UVa 10815 Andy's First Dictionary

题意:

输入一段文本,找出所有不同的单词,并按字典序由小到大输出,单词不区分大小写。

思路:

输入时将所有的非字母元素转化为空格,在进行字符串的解析即可。stringstream在解析字符串是以空格或回车作为结束标志。

#include <set>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

set <string> word;
set <string>::iterator iter;
int main(){
//    freopen("in.txt", "r", stdin);
    string s,buf;
    while(cin >> s){
        for(int i=0; i<s.length(); i++){
            if(isalpha(s[i]))   s[i] = tolower(s[i]);///isalpha()判断字符是否是字母,tolower()将字母转换为小写
            else s[i] = ' ';
        }
        stringstream ss(s);///解析字符串
        while(ss >> buf)    word.insert(buf);///将解析结果ss存入buf中放入集合排序
    }
    for(iter = word.begin(); iter != word.end(); iter++)///遍历集合
        cout << *iter << endl;
    return 0;
}


 

内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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