Lotus Domino R5 for OS/390 和 StartNow 计划拥有只有 IBM 才能提供的独特的电子业务解决方案优点。S/390 一直为关键任务商业处理提供很高水平的计算性能、安全和可扩展性,从而使之成为处理快速增长、无法预测的电子业务工作负荷的理想选择。S/390 电子业务应用高性能的另一个关键是多工作负荷处理。在一台服务器而不是许多较小的服务器上运行您的所有应用意味着您的所有信息技术资源均可用于所有这些应用,而且没有瓶颈。
2024-03-01 09:27:09 23KB
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对于矿井巷道时频编码协作MC-CDMA上行传输,为使基站能准确恢复各用户发送的信息,需要获得基站与各用户之间准确的信道信息。为此,提出了一种基于DFT的矿井巷道时频编码协作MC-CDMA上行多用户信道估计算法,对用户每个MC-CDMA子载波对应的信道增益进行估计。算法通过为每个用户分配同一频域导频序列的不同时延副本作为导频信号,实现了区分不同用户时域冲激响应的目的。进而通过DFT运算,得到了各子载波上每个用户对应的信道增益。所提出的算法在充分利用有限导频资源的同时,还能避免复杂的矩阵运算。此外,还通过为每个用户的时域冲激响应选取有效径,忽略那些包含噪声成分大于信道响应成分的无效径,优化了所提出的信道估计算法,实现了提高信道估计准确性的目的。仿真结果表明,采用所提出的基于DFT的矿井巷道时频编码协作MC-CDMA上行信道估计算法,系统的误码率性能明显优于采用LS信道估计算法的误码率性能,接近采用ML信道估计算法的误码率性能。
2024-02-25 16:39:40 267KB 行业研究
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对象设计常用工具:CRC卡(类别责任协作图 经典教程 POSA中大量使用CRC 在此推荐 作者Rebecca wirfs Brock和Alan McKean在书中讨论了基于责任驱动这一概念框架之下的用户需求 系统架构和设计模式如何共同作用 从而设计出一个有效的对象模型 书中引入了大量词汇 以便设计者用于讨论设计中的各个方面 书中还提供了大量的实践性指导 可以帮助读者改进设计 提升软件的可靠性和灵活性 此外 本书引导读者针对现实案例进行学习 可以帮助读者理解如何将责任驱动设计的原则和技术运用到现实的软件项目中 ">对象设计常用工具:CRC卡(类别责任协作图 经典教程 POSA中大量使用CRC 在此推荐 作者Rebecca wirfs Brock和Alan McKean在书中讨论了基于责任驱动这一概念框架之下的用户需求 系统架构和设计模式如何共同作用 从而设计出一个 [更多]
2024-02-21 09:20:21 46.61MB CRC 对象设计
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本文介绍了编织语义网格以进行Internet多学科协作设计的初步尝试。 提出了一种基于本体的面向服务的建模方法,用于多学科设计知识的分布式管理,该方法通过领域资源本体对用于分布式应用程序的各种Grid服务进行注释,以促进它们在有意义的多学科协作设计中的自主部署,重用和联合。灵活的方式。 面向服务的多主体系统架构被布置在分布式,可扩展的语义服务注册表的对等网络中,以开放,分散和松散耦合的方式解决多学科协作设计活动的生命周期。参与有效地发布,发现和重用各种Grid服务。 设计了一种智能的,面向服务的工作流计划程序,该程序配备了基于本体和基于规则的问题解决策略,以支持用户利用现有的多学科设计资源,利用他们的语义描述自动构建复杂的工程设计过程的工作流。 给出了将所提出的方法应用于金属冲压级进模的多学科协作设计的示例,以说明工作流计划程序在语义网格中的潜在应用。
2023-12-23 12:58:37 260KB collaborative design; ontology; Semantic
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pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN,最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构:136-> 64-> 16-> 1,ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失(火车) 损失(评估) ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6
2023-05-22 21:19:36 154KB learning-to-rank ndcg ranknet lambdarank
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matlab蔡氏混沌电路仿真代码 Discrete-Collaborative-Filtering in python This is implementation Discrete-Collaborative-Filtering in python refered as below links. Implementation DCF in matlab Original paper Hanwang Zhang, Fumin Shen, Wei Liu, Xiangnan He, Huanbo Luan, Tat-Seng Chua. "Dicrete Collaborative Filtering". SIGIR 2016 Dataset
2023-04-08 19:30:45 5KB 系统开源
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MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制(MiVeCC)方案,可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则,DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明,与现有方法相比,所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=
2023-04-08 09:27:17 15.22MB Python
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协作中继网络的功率分配和中断概率的优化
2023-04-05 13:59:28 745KB 研究论文
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