This is the readme for applying deep learning for joint channel estimation and detection in OFDM system. 只是其中一部分，另一部分，分开上传，因为太大le The codes have been tested on Ubuntu 16.04 + tensorflow 1.1 + Python 2.7 Dependences: 1. Tensorflow 2. Winner Channel Model Get Start: cd ./DNN_Detection python Example.py

### Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm for Cognitive Radio #### 摘要与背景 本文提出了一种自适应双阈值能量检测算法（Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm, ADTED），该算法针对传统频谱感知算法易受噪声影响的问题进行了改进。在认知无线电系统中，次级用户（Secondary User, SU）可以通过感知频谱空洞来利用未被初级用户（Primary User, PU）使用的频段。因此，频谱感知技术是认知无线电技术的核心，对于提高网络吞吐量和灵活性至关重要。 #### 算法原理 ADTED算法基于传统的能量检测方法，但通过引入自适应双阈值机制提高了性能。该机制允许算法根据观测结果与预设阈值之间的比较，在单轮感知和双轮感知之间自动切换。具体来说： - **单轮感知**：如果观测结果低于较低的阈值，则认为频段未被占用。 - **双轮感知**：如果观测结果位于两个阈值之间，则进行第二次更长时间的感知以提高检测准确性。 - **频谱占用确认**：只有当观测结果高于较高的阈值时，才认为频段被占用。 #### 数学模型与分析 为了评估算法性能，文中推导了检测概率、虚警概率以及感知时间的数学表达式。这些表达式对于理解算法在不同信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）下的行为至关重要。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：表示正确检测到初级用户存在的概率。 - **虚警概率**（Probability of False Alarm, Pf）：表示错误地将不存在初级用户的频段识别为存在初级用户的情况。 - **感知时间**：完成一次完整感知过程所需的时间。 #### 模拟与实验验证 通过蒙特卡罗模拟方法，对ADTED算法进行了性能验证，并绘制了SNR与检测概率、SNR与感知时间之间的关系图。此外，还在基于GNU Radio和通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral, USRP）的真实认知无线电系统上进行了实验验证。实验结果表明，与现有频谱感知方法相比，ADTED算法能够在合理的时间内实现更高的检测概率。 #### 结论 本文提出的ADTED算法通过引入自适应双阈值机制显著提高了认知无线电系统中的频谱感知性能。该算法能够有效应对噪声干扰问题，并在保持合理感知时间的同时，提高了检测准确率。这对于提升认知无线电系统的整体性能具有重要意义。 #### 关键词解析 - **能量检测**（Energy Detection, ED）：一种基本的频谱感知方法，通过测量接收信号的能量来判断频段是否被占用。 - **软件无线电**（Software Radio）：一种可以由软件定义其功能的无线电通信系统。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：衡量算法正确检测到初级用户存在的能力。 - **感知时间**（Sensing Time）：完成一次频谱感知操作所需的时间长度。 ### 总结 本文详细介绍了一种适用于认知无线电的自适应双阈值能量检测算法。该算法通过对传统能量检测方法的改进，有效地解决了噪声敏感性问题，并在理论分析、模拟仿真及实际测试等多个层面上验证了其优越性。对于进一步提高认知无线电系统的频谱利用率和性能具有重要的理论意义和应用价值。

内容概要：本文主要介绍了一种针对Esri公司ArcGIS地理空间平台存在的任意文件读取漏洞，提供了详细的漏洞重现步骤和具体实例。文中通过FOFA语句进行资产定位并利用nuclei工具包制作了一个专门用于检测该漏洞的安全测试模板（nuclei poc），其中包含了完整的HTTP请求构造细节以及预期响应特征匹配规则。 适合人群：安全研究者和技术爱好者对Web应用程序特别是地理信息系统方面的渗透测试感兴趣的群体。 使用场景及目标：为研究人员提供一种有效的方法来进行针对特定版本ArcGIS服务器的渗透测试，同时帮助企业或机构检查自身的ArcGIS部署是否存在此类风险并采取措施加以修复。 阅读建议：建议读者仔细阅读文中的每一部分，尤其是涉及到具体的请求头设置和匹配条件设定的部分，在实际操作时可以根据自身环境调整某些参数如主机地址等字段。此外，还应该关注最新发布的官方补丁情况以确保系统的安全性。

本次实验是做一个基于番茄叶数据的植物病虫害AI识别项目，掌握番茄病虫害分类模型的加载、掌握番茄病虫害分类模型、进行推理预测方法握了病虫害智能检测项目的从数据采集到卷积神经网络模型构建，再到使用采集的数据对模型进行训练，最后使用模型进行实际的推理完整的开发流程。 任务1：常见数据采集方法（ kaggle植物病虫害开源数据集的使用番茄病虫害分类数据标注） 任务2：导入数据集（ 病虫害图片导入实验、tensorflow番茄病虫害模型训练前数据预处理） 任务3：模型选择与搭建（深度学习神经网络、keras高级API的使用、keras构建分类卷积神经网络模型） 任务4：模型训练与模型评估（基于预训练模型进行模型微调训练、tensorflow保存模型） 任务5：模型加载与预测（ tensorflow评估番茄病虫害模型、使用tensorflow对番茄病虫害模型进行番茄病虫害情况预测）

LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅其论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的ten

该教程全面阐述了CCDC变化监测过程中所需用到的全部流程，冰包含了相关的下载代码，你只需要修改自己的研究区即可在谷歌地球引擎中（GEE）实现CCDC的全过程分析。 土地覆盖变化影响自然和人为环境，并被全球气候观测系统视为基本气候变量。例如，荒漠化导致从植被生态系统到沙漠的土地覆盖过渡，毁林导致森林转变为人为改造的土地利用，城市发展可以将自然环境转变为建筑物和道路覆盖的环境。为了了解这些过渡的影响，在国家至区域尺度上对其进行量化至关重要，这通过遥感分析来实现。 使用遥感数据监测土地变化需要将图像转换为关于景观变化的有用信息的方法。一个被广泛应用的方法是连续变化检测和分类（CCDC；Zhu and Woodcock 2014）。本教程将演示如何在Google Earth Engine上应用CCDC进行土地变化监测。

时间序列是一类重要的时间数据对象，可以很容易地从科学和金融应用中获得，并且时间序列的异常检测已成为当前的热门研究课题。 这项调查旨在提供有关异常检测研究的结构化和全面的概述。 在本文中，我们讨论了异常的定义，并根据每种技术采用的基本方法将现有技术分为不同的类别。 对于每个类别，我们都会确定该类别中该技术的优缺点。 然后，我们简要介绍一下最近的代表性方法。 此外，我们还指出了有关多元时间序列异常的一些关键问题。 最后，讨论了有关异常检测的一些建议，并总结了未来的研究趋势，有望对时间序列和其他相关领域的研究者有所帮助。

overfeat:Classification, Localization and Detection using Deep Learning ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013) ICCV

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