hiqnet是什么，hiqher中文是什么意思

本文目录一览

1，hiqher中文是什么意思
2，我要申请一个域名是HiQorgcn好还是HiQNetCn好
3，什么是hetnet
4，海桌HIAPN里面的NET和WAP切换是什么意思两个有什么区别
5，Hetnet是什么与eicic啥关系
6，MicrosoftNET 是什么东西
7，神经网络中的mainnet是什么

1，hiqher中文是什么意思

higheradj.高高的; 高级的; 上级的; 高等的; 高的( high的比较级 ); 高尚的; 高地的; 高级的; [英][?ha??(r)]

你好！更高，是higher 吧。如有疑问，请追问。

hiqher中文是什么意思

2，我要申请一个域名是HiQorgcn好还是HiQNetCn好

用HiQNet好了

后面一个好,因为简短简单

HiQNet。cn 觉得这个好，用“-”这个始终感觉不好

HiQNet。cn 1.简短 2.便宜3.万一光缆再断一回，起码国内能看嘛

org 属于公司类的。

我要申请一个域名是HiQorgcn好还是HiQNetCn好

3，什么是hetnet

heterogeneous network 异构网络由不同大小、类型小区构成包括：宏小区macro cell、微小区micro cell、微微小区pico cell、毫微微小区femto cell

hetnet是异构网，即宏基站中包含热点小区，如pico或femto小区，hetnet中存在小区间干扰问题，如宏基站干扰pico 的边缘用户，femto基站干扰其覆盖范围内的宏用户（因为这些宏用户不被允许接入到femto小区），为解决这些干扰问题提出了eicic技术

什么是hetnet

4，海桌HIAPN里面的NET和WAP切换是什么意思两个有什么区别

海卓冲浪HiSurfing是海卓APN切换开关HIAPN的升级的android增强版，之所以要换名字，是因为海卓冲浪的功能已经超越了APN的范畴，增加了联网上网有关的功能，既是符合Surfing是上网冲浪的意思，国产精品，最新版本，分享给G友们！这款android软件的功能简介：1. 一键设置网络，内含中国大陆，香港和台湾的运营商信息！2. 网络开关与切换，一键开关WIFI，GPRS，和切换NET和WAP！3. 网络监控，可以按天，按周，按月分别统计流量，分别设置报警值等，设置报警之后，主界面有进度条显示！4. 防火墙，可以有选择地阻止某些程序联网！5. 智能工具，贴心的功能如WIFI的开关和APN的联动，定时开关WIFI,GPRS,和飞行模式！

你好！NET和WAP是两种手机接入点，NET即GPRS连接互联网.WAP即移动梦网我的回答你还满意吗~~

两种连接网络的方式、没太大区别

5，Hetnet是什么与eicic啥关系

HetNet是异构网，即宏基站中包含热点小区，如pico或femto小区，HetNet中存在小区间干扰问题，如宏基站干扰pico 的边缘用户，Femto基站干扰其覆盖范围内的宏用户（因为这些宏用户不被允许接入到Femto小区），为解决这些干扰问题提出了eICIC技术

异构网（HetNet）是未来LTE的一个主流布网架构，即在宏站满足覆盖的基础上，微站用于补盲和补热。其中，补热的微站将大量存在，并与宏站覆盖重叠，干扰问题严重。　　尤其当微站为了上下行链路更平衡，同时为了更多吸收宏站的业务负荷，在与宏站的小区选择/重选测量时引入了功率偏置，扩展了微站下行覆盖，被称为Cell Range Extension (CRE)。此时，下行扩展区域受宏站干扰更加严重。　　传统ICIC只能缓解业务信道干扰，不能解决控制信道干扰。因此3GPP在R10引入了eICIC，用于解决异构网下的宏站-微站干扰问题。但eICIC只能解决业务信道和控制信道的干扰问题，本身不能解决历史遗留的小区公共信道（PBCH、PSS/SSS、Paging、SIB1 etc）的干扰问题，可以与SuperCell联合使用。　　建议在异构网补热场景下使用eICIC技术。若小区公共信道干扰严重，则建议与SuperCell或SoftCell联合使用。

好复杂呀！！！再看看别人怎么说的。

大富大贵对付答发的

6，MicrosoftNET 是什么东西

你说的应该是.net framework吧，是微软一种开发环境的运行库,目前很多程序都需要.net的环境，要不程序将无法运行。

如果您是做。net方面的程序开发的话，这个是必须的，否则可以无视。。呵呵，这个框架是给从事软件开发的人们使用的，普通用户不用管，不必管更新可以不用 NET Framework: 就是微软Web Services 引擎有许多程序设计师和使用者，非常渴望有一个完善而且透明清楚的基础架构，来建立WebServices（因特网服务）。.NET Framework 就是为了这个需求，而提供的基础架构。.NETFramework 提供了应用程序模型及关键技术，让开发人员容易以原有的技术来产生、布署，并可以继续发展具有高安全、高稳定，并具高延展的Web Services。对于.NET Framework 而言，所有的组件都可以成为Web Services，Web Services 只不过是另一种型态的组件罢了。微软将COM 的优点整合进来，它可以不用像COM 那么严谨的来栓锁两个对象，.NET Framework 以松散的方式来栓锁Web Services 这种型态的组件。这样的结果让开发人员非常容易的发展出强而有力的Web 服务组件，提高了整体的安全及可靠性，并且大大的增加系统的延展性。 .NET Framework: 由三个部分组成 .NET Framework 的目的就是要让建立Web Services 以及因特网应用程序的工作变的简单，.NET Framework 包括了三大部分：第一个部分是Common Language Runtime（CLR，所有.NET 程序语言公用的执行时期组件），第二部分是共享对象类别库（提供所有.NET 程序语言所需要的基本对象），第三个部分是重新以组件的方式写成的ASP.NET（旧版本则是以asp.dll提供ASP 网页所需要的对象）。基本上安装了之后对机器不会有很大的影响

是一个运行环境，很不好解释的，你安装是提示错误是因为你已经安装有了，所以不能安装了·

7，神经网络中的mainnet是什么

不清楚这个词是哪来的不过看意思，应该和深度学习的backbone差不多吧

introduction -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。 “神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（anns）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。 the neuron -------------------------------------------------------------------------------- 虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。 learning -------------------------------------------------------------------------------- 正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及kohonen训练模式。由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。 architecture -------------------------------------------------------------------------------- 在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（perceptrons），至复杂的自我调整网络（kohonen），至热动态性网络模型（boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看generation5 essays 尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。 the function of anns -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如onr程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者ppda32程序接受一个坐标而将它分类成a类或b类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看applications in the military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。例如hir程序接受一个脏图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。 the ups and downs of neural networks -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在... 是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。 nn 神经网络，neural network anns 人工神经网络，artificial neural networks neurons 神经元 synapses 神经键 self-organizing networks 自我调整网络 networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

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