windows mobile 6.5 各个版本号对比

COM1 - [WM6.5.0.40] - Builds 217xx:
简介:
  已无新版发布


COM2 - [WM6.5.0.50] - Builds 218xx:

简介: 第一个实现手指触控优化的版本。这也是唯一对外发布的版本,
其余版本都只作内部测试用。 任务栏和菜单栏都只做了非常轻微的改动。
主要版本:
21857
21874
21877

COM3 - [WM6.5.0.60] - Builds 230xx:
简介: 目前发布频率最高的版本,基本上一些关于图形界面的更改
主要版本:
23001
23016
.....
23088
23089
23090

COM4 - [WM6.5.1.00] - Builds 234xx:

简介:  已无新版发布,最后一版到23420。主要改动是在联系人,短信和日历。
主要版本:
23409
23412
23420


COM5 - Builds 235xx:

简介:  和COM3比较相似,好像在稳定性,内存控制和速度上更胜一筹。
改动了放大镜,联系人和IE。
主要版本:
23502
23506
23509

WMD - [WM6.5.3] - Builds 28**:

简介: 该分支第一版是28001。该分支继承于COM3的23090,
改进了IE并在速度上有所提升。
主要版本:
28001
28002 MD1 - Builds 219xx:
简介:  已无新版发布。作为新特性测试的分支,相对会有更新的用户体验,
现在已经被移动到COM3
主要版本:
21950


MOT - Builds 213xx:

简介:  为Motorola制作的OEM分支 SAM1 - Builds 215xx:
简介:  为三星制作的OEM分支
主要版本:
21500

Builds 216xx:

简介:  为HTC制作的OEM分支
主要版本:
21610

Builds 236xx:

简介:  为LG制作的OEM分支
主要版本:
23605
23612
转载自: http://mobile.ye111111ow.cn/?page_id=61

转载于:https://www.cnblogs.com/try/articles/1630483.html

### 使用人工智能进行MIMO信道估计的方法研究 #### 深度学习在MIMO信道估计中的应用背景 为了评估模型在不同信道环境下的适应性,可以设计一系列信道模型,包括高斯信道、瑞利衰落信道、莱斯衰落信道等,并在每种信道模型下测试模型的性能。深度学习模型需要证明其在各种信道模型下都有良好的估计性能[^1]。 #### 基于深度学习的时频空联合信道外推方法 大规模MIMO系统的时频空联合信道外推方法被深入研究,分析了深度学习在此类问题上的优势。根据不同应用场景下的信道外推原理,探讨了各个场景下基于深度学习的信道外推问题及其共性问题。利用信道数据在时频空域的全局相关性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的时频空域联合信道外推方法。该方法还特别关注多路并行上行到下行信道预测,在此背景下设计了专门用于多域联合信道外推的神经网络架构[^2]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1)) return model ``` #### 实验验证比较 实验结果显示,无论是单一信道还是整体系统表现,实用估计器和神经网络估计器均超越传统线性插值技术。具体而言,通过MATLAB编写代码并执行在线CNN训练流程,最终得到各类信道估计的平均平方误差(MSE),并通过图表直观展示单个信道估计效果及实际信道响应情况[^3]。 #### 稀疏贝叶斯学习框架时变参数追踪 一种创新性的解决方案是采用稀疏贝叶斯学习(SBL)框架结合降维卡尔曼滤波算法来处理时变特性显著的大规模MIMO信道建模难题。这种方法不仅能够有效捕捉信道随时间的变化规律,而且提高了计算效率和精度[^4]。 #### CSI反馈机制优化 针对无线通信中至关重要的信道状态信息(CSI)反馈环节,有研究表明可以通过构建特定类型的深度学习模型——如CSiNet——来进行高效压缩感知编码,从而减少传输开销的同时保持较高的重建质量[^5]。
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