我们提出了一种用于多用户多输入多输出（MIMO）多流下行链路传输的系统，该系统在发射机处采用基于协方差的线性预编码器，在每个接收机处采用最小均方误差（MMSE）均衡器。 用户设备的天线被布置为接收绑定到该用户的不同流。 此外，允许这些接收不同流的天线通过联合均衡器彼此协作，从而导致多用户MIMO多流传输链路。 根据协方差信道状态信息（CSI）为每个流设计预编码器。 数值分析表明了该系统的可行性和实用性。 利用所提出的方法，可以将用于多用户多输入单输出（MISO）单流传输的基于协方差的预编码概念有效地扩展到多用户MIMO多流传输链路。

RtspLiveServer 很多朋友找了很久的RTSP流转发工具，一个rtsp输入流提供多个rtsp输出流，支持多个平台，里面有下载，非常的不错，赶紧下载试试。

matlab代码加法DID-MDN 使用多流密集网络的密度感知单图像去雨 ， []（CVPR'18） 我们提出了一种新颖的基于密度感知的多流密集连接的卷积神经网络算法，称为DID-MDN，用于联合降雨密度估计和除雨。 所提出的方法使网络本身能够自动确定雨量密度信息，然后有效地去除由估计的雨量密度标签指导的相应雨斑。 为了更好地表征具有不同尺度和形状的雨条纹，提出了一种多流密集连接的排水网络，该网络可有效利用不同尺度的特征。 此外，将创建一个新的数据集，其中包含带有雨水密度标签的图像，并将其用于训练建议的密度感知网络。 @inproceedings{derain_zhang_2018, title={Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network}, author={Zhang, He and Patel, Vishal M}, booktitle={CVPR}, year={2018} } 先决条件： Linux Python 2或3 CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuD

如何在 Matlab 2019b 中创建多流 CNN 模型的示例

行业分类-化学冶金-一种智能风送式多流抑尘装置.zip

Deepstream 5.1 YOLOv4应用 该Deepstream应用程序展示了以高FPS吞吐量运行的YOLOv4！ PS-单击gif观看整个视频！ 指数 深度流设置 这篇文章假设您拥有功能齐全的Jetson设备。 如果没有，您可以在参考文档。 1.安装系统依赖项 sudo apt install \ libssl1.0.0 \ libgstreamer1.0-0 \ gstreamer1.0-tools \ gstreamer1.0-plugins-good \ gstreamer1.0-plugins-bad \ gstreamer1.0-plugins-ugly \ gstreamer1.0-libav \ libgstrtspserver-1.0-0 \ libjansson4=2.11-1 2.安装Deepstream 从此处将DeepStream 5.1 Jetson

基于广义极化变换的多流信号传输理论与方案研究

针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。