tn专题
3GPP R18 NTN中的skipping TN measurement(NR SIB25有什么用？)
R18 38.300中对NTN-TN mobility进行了增强，如下黄色字体： 对于NTN-TN mobility，网络可以在SIB25中广播关于NR TN和EUTRA TN覆盖区域的小区信息。 Earth-Fixed、Quasi-Earth-fixed和Earth-Moving cells都支持此功能。覆盖信息会包含在地理TN areas list中，还会指示相关的频率信息。
mysql数据库：read_me_recover_tn勒索恢复---惜分飞
最近有客户被MySQL删库勒索,现象如下:1. 删除掉以前的库,并创建一个同名库,并且会创建一个read_me_recover_tn库,类似下图: 2. 在read_me_recover_tn库中有一个readme表,每个被删除然后创建的库里面也有一个readme表 3. 每个readme表内容类似信息类似: mysql> desc readme
机器学习中TP，TN，FP，FN，Acc，Pre，Sen, Rec的含义
1、 TP，TN，FP，FN的理解 定义 第一个字母T/F代表预测的结果是否和实际情况相符：即如果真实情况为正样本（P），预测为正样本（P），则为T；如果真实情况为负样本（N），预测为负样本（N），则为T；如果真实情况为P，预测为N，则为F；如果真实情况为N预测为P，则为F。 第二个字母P/N代表预测结果的正负：如果预测为正样本，则为P；如果预测为负样本，则为N。 TP：true posi
【NTN 卫星通信】基于NTN和TN的Inter-PLMN海事应用场景
1 场景概述 NTN和TN联合组网的场景，可以有多种应用方式，以下用例描述了同时使用多个卫星PLMN和一个地面5G PLMN的海事场景。 MNO-G是一家成熟的卫星PLMN运营商，运营着几颗GEO卫星。MNO-L是一个相对较新的卫星PLMN运营商，操作LEO卫星星座。MNO-G和MNO-L已经部署了基于5G系统的卫星网络。MNO-T在岛屿国家A拥有陆地5G PLMN基础设施，其领土被海
浅谈语义分割、图像分类与目标检测中的TP、TN、FP、FN
语义分割 TP：正确地预测出了正类，即原本是正类，识别的也是正类 TN：正确地预测出了负类，即原本是负类，识别的也是负类 FP：错误地预测为了正类，即原本是负类，识别的是正类 FN：错误地预测为了负类，即原本是正类，识别成了负类 代码可见：一整套计算correct, labeled, inter, union, tp, fp, tn, fn的代码 目标检测 1
机器学习分类评估四个术语TP，FP，FN,TN
分类评估方法主要功能是用来评估分类算法的好坏，而评估一个分类器算法的好坏又包括许多项指标。了解各种评估方法，在实际应用中选择正确的评估方法是十分重要的。 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例(positive)和负例(negative)分别是: 1.True positives(TP):被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数;
【NTN 卫星通信】TN 和 NTN的Inter-PLMN应用场景
1 概述 本文描述地面网络（TN）和非地面网络（NTN）联合组网时的多个移动运营商的用例。 2 场景描述 此场景描述了一个滑雪山环境，其中5G NR(地面)覆盖由特定的MNO-A(和其他MNO，移动运营商)在有限的人口区域(酒店/度假村和滑雪场周围)提供，同时由MNO-SAT提供5G NTN覆盖。MNO-SAT与MNO-A有漫游协议，包括在没有蜂窝网络覆盖的偏远地区的漫游连接，以及在联合覆盖
多分类中混淆矩阵的TP,TN,FN,FP计算
关于混淆矩阵，各位可以在这里了解：混淆矩阵细致理解_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客 上一篇中我们了解了混淆矩阵，并且进行了类定义，那么在这一节中我们将要对其进行扩展，在多分类中，如何去计算TP，TN，FN，FP。 原理推导 这里以三分类为例，这里来看看TP，TN，FN，FP是怎么分布的。 类别1的标签： 类别2的标签： 类别3的标签： 这样我们就能知道了混淆矩阵的对角线
TN Tutorial（0-1）：建立量子态，演化门实例等
本节是注解搭建ADQC必要的基础模块： * 初始化量子态：Library.QuantumState.TensorPureState ( ) 要传参建立实例,MF只能建立参数 （1）Psi = TensorPureState( psi_ )：psi_作为一个 2**num_qbits 交由MF建立的参数张量 psi_ = qs.state_all_up( n_qub
Adobe TechNote:tn_16417(Using FlashVars to pass variables to a SWF)
翻译Adobe TechNote: tn_16417 通过FlashVars为SWF传参数 简介 Macromedia Flash Player的FlashVars属性提供了一个把参数导入一个首次初始化的Flash视频top level的有效途径。该特性要求Flash Player 6或其后来版本的支持。如需获得如何给Flash Player 6之前版本传参数，请参考下文的Ad
Adobe TechNote:tn_12701(Flash OBJECT and EMBED tag attributes)
翻译Adobe TechNote: tn_12701 Flash OBJECT和EMBED标签属性本文档覆盖如下(话题) 必选的标签属性；可选的标签属性；Active Content JavaScript.本文档列出了为发布Adobe Flash视频而必选和可选的OBJECT和EMBED标签属性。对于这些标签属性的特定用法，可以参考Using Flash手册(部分)，该部分专门讲解O
Adobe TechNote:tn_4150(Macromedia Flash OBJECT and EMBED tag Syntax)
翻译Adobe TechNote:tn_4150 Macromedia Flash OBJECT和EMBED标签语法 摘要：如果需要在某浏览器的一个HTML页面正常地播放Flash视频，那么该页面就应包含能够引用(reference)欲打开/播放的Flash视频的标签：OBJECET和EMBED。OBJECT用于Windows系统的IE浏览器，EMBED用在Netscape Navigato
基础概念——TP、FP、TN、FN、IOU、PR、AP、Interpolated AP、AUC、mAP
TP、FP、TN、FN 都是站在预测的立场看的： TP：预测为正是正确的 FP：预测为正是错误的 TN：预测为负是正确的 FN：预测为负是错误的 准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall) 准确度：分类器正确分类的样本数与总样本数之比 （TP+TN）/ (TP+TN+FP+FN) 精准率Precision：所有被预测为正样本的样本中预测对的比例 (T
卫星通信：地面网络 (TN) 和非地面网络 (NTN)
今天的大多数卫星通信都是基于专有解决方案，但这种情况可能很快就会改变。非地面网络成为第 17 版3GPP标准的一部分，为卫星、智能手机和其他类型的大众市场用户设备之间的直接通信奠定了坚实的基础。 随着移动通信技术在全球范围内的采用率不断上升，使用它为任何人、任何地点、任何时间提供无缝全球覆盖的目标变得越来越重要。这导致了地面和非地面卫星网络技术的重大进步。 地面网络 (TN) 和非地面网络
关于液晶显示LCD、TFT、IPS、VA、TN、HTN、STN、FSTN、DSTN、CSTN、VATN（BTN）
关于液晶显示屏分类特点LCD-TFT广义TN狭义TN90°液晶扭曲窄视角，单色HTN90-120°液晶扭曲中视角，单色广义STN狭义STN180-270°液晶扭曲宽视角，单色FSTN180-270°液晶扭曲，薄膜补偿宽视角，单色，黄绿或蓝底DSTN180-270°液晶扭曲，双STN技术宽视角，单色，高对比，黑白显示CSTN180-270°液晶扭曲宽视角，彩色（低彩65536），狭义的TFT彩屏VA
机器学习中TP，TN，FP，FN，Acc，Pre，Sen, Rec的含义
1、 TP，TN，FP，FN的理解 定义 第一个字母T/F代表预测的结果是否和实际情况相符：即如果真实情况为正样本（P），预测为正样本（P），则为T；如果真实情况为负样本（N），预测为负样本（N），则为T；如果真实情况为P，预测为N，则为F；如果真实情况为N预测为P，则为F。 第二个字母P/N代表预测结果的正负：如果预测为正样本，则为P；如果预测为负样本，则为N。 TP：true posi
TP 真阳性 TN FP FN
TP、True Positive 真阳性：预测为正，实际也为正 FP、False Positive 假阳性：预测为正，实际为负 FN、False Negative 假阴性：预测与负、实际为正 TN、True Negative 真阴性：预测为负、实际也为负。 也就是说，预测和实际一致则为真，预测和实际不一致则为假；如果预测出来是“正”的，则为“阳”，预测结果为 “负”，则为“阴”。 先看
一文详解人工智能分类方面的KPI评价标准：混淆矩阵、TP、FP、FN、TN、P-R曲线图、ROC曲线图
目录 样本概念 混淆矩阵理论知识 概念 TP、FP、FN、TN介绍 概念 TP FP FN TN 备注 关系解释 Key Performance Indicator Precision 标准介绍 概念介绍 样本概念介绍 公式 实际计算 Recall 标准介绍 概念介绍 样本概念介绍 公式 实际计算 F1 Score 标准介绍 公式 实际计算