本文描述了LoRaWAN™网络协议，该协议被优化用于电池供电终端设备，这些设备既可以是移动的，也可以是安装在某一固定位置的。
LoRaWAN网络协议基于star-of-stars拓扑结构。
在该结构中，网关在终端设备和后台的中央网络服务器中传递信息。
网关通过标准IP连接网络服务器，与此同时，终端设备使用单跳段的LoRa™和FSK通信方式来和一个或多个网关相连。
尽管主要的通信量来自于从终端设备到网络服务器的上行链路，但所有的通信一般来说都是双向的。
终端设备和网关之间的通信在不同频率的信道中以不同的数据率传出。
数据率的选择是通信范围和消息长度的折中。
不同数据率的通信不会互相干扰。
LoRa的数据率范围是从0.3kbps到50kbps。
为了使电池寿命和整体网络容量同时最大化，LoRa的网络基础设施用自适应数据率的方案单独处理每个终端设备的数据率和射频输出。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

关于如何在校园中铺设网络线路，对于校园网的规划设计:用户需求分析,校园网络的总体结构,网络逻辑结构设计,网络拓扑结构设计,网络的安全和管理设计等等。
是十分详细的报告书。

利用遗传算法优化超表面拓扑结构

《通信网性能分析基础》是2006年北京邮电大学出版社出版的图书，作者是苏驷希。
本书讲述了电信网络概述、模拟电话网及综合数字网等知识。
本书介绍了通信网性能分析的基础知识，主要讨论电路交换网络和面向连接数据网络的性能分析，其中第1章为通信网概述；
第2章讨论泊松过程、生灭过程和排队系统等；
第3章讨论通信网的局部性能分析；
第4章讨论通信网的全局性能分析；
第5章讨论通信网的拓扑结构分析；
第6章讨论通信网的随机模拟；
第7章讨论通信网的可靠度分析。
各章附有一些习题并且部分习题有简单的答案。
本书可作为“通信网理论基础”或“通信网性能分析”课程的教材，也可作为希望得到通信网性能分析知识的理、工科师生和工程技术人员的参考书。

100张网络拓扑结构图100张网络拓扑结构图100张网络拓扑结构图

拓扑结构特征在3维点云的简化、变形、曲面重建、匹配与检索、形状分析与理解、压缩与传输以及实际应用中具有重要的作用,是3维点云信息的一类关键特征。
该文综述了3维点云拓扑结构表征与计算的一些有关概念、方法和技术,评述了点云拓扑结构表征与计算的典型方法及其最新进展,介绍了点云拓扑结构表征及计算的一些实际应用,给出了一些研究结果,并展望了这些问题的发展趋势。

针对可见光室内定位问题，该文基于接收信号强度(RSS)定位技术，提出一种利用多个LED发射端实现室内定位的方法，即MLED-RSS定位算法。
该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上，利用部署在室内的多个LED，合理选择其中3个LED作为发射节点，采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。
定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。
仿真实验表明，MLED-RSS算法可以实现高定位精度。
关键词：室内定位；
可见光通信；
接收信号强度；
三边定位法

本书分为6章。
靠前章介绍了电压型PWM整流器的拓扑结构及分类、非线性控制研究现状及趋势和性能指标；
D12章论述了三相三线两电平(三电平)电压型PWM整流器及Vienna整流器的拓扑结构、工作原理、基本数学模型及PWM算法；
D13章论述了瞬时功率计算方法、三相三线两电平(三电平)电压型PWM整流器各种直接功率控制策略；
D14章首先论述了状态反馈线性化、零动态设计及输入输出反馈线性化理论随后论述了反馈线性化理论在三相三线两电平(三电平)电压型PWM整流器及Vienna整流器控制中的应用；
D15章首先论述了无源控制理论随后论述了无源控制理论在三相三线(四线)两电平(三电平)电压型PWM整流器及Vienna整流器控制中的应用；
D16章首先介绍了自抗扰控制技术随后论述了自抗扰控制技术在电网平衡与不平衡电压型PWM整流器控制中的应用。

第一章需求分析…………………………………………………3第二章网络规划…………………………………………………5一拓扑设计与设计原则…………………………………………5 二网络结构分析…………………………………………………6 三　网络架构设计与拓扑结构………………………………………7第三章主要技术设计的具体配置过程…

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。