关键结论和引用论文记录(比较杂)

2024-02-03 14:08

本文主要是介绍关键结论和引用论文记录(比较杂),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.解非线性薛定谔方程有很多递归解法,分布傅里叶算法是最准确,计算复杂度最低的解法

T. R. Taha and M. J. Ablowitz, “Analytical and numerical aspects of certain nonlinear evolution equation, II, numerical, nonlinear Schroedinger equation,” J. Computat. Phys., vol. 5, pp. 203–230, 1984.

 

2. LDPC误码率阈值  1*e-2

 IEEE P802.3ca 50G-EPON Task Force, “Physical layer specifications and management parameters for 25 Gb/s and 50 Gb/s passive optical networks,” 
http://www.ieee802.org/3/ca/index.shtml

 

3. Full Service Access Network

http://www.fsan.org/

 

4. 如果神经网络输入层节点数小于prbs15的那个15,神经网络就学不到prbs的特征

Pattern recognition can be avoided when the number of inputs to the NN is equal or less than the size of a unique word of data in the training sequence (for example 15 for PRBS15) since all the 15-bit data inputs are unique, and therefore the NN can’t learn the generator polynomial.

92 and 50 Gbps TDM-PON using Neural Network Enabled Receiver Equalization Specialized for PON

 

5.The time division multiplexed passive optical network (TDMPON) has been the most popular and important infrastructure to realize fiber to the home/building (FTTH/FTTB) since it was invented in the late 1980s

DSP enabled next generation 50G TDM-PON

 

这篇关于关键结论和引用论文记录(比较杂)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/674391

相关文章

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Servlet中配置和使用过滤器的步骤记录

《Servlet中配置和使用过滤器的步骤记录》:本文主要介绍在Servlet中配置和使用过滤器的方法,包括创建过滤器类、配置过滤器以及在Web应用中使用过滤器等步骤,文中通过代码介绍的非常详细,需... 目录创建过滤器类配置过滤器使用过滤器总结在Servlet中配置和使用过滤器主要包括创建过滤器类、配置过滤

正则表达式高级应用与性能优化记录

《正则表达式高级应用与性能优化记录》本文介绍了正则表达式的高级应用和性能优化技巧,包括文本拆分、合并、XML/HTML解析、数据分析、以及性能优化方法,通过这些技巧,可以更高效地利用正则表达式进行复杂... 目录第6章:正则表达式的高级应用6.1 模式匹配与文本处理6.1.1 文本拆分6.1.2 文本合并6

python与QT联合的详细步骤记录

《python与QT联合的详细步骤记录》:本文主要介绍python与QT联合的详细步骤,文章还展示了如何在Python中调用QT的.ui文件来实现GUI界面,并介绍了多窗口的应用,文中通过代码介绍... 目录一、文章简介二、安装pyqt5三、GUI页面设计四、python的使用python文件创建pytho

百度/小米/滴滴/京东,中台架构比较

小米中台建设实践 01 小米的三大中台建设:业务+数据+技术 业务中台--从业务说起 在中台建设中,需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况,判定是否真的需要中台。 小米参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等,再结合其业务发展历程及业务现状,整理了中台架构的核心方法论,一是企业如何共享服务,二是如何为业务提供便利。

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学

Node.js学习记录(二)

目录 一、express 1、初识express 2、安装express 3、创建并启动web服务器 4、监听 GET&POST 请求、响应内容给客户端 5、获取URL中携带的查询参数 6、获取URL中动态参数 7、静态资源托管 二、工具nodemon 三、express路由 1、express中路由 2、路由的匹配 3、路由模块化 4、路由模块添加前缀 四、中间件

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库 文章目录 文件的状态三个区域检查当前文件状态跟踪新文件取消跟踪(un-tracking)文件重新跟踪(re-tracking)文件暂存已修改文件忽略某些文件查看已暂存和未暂存的修改提交更新跳过暂存区删除文件移动文件参考资料 咱们接着很多天以前的 取得Git仓库 这篇文章继续说。 文件的状态 不管是通过哪种方法,现在我们已经有了一个仓库,并从这个仓