上行链路

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。

由于CDMA系统受限于干扰，自适应天线阵列在提升系统容量、覆盖范围和服务质量方面具有巨大潜力。 智能天线可以通过形成窄波束降低下行链路干扰，进而提升系统容量或服务质量，这对非对称高速数据应用尤其有利。 通过降低基站接收机的灵敏度，智能天线可以提高系统容量。

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。

赵勇编著的《架构大数据技术及算法解析》涵盖了大数据领域的各个重要环节，从基础概念到实践应用，提供了全面的学习路径： 大数据概念阐述 数据采集方法 数据分析技术 实时数据处理 数据挖掘与深度学习 大数据可视化 大数据安全保障 知名公司大数据架构案例 通过对以上内容的讲解，读者能够建立对大数据全链路的清晰认知，并深入了解其核心技术和算法。

目前，链路预测研究主要关注于无向网络，然而现实世界中的大量有向网络，如果忽略链路方向将导致信息丢失甚至预测失真。为解决这一问题，本研究提出了一种基于三元组的有向网络链路预测算法。该算法利用势理论筛选三元组，分析闭合概率以计算节点相似性权重。实验结果显示，在9个真实数据集上，新方法的预测精度比基准方法提高了4.3%。

SDR_Matlab_LTE：采用软件设计的方式，在2.4 GHz频段传输LTE下行链路信号。

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本教程介绍了链栈在C语言中的基本操作，包括创建栈、压栈、出栈和遍历栈。

WITIN_MAPPER是知存科技研发的编译软件栈，专用于将经过量化的神经网络模型映射到WTM2101 MPU加速器上。这一解决方案融合了RISC-V和MPU，支持算子和图级别的转换优化，有效地将预训练权重整合到存算阵列中，显著缩短模型移植周期并提升算法开发效率[10]。工具链提供五种优化策略供选择：参数放大、权重复制、高比特稀疏、多点卷积优化以及正负（PN）优化。用户可根据权重大小、数据类型、精度和速度要求自由组合使用，通常情况下，权重复制、正负（PN）优化和多点卷积优化即可满足大多数应用需求。