SC-CNN

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

RTL8305SC是一款4路交换机芯片，集成了物理层和MAC层功能。它支持MII/SNI接口，可与外部光纤收发器连接，实现10/100M以太网功能。RTL8305SC适用于网卡、MAU、CNR、ACR、以太网集线器和交换机等设备。

插入SC表的新记录，其中包括学生学号、课程号和成绩。对于新注册的课程，将成绩值设为空值（-1）。

CLEAN-SC声源识别及其优化，包括HR-CLEAN-SC算法的应用，提升识别精度；以及CLEAN-SC-CG算法的采用，优化聚焦网格点，加速处理速度。

LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access 一、概述 本书《LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access》由 Springer 出版，作者是 Harri Holma 与 Antti Toskala，他们也是《WCDMA for UMTS: Radio Access for Third Generation Mobile Communications》一书的作者。本书主要介绍了 长期演进 (Long Term Evolution, LTE) 技术在 UMTS (Universal Mobile Telecommunications System, 通用移动通信系统) 中的应用，特别聚焦于 正交频分多址 (Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA) 和 单载波频分多址 (Single-Carrier Frequency Division Multiple Access, SC-FDMA) 这两种关键的无线接入技术。 二、关键技术点 1. OFDMA（正交频分多址）- 定义: OFDMA 是一种多址接入方式，它将可用的频率资源划分为多个子载波，并将这些子载波分配给不同的用户进行数据传输。- 优点: OFDMA 能够有效提高频谱利用率，并且可以灵活地支持不同带宽需求的服务。- 应用场景: OFDMA 通常用于下行链路，即基站向终端设备发送数据的场景。 2. SC-FDMA（单载波频分多址）- 定义: SC-FDMA 是一种改进型的多址接入技术，其主要目的是为了降低 峰均功率比 (Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)，从而减少对终端设备发射功率的要求。- 优点: 相较于 OFDMA，SC-FDMA 可以显著降低 PAPR，使得终端设备能够以较低的功耗进行信号发射。- 应用场景: SC-FDMA 主要用于上行链路，即终端设备向基站发送数据的场景。 三、OFDMA 与 SC-FDMA 的技术特点 1. OFDMA 技术特点- 频谱效率: OFDMA 通过并行传输多个子载波来提高频谱利用率，能够在有限的频谱资源内传输更多的数据。

天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献，带你探索 CNN 的奥秘，并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习

学生选课表SC SC表存储学生选课信息，表结构如下： 字段 | 类型 | 描述 ----|---|- 学号（Sno） | CHAR(9) | 学生学号 课程号（Cno） | CHAR(4) | 课程号 成绩（Grade） | SMALLINT | 学生在该课程的成绩 约束条件 主键：Sno、Cno 外键：Sno（关联Student表） 外键：Cno（关联Course表）

利用SC伪势模型模拟两相分离过程，非常适合初学者学习。

图像分类实战：基于CNN的深度学习模型 本项目提供了一个用于图像分类的CNN模型源代码，展示了深度学习在计算机视觉领域的实际应用。项目亮点： 易于上手: 代码结构清晰，注释完善，适合初学者理解CNN原理和实践。 灵活配置: 用户可以根据实际需求，自由更换数据集或调整模型参数，进行个性化训练和优化。 拓展性强: 项目可作为学习起点，在此基础上进行扩展，应用于更复杂的图像分类任务。 快速开始 配置环境：安装Python、TensorFlow等必要库。 准备数据：选择目标数据集，并进行预处理。 模型训练：使用提供的代码进行模型训练，并根据需要调整参数。 模型评估：评估模型性能，并进行优化。 联系我们 如有任何疑问，欢迎交流讨论。