【摘 要】
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物联网（Internet of Things,IoT）是信息领域一次重大的发展和变革机遇,大规模多用户检测则是物联网领域极具应用前景却具有挑战性的关键问题之一。海量用户的接入使得传统多用户检测方案的复杂度过高而难以使用,压缩感知（Compressed Sensing,CS）方法虽然能利用稀疏性减少复杂度,但其性能与复杂度还有很大的改进空间。本文在标准残差网络结构的基础上,提出了深度卷积残差网络（D
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物联网（Internet of Things,IoT）是信息领域一次重大的发展和变革机遇,大规模多用户检测则是物联网领域极具应用前景却具有挑战性的关键问题之一。海量用户的接入使得传统多用户检测方案的复杂度过高而难以使用,压缩感知（Compressed Sensing,CS）方法虽然能利用稀疏性减少复杂度,但其性能与复杂度还有很大的改进空间。本文在标准残差网络结构的基础上,提出了深度卷积残差网络（Deep Residual Convolutional Neural Network,DRCNN）用于大规模物联网中的多用户检测以提高用户检测的准确率,并与压缩感知和深层全连接神经网络方法进行了对比。仿真结果表明,相比于深度学习全连接网络卷积网络DRCNN以及传统压缩感知算法OMP、IHT、BOMP算法,DRCNN算法在用户检测准确率方面体现出显著的性能优势。
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结合当前大学生就业形势、农业现代化发展人才短缺等问题,通过实际案例分析表明:当代大学生农业自主创业中主要存在就业观难以转变;农业自主创业意愿不足;非农专业学生对农业相关领域知识了解不深;对我国当今农村发展现状不清楚;大学生农业自主创业成功率较低。然后,提出重点从教学实践着手,应提高大学生农业自主创业的意愿,并在创新创业部分增加农业创业相关知识,注重培养大学生综合素质,加强大学生自主创业的能力。
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