论文研究-列结构分解分析模型.pdf,  在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.

内容索引:VC/C++源码,网络相关,Modem,语音,电话　　一个语音电话Modem源代码，基于VC++代码编写，它是通过调制解调器来进行语音电话开发的程序，在以前，是个热点讨论的话题，有兴趣的朋友有很多，虽然是早几年的代码，但你仍然可以参考哦。 　　源码爱好者注：本程序需要调制解调器的支持，否则可能运行失败，并且需要调制解调器支持语音传输，通话时通过麦克风和话筒来进行。

《D2D仿真资料包.zip》是一份非常有价值的资源文件，旨在为对D2D（Device-to-Device）通信感兴趣或需要深入研究该领域的人提供支持。D2D通信是一种新兴的通信模式，通过直接设备间的通信，实现低延迟、高速率的数据传输，被广泛应用于无线通信和移动网络等领域。 这个资源文件包含了丰富的文献和代码，为你提供了全面而深入的学习资料。首先，你将找到一系列精选的文献和研究论文，涵盖了D2D通信的基本原理、技术挑战、应用场景等方面。这些文献将帮助你建立对D2D通信的整体认识，并为你提供理论指导和研究思路。 此外，资源文件中还包含了实用的代码示例和仿真工具，帮助你更好地理解和掌握D2D通信的实际实现。通过运行这些代码示例，你可以模拟不同场景下的D2D通信，观察和分析其性能特点，如传输速率、功耗、信道容量等。 《D2D仿真资料包.zip》的独特之处在于它不仅提供了文献资料，还结合了实际的代码示例，为你提供了全面而深入的学习体验。无论你是学生、研究人员还是从业者，这个资源文件都将成为你理解和应用D2D通信的重要工具。 如果你对D2D通信感兴趣，或者需要深入研究和应用这一领域，那么不

单色光干涉面接触润滑膜厚在线测量.pdf,提出了滑块 玻璃盘形成的面接触润滑油膜厚度光干涉在线测量方法。以单色激光为光源，根据油膜厚度变化引起平行干涉条纹平移的物理特征，基于光流和动态时间规整技术构造复合算法，测量干涉图像相邻帧空间域上一维光强曲线的位移，从而得到相邻帧之间的油膜厚度差。从零速度开始记录每一帧干涉图像对应的膜厚变化，实时计算出当前帧对应的膜厚，实现了膜厚的在线测量。当前算法的测量结果与离线膜厚测量结果进行了对比，验证了该系统的测量准确性。进行了阶跃载荷、匀加速及匀减速工况下的膜厚测量，揭示了膜厚变化规律。

采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。

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情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

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基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。