频分复用的国内外研究现状

频分复用（Frequency Division Multiplexing，简称 FDM）是一种通信技术，它将可用频谱分成不同的子频带，每个子频带可以被用于不同的通信信道。国内外对于频分复用的研究和应用非常广泛。

在国内，频分复用技术广泛应用于电信和广播电视行业。中国移动、中国电信、中国联通等运营商都在其网络中使用了频分复用技术，用于分配频带资源。除此之外，频分复用技术还被用于数字电视、卫星通信等方面。

在国外，频分复用技术也得到了广泛的应用。例如，在无线通信网络中，多个用户可以在同一频率范围内进行通信，从而提高频谱利用率。此外，在有线通信中，频分复用技术也被使用于数字电视中，用于将多个电视频道传输到同一频带上。

总的来说，频分复用技术在各种通信领域中都具有重要的应用价值，并且得到了广泛的研究和应用。

相关问题

话音与数据复用传输系统国内外研究现状

话音与数据复用传输系统（Voice and Data Multiplexing Transmission System）是一种可以同时传输话音和数据的通信系统。在国内外都有很多关于该系统的研究。

在国内，该系统的研究主要集中在通信技术领域，如中国科学院、清华大学、北京邮电大学等高校和科研机构都在进行相关的研究。目前，国内已经有一些厂商推出了该系统的产品，如华为、中兴等。

在国外，该系统的研究也非常活跃。欧洲和美国等地的通信技术领域的研究机构和公司都在进行相关的研究和开发。其中，欧洲的研究相对较为集中，如英国的BT、德国的西门子等公司都有相关产品和技术。

总的来说，话音与数据复用传输系统在国内外都有广泛的研究和应用，随着通信技术的不断发展，该系统的应用前景也越来越广阔。

卷积神经网络国内外研究现状

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域中的一种重要神经网络模型，主要应用于计算机视觉领域。以下是CNN国内外研究现状的概述：

国外研究现状：
1. AlexNet是第一个在ImageNet数据集上取得优异成绩的CNN模型，它的出现引领了深度学习的浪潮。
2. VGGNet在2014年ILSVRC比赛中取得了很好的成绩，其模型结构简单明了，极大地提高了模型的可读性和可复用性。
3. GoogLeNet是2014年ILSVRC比赛的冠军，其采用了Inception模块，将网络分为多个分支，以提高网络的表达能力。
4. ResNet是2015年ILSVRC比赛的冠军，其采用了残差学习的方法，解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。

国内研究现状：
1. 2012年，百度推出了深度学习平台PaddlePaddle，成为国内深度学习的先驱。
2. 2014年，华为推出了海思平台，开始在移动端应用深度学习技术。
3. 2015年，中科院自动化所推出了深度学习框架CAFFE，成为国内深度学习框架的重要代表之一。
4. 2016年，阿里巴巴推出了深度学习框架DLT，专注于大规模分布式深度学习训练。