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为了更好地解决时变信道中可靠性与吞吐率这一对矛盾,本文提出一种基于线性预测的自适应冗余可变混合ARQ(VR-HARQ)方案.在该方案中,由于时变信道的慢衰落特性,时变信道被等效为有限状态的Markov过程,每个Markov状态对应信道的不同信噪比,同时,文章详细地描述了信道吞吐率与误码率之间的数学关系,推导了每个Markov状态的最佳编码方案,然后系统采用自适应线性预测算法,根据当前个时段的信道状态,估计下一个时段信道的信噪比以及其所对应的Markov状态,最后根据吞吐率最大原则选择合适的纠错编码方案.仿真结果表明:自适应线性预测VR-HARQ方案的性能明显优于传统VR-HARQ方案. 相似文献
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传统基于深度学习的语义分割方法使用的损失函数为交叉熵,而交叉熵并不能解决训练数据中的样本非均衡性问题。语义分割任务属于像素级分类,样本的非均衡性问题在其中体现得十分突出。文章提出了一种改进的Focal Loss作为损失函数来自动解决训练样本的非均衡性。该损失函数等同于在标准交叉熵上加上一个权重,该权重能够自动增加困难样本的交叉熵损失值,同时保持简单样本的交叉熵损失值。将Focal Loss作为DeepLabv3+的损失函数,并将DeepLabv3+的Backbone替换为ResNet-18,再使用Cityscapes数据集作为训练样本,分别使用交叉熵和Focal Loss作为损失函数来对模型进行训练。实验结果表明,改进的Focal Loss损失函数相比于交叉熵获得的语义分割精度更高,且能够有效缓解训练样本的非均衡性问题。 相似文献
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由于初始地应力场的分布是影响隧道围岩稳定性的重要因素之一,得合理有效地模拟地应力场的分布在隧道工程中的应用显的尤为重要.本文根据地应力实测数据和有限元数学模型,提出了区域构造应变回归分析方法.在此基础上结合工程实例,运用构造应变同归分析和当前应用广泛的边界应力同归分析两种方法模拟了隧道围岩的地应力场的分布,并对两种方法... 相似文献
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98.
基于深度学习的二维人体姿态估计方法通过构建特定的神经网络架构,将提取的特征信息根据相应的特征融合方法进行信息关联处理,最终获得人体姿态估计结果,因其具有广泛的应用价值而受到研究人员的关注。从数据集基准、姿态估计方法和评测标准等方面,对近年来基于深度学习的二维人体姿态估计的诸多研究工作进行系统归纳与整理,将现有方法分为单人姿态估计方法与多人姿态估计方法,并分别从网络架构设计、输出特征表示和损失函数选取方面进行分析与总结。在此基础上,结合当前二维人体姿态估计所面临的挑战对其未来研究发展方向与应用前景进行展望。 相似文献
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从能见度定义出发,推导出测试光波长和能见度的关系。对大气衰减特性研究表明,按照常规方法计算能见度会导致系统偏差,这些偏差依赖于测试光源的光谱特性,不同厂家、不同测试方法偏差不同。通过国外的一系列对比实验证明该系统偏差的存在,最后提出了通过研制能见度标准来消除系统误差的解决方案。 相似文献
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