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City College of the City University of the New York的Jianliang Zheng提供了NS2的IEE 802.15.4（zigbee）脚本，源程序和文档等。由于Zheng的个人主页已经登不上，所以上传到scdn上供需要的人使用。

这本书的标题。选择频道代码：古典和现代，以反映本书确实涵盖经典和现代频道代码的事实。它包括BCH代码，Reed-Solomon代码，卷积代码，有限几何，代码，turbo代码，低 - 密度奇偶校验（LDPC）代码和产品代码。但是，标题有第二种解释。虽然本书的大部分内容都是关于LDPC码的，但这些都可以被认为是经典的（1961年首次发现）和现代的（大约在1996年被重新发现）。大卫·福尼在1999年8月的IMA关于图表代码的谈话中的声明就是一个例证，“感觉就像早期的一样。”作为经典/现代二元性的另一个例子，有限几何代码在20世纪60年代被研究，因此是经典的码。然而，Shu Lin等人重新发现了它们。大约2000年作为一类具有非常吸引人的特征的LDPC码，因此也是现代码。有限几何代码的经典和现代化的特征在于它们的解码器：一步硬判决解码（经典）与迭代软解码解码（现代）

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NB-LDPC码的EMS解码器 NB-LDPC码的扩展最小和解码器。 使用截短的低值LLR降低MS的复杂度。 由伊曼纽尔·布蒂永（Emmanuel Boutillon）教授提供（Lab-STICC）

递归神经网络模型用于纠错 该存储库提供了在描述的各种模型的源代码。 该项目旨在实现和评估神经网络模型，特别是递归神经网络（RNN），双向递归神经网络（BRNN），序列到序列（seq-to-seq）模型以及最终基于注意力的机制。序列到序列模型。 下图说明了预测给定不正确短语的正确形式的编码器-解码器模型。 DyNet库 在当前项目的实施中，我们一直在使用DyNet。 动态神经网络工具包或DyNet是一个神经网络库，适用于具有动态结构的网络。 DyNet支持在神经网络计算中使用的静态和动态声明策略。 在动态声明中，每个网络都是通过使用有向和无环计算图构建的，该图由定义模型的表达式和参数组成。 DyNet在CPU或GPU上有效工作，最近为许多NLP研究论文和项目提供了支持。 您可以找到有关DyNet的更多信息。 资料集 我们的方法与语言无关。 专门针对我们的项目，我们使用对模型进行了训练和评估，

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同济大学参见朱慈勉的计算结构力学和结构力学。清华的参见袁驷的计算结构力学，北大的参见sap84.其中里面是计算结构力学的matlab程序和书籍。