01_EXTJS基本概念

1、组件component
能够以图形化形式呈现界面的类,其中还可分为容器组件与元件组件
2、类class
提供功能的非图形化的类,为图形类提供了有力的支持
按功能分:数据支持类(data)、拖放支持类(dd)、布局支持类(layout)、本地状态存储支持类(state)、实用工具类(util)
3、方法method
作为类的功能体现,能够产生改变对象本身变化的直接因素
4、事件event
由类定义的、并且可以在类对象自身状态发生改变的触发
5、配置选项config option
用以初始化一个EXTJS类对象的手段
6、属性property
能够在程序运行期间被访问,用以了解当前类对象的状态
7、命名空间namespace
能够将编写好的EXTJS类进行有效组织的手段

EXTJS SDK的结构:
1、ext-all.js和ext-all-debug.js:
extjs的全部功能版本和调试全部功能版本
2、ext-core.js和ext-core-debug.js:
extjs的基本功能版本和基本功能调试版本,一般用于网站建设与一般性AJAX应用
3、Adapter目录:
为了使用其它优秀AJAX框架为EXTJS提供有力的技术支持,而提供的适配器模式
4、Air:
EXTJS对于Adobe公司的富客户端技术AIR技术的支持
5、Build:
各个组件的部署版本
6、Docs:
EXTJS组件API文档
7、Examples:
EXTJS自带的示例
8、Source:
EXTJS各个组件的源代码
9、Resources:
EXTJS所使用到的资源文件,比如CSS、图形等

 

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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