HIMA F6214 涉及前向纠错的技术的连接速度

简介: HIMA F6214 涉及前向纠错的技术的连接速度

HIMA F6214 涉及前向纠错的技术的连接速度
这物理层 净比特率,[12] 信息率,[6] 有用比特率,[13] 有效负载率,[14] 净数据传输速率,[9] 编码传输速率,[7] 有效数据速率[7]或者线速度(非正式语言)指数字通信电路容量是否不包括物理层例如,协议开销时分多路复用(时分复用)分割位,多余前向纠错(FEC)码、均衡器训练符号和其他信道编码。纠错码是常见的,尤其是在无线通信系统、宽带调制解调器标准和现代铜缆高速局域网中。物理层净比特率是在数据链路层且因此可能包括数据链路和更高层开销。

在调制解调器和无线系统中,链路自适应(数据速率和调制和/或差错编码方案对信号质量的自动适应)经常被应用。在该上下文中,该术语峰值比特率表示最快和最不健壮的传输模式的净比特率,例如当发送者和发送者之间的距离非常短时使用。[15]一些操作系统和网络设备可能会检测到“连接速度"16指网络接入技术或通信设备,意味着当前的净比特率。请注意,术语线路速率在一些教科书中被定义为总比特率,[14]在其他情况下作为净比特率。

总比特率和净比特率之间的关系受到FEC的影响编码速率根据以下内容。

净比特率≤总比特率编码速率
涉及前向纠错的技术的连接速度通常是指物理层净比特率按照上面的定义。F8650X (1).jpg
IC660TBD021 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD021
IC660TBD022 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD022 6240BP10431
IC660TBD023 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD023 6240BP10432
IC660TBD024 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBA024 6241BP10431
IC660TBD025 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD025 6241BP10832
IC660TBD110 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD110 6247BP10730
IC660TBD120 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD120 6234BP10930
IC660TBR100 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBR100 6248BP10832
IC660TBR101 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBR101 6248BP10831
IC660TSA020 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBA020 6230BP10830
IC660TSA100 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBA100 6230BP10730
IC660TSD020 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD020 IC660TSD020K
IC660TSD021 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD021 6240BP10832
IC660TSD100 - GE GENIUS I/O - Terminal Assembly for IC660BBD100/101 6246BP10830
IC660TSS100 - GE GENIUS I/O - 115VAC Isolated 2A Terminal Assembly 6246BP10830
IC660EBS101 - GE GENIUS I/O - Electronic Terminal Block ISO Terminal Block IC660TSS100, IC660EBS101A
IC660ELD100 - GE GENIUS I/O - Sink In/Out 24/48VDC - Electronic Assembly IC660ELD100E
IC660EBD100 - GE GENIUS I/O - Electronic Assembly IC660EBD100A

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 测试技术
NeurIPS 2024:杜克大学&谷歌提出SLED解码框架,无需外部数据与额外训练,有效缓解大语言模型幻觉,提高事实准确性
在NeurIPS 2024上,杜克大学和谷歌团队提出Self Logits Evolution Decoding(SLED),旨在提高大语言模型(LLMs)的事实准确性。SLED通过对比模型早期层和最终层的logits,利用内部潜在知识增强输出准确性,无需外部知识库或额外微调。实验显示,SLED能显著提升多选题、开放生成等任务的准确性,最高提升达20%,且延迟开销极低。该方法具有创新性和有效性,但也存在实现复杂、计算开销等挑战。
21 2
|
4月前
|
算法 调度
多级反馈队列算法的具体实现过程是怎样的?
【10月更文挑战第25天】多级反馈队列算法通过动态调整进程的优先级和在不同优先级队列之间的转移,能够较好地适应不同类型进程的需求,兼顾了短作业优先、I/O密集型作业优先等多种调度策略的优点,提高了系统的整体性能和资源利用率,同时也能保证对实时性要求较高的进程能够及时得到响应。
114 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法框架/工具
大模型的内部结构复杂,导致其决策过程难以解释,这对于某些应用场景来说是不可接受的。
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,越来越多的企业开始探索大模型的私有化部署。本文详细介绍了在企业内部实现大模型私有化部署的方法,包括硬件配置、数据隐私保护、模型可解释性提升以及模型更新和维护等方面的解决方案,帮助企业克服相关挑战,提高数据处理的安全性和效率。
86 4
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PVG:用小模型验证大模型输出,解决“黑盒”难题
【8月更文挑战第4天】随AI技术的发展,机器学习系统广泛应用,但在高风险领域如医疗和金融中,其决策需可验证与解释。为此,提出了“Prover-Verifier Games”(PVG)框架,通过两个学习者——证明者与验证者的博弈,前者提供决策及证据,后者评估证据真伪并做决策,以此提升决策透明度。实验显示,在图像分类和自然语言推理任务中,验证者能有效区分真假证据,即便证明者提供虚假信息。不过,PVG也面临计算成本高和适用范围有限等问题。
121 1
|
9月前
|
存储 人工智能 安全
使用‘消除’技术绕过LLM的安全机制,不用训练就可以创建自己的nsfw模型
本文探讨了一种名为“abliteration”的技术,该技术能够在不重新训练大型语言模型(LLM)的情况下移除其内置的安全审查机制。通常,LLM在接收到潜在有害输入时会拒绝执行,但这一安全特性牺牲了模型的灵活性。通过对模型残差流的分析,研究人员发现可以识别并消除导致拒绝行为的特定方向,从而允许模型响应所有类型的提示。
1006 1
|
10月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 测试技术
SUPRA:无须额外训练,将Transformer变为高效RNN,推理速度倍增
`Transformers`模型因其在多种任务上的优秀性能而广泛采用,但其内存需求和推理成本随词元数量指数增长。为解决这一问题,论文《Linearizing Large Language Models》提出`SUPRA`方法,将预训练的`Transformers`转换为递归神经网络(RNN),实现有效推理并降低训练成本至原来的5%。`SUPRA`通过将注意力机制线性化并用`GroupNorm`替代`softmax`,保持预训练模型的优势。经过微调,转换后的模型在标准语言理解和长上下文任务中保持高性能,展示了在长序列处理方面的潜力,但仍有改进空间。
198 2
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
序列模型算法在上网行为管理中的应用:精度提升的新途径
当我们谈论如何通过序列模型算法来提升上网行为管理的精度时,其实是一种超级有用的工具,可以帮助我们更轻松地识别和管理用户的行为,让网络管理员更加高效地监管网络活动。下面是一些有趣的方法,可以通过序列模型算法来提高上网行为管理的准确性——
191 1
|
10月前
|
机器学习/深度学习
大模型开发: 解释批量归一化以及它在训练深度网络中的好处。
批量归一化(BN)是2015年提出的加速深度学习训练的技术,旨在解决内部协变量偏移、梯度消失/爆炸等问题。BN通过在每层神经网络的小批量数据上计算均值和方差,进行标准化处理,并添加可学习的γ和β参数,保持网络表达能力。这样能加速训练,降低超参数敏感性,对抗过拟合,简化初始化。BN通过稳定中间层输入分布,提升了模型训练效率和性能。
233 3
|
10月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度解析预训练权重的本质和作用
深度解析预训练权重的本质和作用
333 1
|
机器学习/深度学习 算法
用于自适应识别和控制的前馈神经网络与在线顺序学习算法(Matlab代码实现)
用于自适应识别和控制的前馈神经网络与在线顺序学习算法(Matlab代码实现)
105 0