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全面了解APON,BPON,EPON,GPON
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&…
【宽带接入技术】ZTE中兴EPON、GPON宽带网络和OLT、ODN及ONU三网融合实验
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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…
GPON与EPON的区别
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
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…
通信工程学习：什么是EPON以太网无源光网络
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、…
EPON技术基础知识
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》笔记
《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…
【论文泛读】4. 机器翻译：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
更新进度：■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■|100% 理论上一周更一个经典论文 刚刚开始学习，写的不好，有错误麻烦大家留言给我啦 这位博主的笔记短小精炼，爱了爱了：点击跳转 目录 准备理论知识代码实现&a…
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate阅读笔记
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…
谣言检测论文精读——3.WWW2018-Detect Rumor and Stance Jointly by Neural Multi-task Learning
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…
【实体对齐·HGCN】Jointly Learning Entity and Relation Representations for Entity Alignment
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…
论文笔记：Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based GraphInformation Aggregation
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…
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate论文及代码助解
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…
【论文解读 EMNLP 2018 | JMEE】Jointly Multiple EE via Attention-based Graph Information Aggregation
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…
论文阅读：Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align And Translate
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
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 …
![[论文阅读笔记18] Jointly Multiple EE via Attention-based Graph Information Aggregation](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[论文阅读笔记18] Jointly Multiple EE via Attention-based Graph Information Aggregation)
[论文阅读笔记18] Jointly Multiple EE via Attention-based Graph Information Aggregation
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…
Jointly Embedding Knowledge Graphs and Logical Rules
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》
《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…
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