金运激光1488万增资德龙激光;华工科技光通讯业务促进净利翻两番;2020年全球军用光电与红外系统市场将超163亿美元;AIST与夏普公司合作开发红外彩色夜视成像技术;我国3D打印产业2016年有望建立体系;聚光科技2014年收入12.4亿同比增32%;大族激光2014年净利7亿;相干公司公布2014Q4财务报告;索尼SmartEyeglass采用“全息光学”技术;2014年全球光纤熔接机市场达5.28亿美元;华讯方舟今年有望产出首台国产太赫兹成像仪;西安光机所控股公司成为国家技术转移示范机构之一;康宁收购NovaSol以增强超光谱成像技术;欧盟公布5G愿景涉及光纤、无线;全球首批量产石墨烯手机发布重庆石墨烯产业园初见成效

【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作　　者】（加）SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译　　者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析，力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术，接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题，便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录，包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础，并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验，这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容，形成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展，特别是计算机与通信的有机结合，现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中，各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷，现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生，新需求逐步扩展的背景下，建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展，这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统，还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统，以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍：SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者，加拿大皇家学会院士，IEEE会士，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，现任加拿大麦克马斯特大学教授，在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验：平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引

输入节点数和边数自动生成无向图并计算桥的数量，一个cpp文件

随着无线通信技术、嵌入式技术以及智能传感器技术的发展,无线传感器网络己成为近年来国内外的热门研究领域。
无线传感器网络的研究必须将现代的微电子技术、系统SOC芯片设计技术、纳米技术、无线信息通讯技术、计算机网络技术等融合,以实现其集成化、系统化、网络化,特别是实现无线传感器网络特有的超低功耗设计。
近年來,ZigBee技术作为无线传感器网络技术的代表越来越受到人们的关注。
ZigBee定位技术是面向低成本设备的无线定位技术,ZigBee无线定位技术以其低功耗、低成本、分布式和高可靠性等特点给无线定位领域带来了一场巨大变革。

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LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题上的不足而设计。
在序列数据的建模和预测任务中，如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，LSTM表现出色。
本项目“LSTM-master.zip”提供的代码是基于TensorFlow实现的LSTM模型，涵盖了多种应用场景，包括多步预测和单变量或多变量预测。
我们来深入理解LSTM的基本结构。
LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，以及一个称为细胞状态的特殊单元，用于存储长期信息。
通过这些门控机制，LSTM能够有效地选择性地记住或忘记信息，从而在处理长序列时避免梯度消失或梯度爆炸问题。
在多步预测中，LSTM通常用于对未来多个时间步的值进行连续预测。
例如，在天气预报或者股票价格预测中，模型不仅需要根据当前信息预测下一个时间点的结果，还需要进一步预测接下来的多个时间点。
这个项目中的“多步的迭代按照步长预测的LSTM”可能涉及使用递归或堆叠的LSTM层来逐步生成未来多个时间点的预测值。
另一方面，单变量预测是指仅基于单一特征进行预测，而多变量预测则涉及到多个特征。
在“多变量和单变量预测的LSTM”中，可能包含了对不同输入维度的处理方式，例如如何将多维输入数据编码到LSTM的输入向量中，以及如何利用这些信息进行联合预测。
在多变量预测中，LSTM可以捕获不同特征之间的复杂交互关系，提高预测的准确性。
TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。
在这个项目中，使用TensorFlow可以方便地定义LSTM模型的计算图，执行反向传播优化，以及实现模型的保存和加载等功能。
此外，TensorFlow还提供了丰富的工具和API，如数据预处理、模型评估等，有助于整个预测系统的开发和调试。
在探索此项目时，你可以学习到以下关键点：1. LSTM单元的工作原理和实现细节。
2. 如何使用TensorFlow构建和训练LSTM模型。
3. 处理序列数据的技巧，如时间序列切片、数据标准化等。
4. 多步预测的策略，如滑动窗口方法。
5. 单变量与多变量预测模型的差异及其应用。
6. 模型评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过深入研究这个项目，你不仅可以掌握LSTM模型的使用，还能提升在实际问题中应用深度学习解决序列预测问题的能力。
同时，对于希望进一步提升技能的开发者，还可以尝试改进模型，比如引入注意力机制、优化超参数、或者结合其他序列模型（如GRU）进行比较研究。

《电子功用-挂屏一体式电脑》在现代科技日新月异的发展中，挂屏一体式电脑作为一种创新的电脑形态，已经逐渐进入人们的视野。
这种电脑设计将显示器与主机集成在一起，形成一种轻便、节省空间的解决方案，尤其适合于办公室、家庭以及教育等多场景应用。
挂屏一体式电脑的原理是将计算机硬件如处理器、内存、硬盘、显卡等部件整合到显示器的后部或边框内，通过高集成度的设计，减少了传统台式机的繁杂线缆和外部设备，使得整体外观更加简洁。
这种设计在追求高效办公和生活美学的当下，受到了广泛欢迎。
挂屏一体式电脑的核心组件包括：1. 处理器：作为电脑的大脑，选择高性能的处理器是确保电脑运行流畅的关键。
常见的品牌有Intel的Core i系列和AMD的Ryzen系列，它们提供了多核心多线程处理能力，能满足日常办公、娱乐甚至部分专业级的图形处理需求。
2. 内存：内存容量和速度直接影响电脑运行速度。
一般来说，8GB或以上内存可以满足大多数用户需求，对于需要处理大型软件的专业人士，16GB或32GB则更为合适。
3. 存储设备：一体机通常采用固态硬盘（SSD）作为主要存储介质，其读写速度远超传统的机械硬盘，大大提升了系统启动和程序加载速度。
4. 显示器：挂屏一体机的显示器通常是其一大亮点，一般配备高清分辨率的屏幕，有的还支持触控功能，为用户提供更加直观的操作体验。
同时，显示器的尺寸和色彩表现也是用户选择的重要依据。
5. 显卡：对于图形处理需求较高的用户，部分一体机配备了独立显卡，如NVIDIA的GeForce或AMD的Radeon系列，能够提供更好的游戏性能和视频编辑体验。
6. 接口：为了满足各种外设连接需求，挂屏一体式电脑通常配备多种接口，如USB 3.0、HDMI、DisplayPort等，方便用户扩展显示器、键盘、鼠标、打印机等设备。
7. 散热系统：由于内部空间有限，一体机的散热设计尤为重要。
一般采用静音风扇和优化的热管布局，确保在长时间使用下仍能保持良好的工作状态。
8. 软件支持：挂屏一体机通常预装Windows、macOS或Linux等操作系统，用户可以根据个人喜好和工作需求选择合适的操作系统。
挂屏一体式电脑以其独特的设计和高效的性能，成为了现代生活和工作中的一种理想选择。
无论是从外观设计、硬件配置还是使用便捷性，它都展现出了强大的竞争力。
随着技术的不断进步，我们可以期待更多创新的一体机产品出现在市场上，满足更多用户的个性化需求。

离散型随机变量是概率论和统计学中的一个重要概念，特别是在解决实际问题，如高考数学中的应用题时，经常出现。
在2021版高考数学一轮复习的第十章，重点讲解了计数原理、概率以及随机变量及其分布，特别是离散型随机变量及其分布列。
离散型随机变量是指其可能取的值是有限个或可数无限多个，并且每个值发生的概率都是确定的。
1.题目中展示了如何通过分布列来求解常数c的值。
离散型随机变量的分布列必须满足概率的非负性和概率总和为1的条件。
例如，题目中的随机变量X的分布列，通过列出的几个概率值，可以建立方程求解c的值，这里得到c=1/3。
2.另一个例子中，随机变量ξ的概率分布列为P(ξ=k)=a*(1/3)^k，其中k=0,1,2。
通过概率总和为1，我们可以解出a的值，这里a=9/13。
3.在超几何分布的场景中，随机变量X表示在特定条件下选取样本中特定类型个体的数量。
例如，从15个村庄中选取10个，其中7个交通不便，我们关心的是选取的10个中交通不便的村庄数X。
根据超几何分布的概率公式，我们可以计算出P(X=k)，在这里找到概率等于C(4,7)*C(6,8)/C(10,15)的情况，即P(X=4)。
4.当随机变

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。