1、什么是PON？ PON即Passive Optical Network的简称，中文名为“无源光网络”。PON作为“接入网技术”的一种，常用在我们俗话说的“最后一公里”，在组网中广泛使用。一般PON系统结构由OLT（光线路终端）、ODN&…

​B站搜索：Wm锰 目录 实训背景 EPON（Ethernet Passive Optical Network） GPON(Gigabit-Capable PON) EPON和GPON的区别 三网融合 宽带技术 网络规划 设备组网规划 各接口板说明： IP和Vlan规划 网络拓扑图 硬件部署和…

这是两个颇为引人注目的PON标准，其中一个是由ITU/FSAN制定的Gigabit PON(GPON)标准，另一个是由IEEE 802.3ah工作组制定的Ethernet PON(EPON)标准。EPON和GPON谁将主导FTTH大潮已成为当前新的争论热点。 一、技术指标比较 GPON和EPON的技术差别很小。两…

广域网宽带接入技术四EPON技术 二、EPON技术1、EPON的网络体系结构2、EPON基本原理2.1、EPON帧结构2.2、下行数据流2.3、上行数据流3、EPON关键技术3.1、EPON层次结构3.1.1、EPON的物理层3.1.2、EPON的数据链路层3.1.3、MPCP协议3.1.4、LLID和MPCP的PDU格式3.2、EPON系统的工作…

EPON：以太网无源光网络 EPON（Ethernet Passive Optical Network，以太网无源光网络）是一种结合了以太网技术和无源光网络（PON）优势的高速、大容量宽带接入技术。以下是关于EPON的详细解释： 一、…

一、PON的经本概念和组成结构 （一）概念 PON是Passive Optical Network（无源光网络） 的简写，是一种基于P2MP拓扑结构的网络，是一种应用于接入网，局端设备和多个用户端设备之间通过无源的光缆、光分/合路器等组成的光分配网连接网络，是关于最后一英里的光纤传输技术。由…

《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译 作者：Dzmitry Ba hdanau, KyungHyun Cho, Yoshua Bengio 单位：不来梅雅克布大学，蒙特利尔大学 发表会议及时间&#xf…

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论文原文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate论文信息ICLR2015个人解读Wang Anna & Hytn Chen更新时间2020-02-13 机器翻译简介 1980，基于规则的翻译，大致流程就是输入，词性分析，词典查…

1.Abstract 谣言帖子经常在参与用户中引发多变的、主要是有争议的立场。 因此，确定相关帖子的立场可能与成功检测谣言有关。我们提出了一个联合框架，统一了两个高度相关的任务，即谣言检测和立场分类。 基于深度神经网络，我们使用…

文章目录 1.动机2.输入输出3.相关工作4.模型4.1 GCN 4.2 approximating relation representations4.3 joint entity and relation alignment HGCN: “Jointly Learning Entity and Relation Representations for Entity Alignment”. Yuting Wu, Xiao Liu, Yansong Feng, Zheng…

作 者：崔金满 单 位：燕山大学 Abstract 在现实世界中，经常存在一个句子中包含多个事件的现象，提取多个事件比提取单个事件要困难，本文提出一种联合多事件提取框架，通过引入syntactic shortcut arcs来增强信息流，并通过基于注意力的图卷积网络来对图信息进行建模，从而联…

我们现在来实现Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate中的模型。 一、常规的编码器-解码器模型 作为提醒，下图是常规的编码器-解码器模型： 二、先前的模型 在先前的模型中，我们的体系结构是通过在每个ti…

论文题目：Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph Information Aggregation 论文来源：EMNLP 2018 论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.09078 代码链接：https://github.com/lx865712528/EMNLP2018-JME…

题目：Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align And Translate 作者：Dzmitry Bahdanau，KyungHyun Cho， Yoshua Bengio∗ 论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.0473 1、Introduction 神经机器翻译是机…

Unsupervised Keyphrase Extraction by Jointly Modeling Local and Global Context 阅读笔记 论文简单介绍 题目 Unsupervised Keyphrase Extraction by Jointly Modeling Local and Global Context 作者 Xinnian Liang , Shuangzhi Wu , Mu Li and Zhoujun Li 单位 北航 …

1. 论文题目 Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph Information Aggregation 论文来源：EMNLP 2018 论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.09078 代码链接：https://github.com/lx865712528/EMNLP2018-JMEE 关键词&a…

在知识图谱中如何建模规则，原文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D16-1019.pdf 本文讲述了如何将规则和三元组建模到一个统一的空间，三元组和规则同时建模，对文章的主体内容总结如下： 方法概述： 为…

《JETS: Jointly Training FastSpeech2 and HiFi-GAN for End to End Text to Speech》 1. 背景 现在比较成熟的TTS系统一般包括两个模型：声学模型和声码器。前者旨在根据输入文本生成声学特征，例如filter bank；后者旨在从声学特征恢复语音…

abstract 神经网络机器翻译是最近提出的一种机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经网络机器翻译的目的是建立一个单一的神经网络，通过联合调节使翻译性能最大化。最近提出的神经机器翻译模型通常属于编码器-解码器系列，它们将源语句编…