智能天线在CDMA系统中的应用及其上行链路改进

探讨了基于 UMTS-OFDMA 和 SC-FDMA 的无线接入中 LTE 上行链路单载波 OFDMA 的技术特性和应用。

2017年，蚁狮优化算法（ALO）被介绍并展示了其在函数优化中的出色效果，尤其在阵列天线设计中显示出潜力。

RBF网络具有独特的特点：(1) RBF网络的激活函数为高斯函数，具有局部性质，与BP网络的全局性质相对；(2) 确定RBF网络隐层节点的中心和基宽度参数是一个挑战；(3) RBF网络已被证明具有唯一最佳逼近性质，并且不存在局部极小值的问题。

改进Euler算法结合Euler迭代公式和梯形公式，显著提升了在计算科学领域的实用性和效率。

ZooKeeper是一款开源的分布式协调服务，专为解决分布式应用中的配置管理、选举、分布式锁等问题而设计。它采用分布式架构，由Java编写，支持Java和C两种编程语言。ZooKeeper通过一种类似文件系统的命名空间来管理节点（Znode），每个节点可以存储数据，并定义访问控制列表（ACL）。节点类型包括持久节点、临时节点和时序节点，分别用于不同的应用场景。ZooKeeper还提供Watch机制，用于实现节点状态的监控和同步。在分布式系统中，ZooKeeper被广泛应用于实现一致的命名服务、状态同步、群组管理和分布式锁等功能。

AFPSO，一种改进的自适应粒子群优化算法，专为新手研究智能优化算法而设计。它通过优化算法的代码，帮助理清算法的逻辑和使用方法，并在解决实际工程问题时得以应用。

数学建模在教学方面具有重要意义，特别是MATLAB工具在此过程中的应用极大地促进了学生对数学建模的理解与掌握。

链路预测方法的新趋势 基于结构相似性： 这类方法简单易行，计算复杂度低，尤其依赖局部结构的算法。 挑战： 不同算法在不同网络中的预测能力差异巨大。 缺乏对算法性能与网络结构特征之间关系的深入研究。 针对复杂网络（如含权网络、有向网络、多部分网络等）的结构信息预测研究不足。 未来方向： 建立以网络系综理论为基础的链路预测理论框架。 通过网络结构统计分析，估算预测方法的可预测极限，指导最佳方法选择。 基于最大似然估计： 局限性： 计算复杂度高，难以应用于大规模网络。 预测精度有限。 概率模型： 优势： 综合考虑网络结构信息和节点属性信息，力求更精准的预测。 局限性： 计算复杂度高。 节点外在属性信息获取难度大。 总结： 各种链路预测方法都致力于通过对已知数据的精确刻画实现预测，但角度各不相同。基于结构相似性的方法简单高效，但需要克服现有挑战。基于最大似然估计的方法和概率模型则面临计算复杂度和数据获取方面的难题。未来，链路预测需要在理论框架构建、算法优化和复杂网络应用等方面持续探索。

技术进步推动离散事件与连续时间系统在计算机集成制造系统（CIMS）和智能机器人控制中的普及。在CIMS中，离散事件系统用于上层任务分配、调度及零件加工传输等；而连续时间系统则应用于机床和机器人的具体控制。