为了更好地以电力线为传输媒介进行数据传送和信息交换,对电力线通信系统发射接收机原理结构进行了研究。在设计了帧前导和帧控制符号的基础上,使用Matlab,C语言建立了与Ho-plug AV协议相兼容的基于 OFDM的电力线通信仿真系统,在协议基础上对系统性能和系统实现的关键技术进行了数据仿真和分析,并进行了低压电力线通信信道建模。结果表明,仿真系统的数据传输速率可达100 MbitJs以上。当信噪比达到7 dB.左右时,系统误比特率已降到10-6数量级,基本实现了高速、可靠的电力线通信。

南海北部神狐海域钻探获得的水合物中天然气组分以甲烷为主，为典型干气，气体甲烷碳氢同位素组成揭示天然气为典型的生物成因，为二氧化碳还原形成。南海北部地区在硫酸盐一甲烷还原界面（SMI）以下进入生物甲烷生成阶段，盐度适中，适宜产甲烷菌等菌群的生存和生物甲烷气的生成，埋深200～1500 m层段是生物甲烷的主要生成阶段。中新世中晚期、上新世和第四纪沉积物以泥为主，部分层段为砂泥岩互层，有机质丰度较高，类型好，热演化程度低，生物气生成条件优越，可为浅部天然气水合物的形成提供充足的气源。

南邮08年自然辩证法期末考试简答题和论述题，标准打印版

对现有空间插值算法进行了分析，探讨了基于移动曲面拟合等高线生成算法，优化了等高线线性内插和平滑输出的算法，编写了基于Vc++的拟合等高线程序，通过模拟数据生成等高线实验，分析了算法的优缺点，探讨了生成等高线的精度，获取的精度表明该算法是可行和有效性的。

1、修改模型路径（下载到你电脑上的路径） 2、文件 data 路径下，支持 Excel（需要预测的列名为 “sent”）。 3、运行 sentiment.py，生成结果在 result 文件夹。

自然语言处理+Transformer+文本分类+情感分析 自然语言处理+YOLO+图像描述+图文生成 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程，介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法，以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者，可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧，以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程，介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法，以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者，可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧，以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。使用Tr

【R085】自然语言处理导论【张奇&桂韬&黄萱菁】.pdf

采用sTM32F103VCT6单片机为核心器件设计多功能媒体播放器。系统硬件电路由单片机、TFT触摸彩屏、温度传感器、EEPROM芯片、Flash芯片、音频解码芯片和SD卡模块等构成，系统软件在Keil MDK设计平台上编译，由TFT液晶显示驱动程序、ADS7846触控驱动程序、VS1003音频解码器驱动程序、SD卡读取驱动程序、音乐播放功能程序和其它相关功能程序构成。实验结果表明：媒体播放器可以实现MP3音乐播放和曲目歌词频谱信息彩屏显示，且具有时钟温度显示、电子书、图片浏览和画板等多种功能。

研究了两种典型的空间谱估计方法在水声矢量传感器阵列定向中的应用，推导了空间谱的解析表达式。与标量传感器阵相比，基于矢量传感器阵列空间谱的DOA估计方法对阵列定向性能有明显改善。数值算例证明了这一点。

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。 在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。