调制是所有无线通信的基础，调制是一个将数据传送到无线电载波上用于发射的过程。如今的大多数无线传输都是数字过程，并且可用的频谱有限，因此调制方式变得前所未有地重要。 　　如今的调制的主要目的是将尽可能多的数据压缩到少的频谱中。此目标被称为频谱效率，量度数据在分配的带宽中传输的速度。此度量的单位是比特每秒每赫兹（b/s/Hz）。现在已现出现了多种用来实现和提高频谱效率的技术。 　　幅移键控（ASK）和频移键控（FSK） 　　调制正弦无线电载波有三种基本方法：更改振幅、频率或相位。比较先进的方法则通过整合两个或者更多这些方法的变体来提高频谱效率。如今，这些基本的调制方式仍在数字信号领域中使用。

贵州地区煤层多为低透高突煤层,针对这种情况以六盘水松河煤矿为背景研究了操作简单、适用性强的掏穴增透技术在贵州地区的应用前景。通过COMSOL Multiphysics数值模拟与工程实践验证相结合,证明了掏穴增透技术在增透强化抽采方面有较好的效果,值得在贵州地区广泛推广。

微信的请求方式（mmtls） 通过fiddler抓包可以看到，微信以mmtls方式发出http请求， 如：http://short.weixin.qq.com/mmtls/21a3ff59。 基于TLS1.3草案标准，设计实现安全通信协议mmtls。 下三篇文章大致了解这种请求的原理 SSL/TLS协议运行机制的概述 基于TLS1.3的微信安全通信协议mmtls介绍 聊聊HTTPS和SSL/TLS协议 微信开发者工具 小程序基于的浏览器内核 微信小程序运行在三端：iOS、Android 和 用于调试的开发者工具 在 iOS 上，小程序的 javascript 代码是运行在 JavaScript

"供应链管理"课程作为一门理论性和实践性都很强的经管类课程,需要创新案例教学思维和方法,建设教学案例库并实现其动态更新。在探究案例教学模式与课程内容体系匹配关系的基础上,文章构建了包括正逆向结合的"引例+实例+案例+创例"的闭环型"3+1"案例教学式体系,设计了"两横一竖"案例教学方法,提出了矩阵型"3+1"模式的案例教学,以期为经管类课程的案例教学模式改革提供参考。

当存在许多不同的导数功率计数参数ρ1 <ρ2 <时，我们研究了标量有效场理论（EFT）的软行为。 。 。 <ρQ。 我们阐明了增强的软限制的概念，并使用它们来扩展标量EFT的壳上递归技术的范围。 例如，我们用两个功率计数参数ρ1 = 1和ρ2 = 2进行理论的详细研究，其中包括位移对称广义伽利略。 我们证明了最小限度增强的软极限可以唯一地挑选出Dirac-Born-Infeld（DBI）对称性，包括DBI伽利略。 对于特殊的软限制，我们在所研究的理论类别中唯一地选择了特殊的伽利略。 我们更加仔细地研究了DBI伽利略振幅，验证了递归技术在生成六点振幅中的有效性，并明确证明了在DBI伽利略对偶性下所有振幅的不变性。

AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为小型模型、中型模型、大型模型和极大型模型，其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。 AI大模型的发展历程非常丰富多样，目前已经涌现了许多具有重要影响力的大模型。然而，随着技术的不断进步和研究的推进，我们可以期待更多更强大的AI大模型的涌现。这些模型将继续通过更大的参数量和更深的网络结构来提升性能，同时也需要更强的计算资源、更优秀的算法优化方法以及更多的训练数据来支持。 AI大模型的出现带来了许多优点，例如更精确的预测能力、更好的泛化能力和更广泛的应用范围。然而，AI大模型也存在一些不足之处，比如需要更高的计算资源和训练时间，以及对数据的依赖性较强。此外，由于模型参数量过大，AI大模型也面临着可解释性不足、难以部署和隐私保护等问题

电网安全运行的关键和电力安全的支撑就是电力通信，电力工 业的快速发展对电力通信系统提出了更高的要求。光纤通信技术的 重量很轻、容量很大、损耗很低、抗干扰能力很强，尤其是光纤通信 的光波分复用和光交换作用，满足了数字化发展的要求，也使电力 综合通信的能力得到了提高，所以，光纤通信技术在电力通信中广 泛应用，可是随着时代的发展，要不断加强对光纤通信技术的开发 和研究。 1 在电力通信中应用光纤技术的重要性 1.1 在电力通信系统中，网络具有复杂性 电力系统中的通信需要使用各种不同的设备，可是设备不同， 接口的方式和转换的方式也就不同了，例如，用户线的延伸、中继线 的传输等。除此之外，各种通信手段在电力系统中使用，增加了电力 通信系统的复杂性。

数据集是数据科学领域中最重要的基石之一。为了开展任何数据分析或机器学习项目，我们需要大量的数据。数据集不仅可以帮助我们了解数据的性质，而且可以训练模型以预测未来的趋势和结果。模型的性能和效果的好坏，很大程度上取决于训练数据的质量和规模。因此，数据集的质量和规模是评估数据科学和机器学习项目成功与否的关键指标。

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为更好地在自然地理学野外实践教学中贯彻以学生为本的教学理念，提出利用GIS技术开发探究式自然 地理野外实习平台系统。该系统变革了传统的理论验证型和认知型实习模式，提高了学生实习的自主性和能动 性。对探究式自然地理实习平台系统需求进行了分析，并根据该需求，对平台系统框架和功能进行了设计，对研 制该系统的核心技术进行了深入研究，最后以庐山自然地理野外实习为例，对该系统进行了验证。验证结果表 明该平台系统能够提高实习质量，增强学生学习自主性，具有重要的应用推广价值。