针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制器,改善单神经元PID控制器的性能.同时,基于该算法进行了工业用温度控制试验箱设计.样机实验表明,该种新型控制算法具有学习速度快、动态响应时间短的特点,该系统具有良好的动态品质和稳态性能.

CQI是信道质量指示，英文全称channel quality indication，CQI由UE测量所得，所以一般是指下行信道质量。 LTE的下行物理共享信道（PDSCH）支持三种编码方式：QPSK、16QAM和64QAM，依次需要的信道条件也不相同，编码方式越高依赖的信道条件需要越好。 下行调度是由eNodeB决定，而eNodeB作为发射端，并不清楚信道条件如何，信道质量衡量由UE来完成。UE反馈信道质量，协议把信道质量量化成0~15的序列（4bit数来承载），并定义为CQI，eNodeB根据上报的CQI来决定对UE的调制方式、资源分配、MIMO的相关配置进行调整。

RRC重建过程是终端在异常状态下发起的一种自愈过程，很多因素都会导致RRC重建，有无线信号的因素、网络的因素、终端兼容性的因素甚至是终端本身BUG的因素，定位起来一直比较困难。本文描述重建的基本原理，问题定位思路，并结合优化案例进行详细分析。

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防火墙在我们的生活中扮演者愈来愈重要的角色，它能帮助用户安全的联入互联网，而不必担心遭受病毒的攻击。由此可见，防火墙的性能是其核心竞争力，用户在选择时也会考虑到这一点。因此，如何对防火墙的性能测试是一个很重要的方面。 　　防火墙的分类 　　关于防火墙的分类方式有很多种： 例如按体系结构可分为纯软件，软硬结合和 纯硬件防火墙； 按逻辑功能可分为静态包过滤、动态包过滤和应用代理型防火墙等。 本文所讨论的测试内容适合绝大部分上述防火墙。 有关各种类型防火墙的信息， 读者可从各大国际信息安全实验室的网站中获得， 这里将不再赘述。 　　防火墙的性能指标 　　图1 防火墙主要性能指标 　　衡

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诸如GAN之类的生成模型的评估是深度学习研究的重要组成部分。 在2D图像生成领域，三种方法得到了广泛传播：初始分数（aka IS） ，弗雷谢特初始距离（aka FID） 和内核初始距离（aka KID） 。 这些指标尽管具有清晰的数学和算法描述，但最初是在TensorFlow中实现的，并继承了框架本身的一些属性（请参阅Interpolation）和它们所依赖的代码（请参见Model）。 这些设计决策已有效地纳入评估协议，并成为度量标准规范的固有组成部分。 结果，希望在生成建模中与最新技术进行比较的研究人员被迫使用原始度量标准作者的代码库进行评估。 虽然可以在PyTorch和其他框架中重新实现指标，但是它们不能提供适当级别的保真度，因此使其不适合报告结果并将其与其他方法进行比较。 该软件旨在在PyTorch中提供上述指标的epsilon精确实现，从而消除与生成模型评估和开发相关的不便

matlab开发-分类性能指标。此函数用于评估分类模型的常见性能度量。