YJ胡说

作者回顾了近期繁重的学业任务,并展望未来学期的学习计划,特别是面对人工智能等高难度课程的挑战。

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这半个月的作业真TM多!连续搞了两星期,总算是熬过去了。下个学期就是大四,应该是没有什么作业的了,初步估计连课都是不用去上的了。就那么一个学期,选修课都是些什么人工智能、密码学一类的。我曾见过旧书摊上有卖人工智能的教材,两大本,合起来就有Operating System Concepts 6e.GetThickness() + Database System Concepts 4e.GetThickness()那么厚。恐怕还不止。这么厚的书一个学期怎么可能看得完?就算运气好,遇到一位明师,能指导我们学习某些部分,我想那也只能学到AI的一点皮毛吧。就连我们前面学过的编译原理,其实也只学了一点皮毛而已。要是真的学进去的话,里面很多问题都够我们折腾好长时间的了。

不管怎样,下个学期是不打算上课了。其实从这个学期开始就有几门课没去的了,一来是因为自己已经学过,二来嘛,我还是无法适应那几位老师的讲课风格(本来还想好好巩固一下的)。反正基础已经学完,以后就靠我们自己胡乱折腾了。下个学期最主要的一项就是找工作,这应该会花很多时间,更不可能去上课了。

Sumless 2006-6-12

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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