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全部标签《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
JDK6及之前字符串常量池是放在永久代的，这里不讨论，JDK7之后将字符串常量池迁移到了JVM的堆中，注意删除永久代更换为元空间是JDK8哈。测试代码1如下：@Testpublicvoidtest01(){Stringstr2=newStringBuilder("12").append("34").toString();Stringintern=str2.intern();Stringstr1="1234";System.out.println(str2==intern);System.out.println(str1==intern);}输出结果：truetrue测试代码2如下：@Testp
JDK6及之前字符串常量池是放在永久代的，这里不讨论，JDK7之后将字符串常量池迁移到了JVM的堆中，注意删除永久代更换为元空间是JDK8哈。测试代码1如下：@Testpublicvoidtest01(){Stringstr2=newStringBuilder("12").append("34").toString();Stringintern=str2.intern();Stringstr1="1234";System.out.println(str2==intern);System.out.println(str1==intern);}输出结果：truetrue测试代码2如下：@Testp
StatisticalModelRepresentationwithggplot2我会用一个研究案例来问我的问题，然后我会让我的问题更笼统。让我们先导入一些库并创建一些数据：12345require(visreg)require(ggplot2) y=c(rnorm(40,10,1),rnorm(20,11,1),rnorm(5,12,1))x=c(rep(1,40),rep(2,20),rep(3,5))dt=data.frame(x=x,y=y)并在x上运行y的线性回归，并使用ggplot2绘制数据和模型12m1=lm(y~x,data=dt)ggplot(dt,aes(x,y))+ge
StatisticalModelRepresentationwithggplot2我会用一个研究案例来问我的问题，然后我会让我的问题更笼统。让我们先导入一些库并创建一些数据：12345require(visreg)require(ggplot2) y=c(rnorm(40,10,1),rnorm(20,11,1),rnorm(5,12,1))x=c(rep(1,40),rep(2,20),rep(3,5))dt=data.frame(x=x,y=y)并在x上运行y的线性回归，并使用ggplot2绘制数据和模型12m1=lm(y~x,data=dt)ggplot(dt,aes(x,y))+ge
论文信息论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.14112.pdf源码地址：https://github.com/emadeldeen24/TS-TCC摘要Learningdecentrepresentationsfromunlabeledtime-seriesdatawithtemporaldynamicsisaverychallengingtask.Inthispaper,wepro-poseanunsupervisedTime-SeriesrepresentationlearningframeworkviaTemporalandContextual
