DL混合预编码器 这是论文的源代码 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为自动预编码器，以及一种基于深度学习的方法，该方法可共同感知毫米波（mmWave）通道并仅需几个训练飞行员即可设计出混合预编码矩阵。 更具体地，所提出的模型利用对信道的先前观察来实现两个目标。 首先，它以无监督的方式基于周围环境优化压缩通道感测矢量，以将感测功率集中在最有希望的空间方向上。 这是通过一种新颖的神经网络体系结构实现的，该体系结构考虑了RF链上的约束并将发射机/接收机测量矩阵建模为两个复数值卷积层。 其次，提出的模型学习如何直接从投影的信道向量（接收到的感应向量）构建混合架构的RF波束成形向量。 结合了通道感测和波束预测的自动预编码器神经网络被端到端训练为一个多任务分类问题。 每个任务都是一个多标签分类问题。 下图显示了网络。 要查找有关本文和其他基于深度学习的无线通信工作的更多信息，请访问。

YaHei Consolas Hybrid 微软雅黑和Console字体混合版

混合PSO-GA算法的实现。 该存储库是Hsu-Chih Huang和Ching-Chih Tsai在论文“使用混合元启发式GA-PSO算法进行自主机器人导航的全局路径规划”中描述的算法的实现。 指示 如果尚未安装，请安装[PyGame库]（ ） 将所有源文件放在同一目录中。 如果在Windows操作系统下： 使用IDLE打开__main__.py并运行它 如果在类UNIX系统下： 打开一个终端 移至正确的目录 使用python __main__.py运行程序 去做 允许用户选择起始位置和目标位置 允许用户在其他搜索算法之间切换

博通网卡驱动，适用型号BCM43142，包名：hybrid-v35_64-nodebug-pcoem-6_30_223_271.tar.gz

本文提出了一种基于神经网络（NN）的电力需求预测方法，并提出了纯电动汽车电池/超级电容器混合储能系统的电力分配策略。 为了开发有效的预测模型，首先将驾驶循环分组并区分为三种不同的驾驶模式。 对于每种驾驶模式，可以更好地提取出具有更好驾驶特性的特征参数数据，并将其用于训练NN。 预测信息及其误差相结合，随后用于功率分配。 然后，为了应对电池和超级电容器系统的不同动态，使用了一个分频器，并通过粒子群优化算法进一步优化了它的频率，以使包括每种驱动模式的电池退化和系统能量在内的总成本降至最低。 基于这些努力，最终提出了一种实时预测功率管理控制策略。 为了验证其有效性，已经进行了仿真，以与由五个标准驾驶周期组成的速度曲线下的最新控制策略进行比较。 结果表明，通过提出的控制策略可以明显提高性能。

Evaluation of 2004 Toyota Prius Hybrid Electric Drive System Interim Report

自行制作的字体，为等宽字体 将中文的楷体和 英文的 Courier New 混合，适合程序员使用 用于替换Notepad++中的默认字体，对中文效果提升明显！

本代码实现了基于OMP算法的混合波束成型，并给出了信道模型，对于通信论文十分有帮助。

Lenovo ThinkSystem DE4000原厂官方手册Lenovo ThinkSystem DE4000H Hybrid Storage Array.pdf

yahei Consolas Hybrid 是一种合成字体，是由微软雅黑的中文字体和 Consolas 的英文字体合成的，Consolas 字体是微软专为程序员开发的一种字体，但没有中文支持，所以 Yahei Consolas Hybrid 这种字体特别适合中英文的编程开发，代码编写。