序： 這是一篇來自IEEE Network的期刊論文(影響力8.808)，18年11月發表，到20年7月已經被引了45次。在UDN、大規模MIMO、波束賦形的場景下研究（但是個人感覺好像沒有突出其特點…），主要是應用LSTM來預測網絡流量
摘要 本文綜述了深度強化學習（DRL）在通信和網絡中的應用。現代網絡中的實體需要在網絡環境不確定的情況下在本地進行決策，以使網絡性能最大化。強化學習被有效地用於使網絡實體在狀態空間和行爲空間較小的情況下獲得動作的最優選擇。然而，在複雜的大
目錄摘要1. 介紹2. 相關工作2.1 細粒度的視覺分類2.2 預定義的激活函數2.3 學習和參數激活函數2.4 李普希茨（Lipschitz ）正規化3. L*ReLU: Lipschitz ReLU3.1 特徵的存在和缺失3.
論文地址: https://arxiv.org/pdf/1910.11476.pdf 1.論文目的 該論文主要解決 ""嵌套型"的NER(Nested NER) 的問題.往常的工作中主要是針對非嵌套型”的NER（Flat NER）
原文鏈接：通道注意力超強改進，輕量模塊 ECANet 來了！即插即用，顯著提高 CNN 性能｜已開源 本文原創首發自極市平臺公衆號，請授權後轉載。 極市導讀：今天給大家推薦一篇CVPR2020上對通道注意力進行改進的文章—ECAN
文章目錄論文背景論文想要解決的問題論文貢獻模型變量解釋框架EncodingAttention自動計算persona比重language model最終的目標函數 A pre-training based personalized
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前言：這是一篇關於V2X的文章，裏面主要對通信的標準演進進行了說明，牽扯較多的通信名詞和知識，在看的時候一頭霧水，因此本博客整理文章的內容外還將對一些通信知識進行補足。 CODE;001 受益於LTE系統的普及，3GPP正逐步推進基
