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| 產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動(dòng)機(jī)功率 | 3800kW |
|---|---|---|---|
| 讀出方式 | SSI | 工作原理 | 模擬量 |
| 外形尺寸 | 35*75mm | 外型尺寸 | 25*68mm |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 農(nóng)業(yè),煙草,航天,制藥,電氣 | 重量 | 3kg |
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
詳細(xì)介紹
停產(chǎn)替代此編碼器DBS50E-SKEM003001037170DKS40-E5M00300統(tǒng)的容量與用戶的數(shù)目成線性關(guān)系,這在理論上為MIMO系統(tǒng)的發(fā)展指明了方向,同時(shí)引入了一個(gè)不可避免的難題,多用戶之間的干擾消除。通常學(xué)術(shù)界認(rèn)為,多用戶預(yù)編碼技術(shù)是解決這一問(wèn)題的途徑,但這一技術(shù)嚴(yán)重依賴于發(fā)射端信道信息的準(zhǔn)確性。由于理想的信道信息在實(shí)際系統(tǒng)中很難得到,因此本文重點(diǎn)關(guān)注在MU-MIMO下行鏈路中基于部分信道信息的預(yù)編碼技術(shù)研究,其中又可以進(jìn)一步分為兩部分,一是基于動(dòng)態(tài)CSIT模型的魯棒預(yù)編碼器研究,另一部分是MISO系統(tǒng)有限反饋機(jī)制的性能分析。由于發(fā)射端獲得的信道信息對(duì)預(yù)編碼系統(tǒng)的性能有重要影響,因此,本文首先研究了動(dòng)態(tài)CSIT模型。研究工作考慮在如下的情形中進(jìn)行,發(fā)射端通過(guò)*的反饋鏈路獲得信道信息,反饋鏈路具有固定的反饋時(shí)延,用戶接收端具有一定的移動(dòng)速度,并且信道的統(tǒng)計(jì)信息可以由訓(xùn)練序列得到。因?yàn)樾诺雷兓跁r(shí)間和空間上都有相關(guān)性,所以可以通過(guò)MMSE估計(jì)理論,利用過(guò)去某個(gè)時(shí)刻的信道信息和信道的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)聯(lián)合估計(jì)當(dāng)前的信道信息,得到部分信道狀態(tài)信息,即引入信道的不確定性因素。協(xié)同過(guò)濾推薦算法已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但是其中仍然存在數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和冷啟動(dòng)問(wèn)題。數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題是由于用戶只能對(duì)海量商品中非常少部分的商品進(jìn)行評(píng)分,評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的稀疏性會(huì)非常高,導(dǎo)致評(píng)分向量的稀疏性也非常高。冷啟動(dòng)問(wèn)題是由于系統(tǒng)中不存在或者存在少量的目標(biāo)用戶的歷史數(shù)據(jù),導(dǎo)致推薦算法無(wú)法準(zhǔn)確地分析目標(biāo)用戶的興趣和愛(ài)好。這兩個(gè)問(wèn)題終都會(huì)影響推薦算法的推薦效果。本文從這兩個(gè)問(wèn)題出發(fā)完成了以下的工作。1.本文提出了基于自動(dòng)編碼器的用戶特征降維算法,該算法能夠緩解推薦算法中的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和冷啟動(dòng)問(wèn)題。自動(dòng)編碼器算法常用來(lái)對(duì)深度學(xué)習(xí)中的稀疏特征進(jìn)行降維,將自動(dòng)編碼器引入到推薦算法中,對(duì)評(píng)分向量進(jìn)行降維,使降維后的向量具有更強(qiáng)的表達(dá)能力,緩解了數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。將用戶個(gè)人信息的編碼與評(píng)分向量進(jìn)行拼接,使用自動(dòng)編碼器對(duì)拼接后的向量進(jìn)行降維,得到了包含關(guān)鍵信息的向量,求解目標(biāo)用戶的近鄰集合。近鄰集合中其它用戶的原始評(píng)分對(duì)目標(biāo)用戶未評(píng)分商品進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè),從而緩解了冷啟動(dòng)問(wèn)題。2.基于自動(dòng)編碼器的用戶特征降維算法和Canopy-Kmeans聚類算法設(shè)計(jì)了一種混合推薦算法。引入Canopy-Kmeans聚類算法,利用簇內(nèi)相似度高且簇間相似度低的特性,減少求解近鄰集合時(shí)的相似度計(jì)算次數(shù),從而提升了求解目標(biāo)用戶的近鄰集合的效率。本文在Movielens數(shù)據(jù)集上與其它推薦算法進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的混合推薦算法能有效的緩解數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和冷啟動(dòng)問(wèn)題,并且該混合推薦算法比實(shí)驗(yàn)中的其它推薦算法具有更好的推薦效果。3.基于自動(dòng)編碼器和Canopy-Kmeans的混合推薦算法,結(jié)合Django框架設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套電影推薦系統(tǒng)。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的架構(gòu)。整個(gè)系統(tǒng)分為表示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。表示層由前臺(tái)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)組成。前臺(tái)系統(tǒng)中包括個(gè)性化推薦、按類別查詢電影、按名稱查詢電影等功能。后臺(tái)系統(tǒng)包括電影數(shù)據(jù)管理功能和用戶數(shù)據(jù)管理功能。業(yè)務(wù)邏輯層由數(shù)據(jù)處理模塊、推薦引擎模塊、其它功能模塊組成。數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理使其滿足相應(yīng)的格式要求。推薦引擎模塊是系統(tǒng)的核心模塊,負(fù)責(zé)推薦模型的訓(xùn)練和推薦結(jié)果的生成。其它功能模塊對(duì)應(yīng)的是表示層頁(yè)面中的各項(xiàng)功能。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)?；贒jango實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊。使用Movielens數(shù)據(jù)集并給出測(cè)試用例,對(duì)系統(tǒng)的各項(xiàng)功能進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明該電影推薦系統(tǒng)能夠?qū)嶋H應(yīng)用并且滿足設(shè)計(jì)階段確定的需求.
停產(chǎn)替代此編碼器DBS50E-SKEM003001037170DKS40-E5M00300的融合是當(dāng)前汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),為龐大的汽車保有量市場(chǎng)提供更深入、更細(xì)粒度的服務(wù)是獲取汽車行業(yè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)和利潤(rùn)源的必然途徑。而獲取客戶對(duì)各項(xiàng)服務(wù)全面的情感體驗(yàn)是服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)與提升的前提和關(guān)鍵,客戶全面的情感體驗(yàn)既有非左即右“粗粒度”的情感,也應(yīng)包含具體、清晰的“細(xì)粒度”的情感。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益增大、客戶個(gè)性化需求滿足的重要性日益凸顯,過(guò)去粗粒度的情感評(píng)價(jià)方法難以捕捉客戶具體的個(gè)性化需求的缺陷愈加明顯?？蛻魧?duì)服務(wù)質(zhì)量清晰、具體的細(xì)粒度情感體驗(yàn)的獲取成為當(dāng)前汽車服務(wù)企業(yè)的迫切需求,也是服務(wù)企業(yè)有針對(duì)性地提供服務(wù)的重要依據(jù)。為10年汽車服務(wù)企業(yè)的售前、售中、售后服務(wù)業(yè)務(wù)客戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),以平臺(tái)積累的客戶主觀情感的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)為支撐,重點(diǎn)研究汽車服務(wù)質(zhì)量細(xì)粒度情感評(píng)價(jià)方法。本文的主要工作包括:（1）分析了平臺(tái)服務(wù)企業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)現(xiàn)狀,根據(jù)平臺(tái)存在的數(shù)據(jù)片面化導(dǎo)致的用戶意見(jiàn)不完整,及分析結(jié)論的粒度粗等問(wèn)題,在對(duì)現(xiàn)有面向文本評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的情感獲取方法研究的基礎(chǔ)上,提出了由文本預(yù)處理、兩階段情感元素抽取和情感元素去重三大部分組成的細(xì)粒度情感分析方案。（2）根據(jù)用戶評(píng)價(jià)文本數(shù)據(jù)描述隨意性大,數(shù)據(jù)混雜、不規(guī)范的問(wèn)題,以及中文文本連續(xù)不間斷字、詞排列描述的特點(diǎn),分別通過(guò)無(wú)效文本過(guò)濾技術(shù)、中文分詞方法及word2vec模型對(duì)平臺(tái)的評(píng)價(jià)文本進(jìn)行了預(yù)處理,為后續(xù)情感抽取提供數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證和文本數(shù)據(jù)的形式化支持。（3）根據(jù)平臺(tái)文本數(shù)據(jù)未形成用戶評(píng)價(jià)的標(biāo)簽化知識(shí)的現(xiàn)狀及現(xiàn)有情感元素抽取方.
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