满足功能要求所需要的界面设计。

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