技术传播

这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码，为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

小卫星项目里，姿态传播这一块总被不少人忽略，但其实它挺关键的。Smart Nanosatellite Attitude Propagator（SNAP）就是一个还不错的小工具，能帮你模拟轨道和姿态的变化情况。模块设计得比较清晰，轨道传播用的是简化的二体引力模型，轻量好上手。再加上重力梯度、磁滞阻尼、空气动力等被动稳定手段，适合做初步方案，不用一上来就动手撸复杂控制器。像那种用永磁体做磁稳定的设计、或者想知道在低轨环境下气动力到底有没有效果，这个模型都能给你点启发。而且作者也有论文支持，想深挖的可以顺着文献看下去。你要是正好在搞姿态控制，或者对被动稳定感兴趣，不妨下载跑一跑。嗯，记得在引用时带上

使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本，您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。

社交网络影响力传播研究汇集了随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术，主要涵盖影响力传播模型、学习和优化。通过总结计算机科学领域近年的成果，展现了该研究的综合应用。当前面临的挑战和未来研究方向也需要进一步探讨。

这里展示了双向传播，一种比传统的反向传播和自动编码器更快、更准确、更可靠的新型深度学习算法。借助这一算法，您可以在普通计算机上仅用20分钟就能够使用MNIST数据训练神经网络，无需依赖GPU。如果您选择采用本算法，请务必注明引用。

移动通信网络中常用的传播模型 传播模型是基于大量测量数据统计分析得出的无线信号传播经验公式。 奥村模型(Okumura Model)* 完全基于测量数据, 仅提供粗略的指导。 HATA 模型* 适用频率范围: 100-1500 MHz* 适用距离: 1-20 km* 存在环境修正值, 但未考虑地形影响。* 修正后的 HATA 模型适用频率范围: 100-3000 MHz COST-231 模型* 基于奥村模型, 针对高频段传播特性进行了分析。* 适用频率范围: 1500-2000 MHz LEE 模型* 适用于市区或郊区传播场景 射线跟踪模型* 适用于微蜂窝传播场景

在Web社会网络分析中，分析用户行为及偏好是关键课题之一。以微博为例，通过对用户历史行为的统计分析，提取影响决策的因素，并定性分析它们之间的关联关系，以揭示用户潜在的偏好。利用CP-nets偏好表达工具建立用户偏好模型，有效表达各因素之间的偏好关系，并导出最优特性，帮助用户进行信息转发决策。