该论文为研究DPSK解调的新方法，采用RLS算法，通过对指定内容进行改写，实现了DPSK信号的高效解调。
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TRIZ是一种创新思维方法，通过对发明专利的分析和总结，找到了一些常见的解决问题的原则，这些原则可以应用于不同的领域。本文将介绍三个不同领域的案例，展示了TRIZ创新方法在实践中的应用。第一个案例是在
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当前的机器学习算法⼤致可以分为有监督的学习、⽆监督的学习和强化学 习（Reinforcement Learning）等。强化学习和其他学习⽅法不同之处在于强化学 习是智能系统从环境到⾏为映射的学习，以
基于极限学习机的强化学习，潘杰，，极限学习机能以极快的速度提供良好的泛化性能，并且结构简单，计算方便。本文针对其优点，将其用于强化学习。利用极限学习机对Q��
大阪大学S. Namba教授等人研究出一种能高速进行精细加工而不损坏基片的新激光蚀刻法。该法利用了可见氩离子激光照射时四氯化碳(一种反应气体)和基片表面间所发生的“光泵热化学反应”。据称这种方法成本低
关于强化学习的讲解，以PPT的形式出现非常条理化，是了解强化学习的好资料。
在电力系统电压、电流波形畸变和不对称的条件下,目前视在功率求解还没有一种认可的方法,导致功率因数计算数值不一致。针对该问题,首先详细分析影响电能传输的因素,然后采用拉格朗日乘数法推导分析一种单等效视在
针对图像的场景语义检索问题, 提出一种基于多示例学习( mult-i instance learning, MIL) 的新方法。 首先, 该方法将图像当作多示例包, 再根据图像的颜色复杂度, 设计了自
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