简介:摘要:本文探讨了深度学习与机器学习算法在通信网络中的应用。首先介绍了通信网络的基本架构,包括通信设备、传输介质和通信协议等。随后,分析了深度学习与机器学习在通信网络中的多个应用场景,包括信道估计与均衡、调制识别与解调、资源分配与功率控制等方面。在信道估计与均衡方面,深度学习算法能够准确建模复杂信道特性,提高信号接收质量。在调制识别与解调方面,深度学习通过学习大量信号样本,实现准确识别和解调调制信号。资源分配与功率控制方面,深度学习算法能够智能优化资源利用,提高系统效率。接着,讨论了机器学习算法在通信网络中的应用,包括监督学习算法在网络优化、无监督学习算法在资源管理、强化学习算法在网络控制等方面的应用。
简介:摘要:疫情期间,网络学习给我们每个人带来了一个福利:以前传统课堂上不能拥有的手机和电脑,现在是唾手可得而且成为了学习的必需品,硬件的加持对应着学习方式的更新换代。网络授课给了学生更多的学习自主性,合理运用各类软件,辅之以技巧,就能够提高学习效率,挖掘更多的学习可能性。我认为网络教学中学习方式的转变主要体现在以下几方面:
简介:摘要:现代网络的普及以及信息化新媒体的出现,不仅为人们的日常生活提供了便利,而且促进了网络环境下的档案管理。对于档案馆员而言,网络信息化带来了跨越式的升级和转换,这主要体现在新思想,新信息和新技术上,更不用说其工作方式的重大变化。本文旨在通过讨论网络信息时代对记录保存工作的影响和作用,来阐明在不断变化的时代中,记录保存所面临的问题,并提出相应的解决方案。
简介:摘要:在网络高速发展的背景下,档案管理应该使用各种类型的信息技术以及互联网技术进行一系列的管理操作,才可以保证其安全的管理性。而且利用互联网技术以及信息技术进行档案的管理操作,可以使得档案的管理质量以及利用率得到大幅度的提升。从目前我们了解的情况来看,互联网技术的出现整体提高了档案信息管理的质量,但也同时验收了一些新的网络安全问题。所以在信息化时代的背景之下,我们需要养成档案信息安全工作的意识,并且在档案信息共享利用的过程当中,使用新型的科学技术对其进行合理的管理。只有将网络环境进行有效的完善,定期提出科学合理的安全管理措施,才可以使得档案信息管理具有高效性以及安全性的特点。
简介:摘要:由于网络和计算机技术的迅猛发展,网络信号采集将变得更加突出和关键。随着计算机网络技术的蓬勃发展,在大数据环境下信息都呈现了暴涨的态势,所以,在大数据环境下的互联网信息采集就变成了计算机网络技术创新的关键。为解决人们利用传统方式对网络信息收集时,无法保证大数据的及时性、准确度和数据安全,并且存在着互联网信息无法资源共享的问题,因此提出了一种在大数据处理环境下互联网信息智能获取的新方式。首先对在大数据环境下的进行了统计分析,在大数据分析结果上构建了在大数据环境下的互联网架构。之后,以大数据的全面采集和信息交换与资源共享为目的,在大数据环境中通过构建了多种不同类别的数据库系统,或资源通过全面感知数据采集方式结合了防火墙技术与互联网系统架构,实现了大数据环境下的网络信息智能抓取。