the Number Of Spatially Multiplexed Users subfield.是什么

时间: 2024-04-21 12:30:29 浏览: 11
"Number Of Spatially Multiplexed Users"是一个子领域，它涉及到多天线系统中空间多路复用（Spatial Multiplexing）技术的应用。在这种技术中，通过同时在不同的天线上传输多个数据流，可以显著提高无线通信系统的容量和吞吐量。该子领域主要研究如何最大化系统容量，同时保证传输的可靠性和质量。
相关问题

The Number Of Spatially Multiplexed Users subfield这个子域是干什么的

The Number Of Spatially Multiplexed Users subfield是用于描述无线网络中同时传输多个用户的数量。在MIMO系统中，可以通过利用多个天线和空间信道来实现空间复用，从而提高无线网络的容量和性能。这个子域通常包含一个整数值，表示在当前无线网络中同时传输的空间复用用户数量。

Visual Tracking via Adaptive Spatially-Regularized Correlation Filters(**CVPR2019 Oral**).

Visual Tracking via Adaptive Spatially-Regularized Correlation Filters是一篇发表在CVPR2019 Oral的论文。该论文提出了一种名为Adaptive Spatially-Regularized Correlation Filters的方法，用于鲁棒的视觉跟踪。该方法通过对学习滤波器权值施加额外的约束，利用基于ROI的池化技术来实现。通过数学推导，论文证明了基于ROI的池化可以在虚拟循环样本上有效地实现。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [目标跟踪｜论文笔记分享｜CVPR-12篇](https://blog.csdn.net/weixin_42784535/article/details/128450045)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

pdf

Blind Deconvolution of Spatially invariant image Blurs.pdf

Cannon写于1977年的关于LSI系统数字图像复原的经典综述性论文，入门者的必读书籍
pdf

(KinectFusion)_Kintinuous Spatially Extended KinectFusion.pdf

(KinectFusion)_Kintinuous Spatially Extended KinectFusion.pdf
pdf

On the Capacity over Spatially Correlated Rayleigh-Fading Channels in the presence of Spatially Correlated Interference

具有相关干扰的MIMO相关瑞利衰落信道容量研究，岳殿武，Zhang T. Q，本文探讨具有同信道干扰的MIMO信道容量问题。论文考虑一般相关瑞利/相关瑞利模型，并假定接收端有完美信道状态信息，而发送端没有�

Ma et al. (2021) used ResNet-50+FPN(He et al. 2016; Lin et al. 2017) to carry a semantic segmentation neural network, demonstrating the feasibility of deep learning in large-scale AGs mapping. Chen et al. (2021) successfully extracted AGs with the help of the classic semantic segmentation network UNet, and since then, some segmentation models specifically designed for AGs mapping tasks have been proposed(He et al. 2023; Liu et al. 2023). Although these models are based on classical convolutional neural networks (CNNs) and improved with the help of advanced components in CNNs to achieve better results, there are still three main problems in AGs mapping: difficult to extract spatially dense distribution, algorithm maladaptation, and lack of trainable data. On the other hand, the intrinsic relationship between the visual features of AGs and the network architecture has not been sufficiently explained. How to implement an efficient AGs segmentation model based on the unique or more niche characteristics of AGs still needs to be supplemented more.

Ma等人（2021）采用ResNet-50+FPN（He等人2016；Lin等人2017）构建了一个语义分割神经网络，展示了深度学习在大规模农田地块映射中的可行性。陈等人（2021）成功地利用经典的语义分割网络UNet提取了农田地块，并且...

swim transformer 在transformer基础上修改了什么

传统的 transformer 使用的是全连接网络来计算 self-attention，而 swim transformer 使用了一种新的方法，称为 spatially weighted self-attention。它通过将图像划分成不重叠的子区域，并计算每个子区域与其他子...

nn.Conv2d中的dilation参数

膨胀率是指在卷积核中相邻元素之间的间隔，也称为间隔卷积（Spatially Atrous Convolution）。 对于一个大小为(k, k)的卷积核，膨胀率为d时，相邻元素之间的间隔为(d-1)，即卷积核中间隔(d-1)个像素点进行卷积计算...

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数（self.__timecost:.0f）个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径，并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径，并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

print(f"The {'spatially' if distance_cost_index==0 else 'temporally'} shortest path from {start} to {end} is:") results[0].print_path() def search_spatial_min_path(self, start, end): self.__...

基于pytorch的yolov5和arcface人脸识别系统中中包含ArcFace函数的models.py文件代码

# Concatenate the patches by channel and spatially x = torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], dim=1) x = self.conv(x) return x # CSP Bottleneck ...

https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/facade/ 给出这个网址的学术引用，制作机构为Czech Technical University in Prague

booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops}, pages={452--458}, year={2013}, organization={IEEE} } 其中，制作机构为 Czech Technical University in ...

SMI波束形成与最优波束形成算法对比

SMI波束形成（Spatially Multiplexed Beamforming）和最优波束形成算法是两种不同的波束形成技术。 SMI波束形成是一种基于空间多路复用的技术，它通过在发射端使用多个天线来同时传输多个数据流，从而提高信道容量...

SAM-DETR算法参考文献

"SAMD: Spatially Adaptive Multi-scale Detection of Objects with Transformers." arXiv preprint arXiv:2103.17107 (2021). - Carion, Nicolas, et al. "End-to-end object detection with transformers." ...

LMCF目标跟踪算法的英文文献

5. "SC-CF: Spatially-Constrained Correlation Filters for Visual Tracking" by Hamed Kiani Galoogahi, Ashton Fagg, and Simon Lucey, in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern ...

关于毫米波指向性波束干扰构建SINR模型的10篇文献推荐：

Kim, "Stochastic Geometry for Modeling and Analysis of Multi-Tier Millimeter Wave Cellular Networks," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 35, no. 9, pp. 2049-2066, September 2017. ...

最新的空间注意力机制

最新的空间注意力机制是Spatially Adaptive Denormalization (SPADE)，它是一种用于图像生成的归一化方法。SPADE使用了一个空间注意力机制，它可以根据输入图像的不同区域自适应地调整归一化参数，从而提高了生成...

BACF目标跟踪算法的英文文献

2. "Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking" by Martin Danelljan, Gustav Häger, Fahad Shahbaz Khan, and Michael Felsberg (2015) 3. "High-Speed Tracking with Kernelized ...

有关半导体照明microLED发表在Top期刊中的期刊，要求在2020年后发表的，至少20篇，并用中文简单介绍一下它们的内容

13. "Ultra-small spatially coherent semiconductor laser diodes" (2021) - 制备了空间相干性非常高的超小型半导体激光二极管。 14. "Robust and Reliable Micro-LED Arrays by Direct Laser-Patterning and Dry-...

图像处理swim transformer

Swim-Transformer 是一种用于图像处理的模型，它结合了 Spatially Transformed Embeddings (STE) 和 Swapping-Module (SWIM) 的思想。这个模型通过对图像进行空间变换，并使用交换模块来改变图像内容，从而实现图像...

最新推荐

recommend-type

软考-考生常见操作说明-202405101400-纯图版.pdf

软考官网--2024常见操作说明：包括如何绘制网络图、UML图、表格等 模拟作答系统是计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试的电子化考试系统界面、作答过程的仿真系统，为各级别、各资格涉及输入和页面显示的部分题型提供体验性练习。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm，并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法，用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题，然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下： 1. 初始化参数 $\theta_0$，设 $k=0$； 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$，使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$； 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
recommend-type

帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先，你需要运行一个ChitGPT的服务器，然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例，可以与ChitGPT进行通信： 1. 首先，在Android Studio中创建一个新的项目，并添加以下依赖项： ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类，用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现： ```java import com.
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。