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SQL-92標準

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简介:
SQL-92标准是国际标准化组织(ISO)和美国国家标准协会(ANSI)在1992年制定的关系数据库语言SQL的标准版本,为数据库系统提供了一套统一的数据定义、数据操纵与数据控制语言规范。 这个标准的前身是SQL92 ANSI/ISO 标准,在此之前还有一个 SQL89 ANSI/ISO 标准。它定义了一种语言(SQL)以及数据库的行为(事务、隔离级别等)。许多商业数据库至少在某种程度上符合 SQL92 标准,不过这对于查询和应用的可移植性并没有多大的意义。

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  • SQL-92
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    SQL-92标准是国际标准化组织(ISO)和美国国家标准协会(ANSI)在1992年制定的关系数据库语言SQL的标准版本,为数据库系统提供了一套统一的数据定义、数据操纵与数据控制语言规范。 这个标准的前身是SQL92 ANSI/ISO 标准,在此之前还有一个 SQL89 ANSI/ISO 标准。它定义了一种语言(SQL)以及数据库的行为(事务、隔离级别等)。许多商业数据库至少在某种程度上符合 SQL92 标准,不过这对于查询和应用的可移植性并没有多大的意义。
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  • 详细的機房改造方案
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  • 5G移动通信系统的設計與詳解
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    《5G移动通信系统的设计与标准详解》一书深入解析了第五代移动通信技术的核心设计原则及国际标准化进程,为读者提供全面的技术指导和行业洞察。 《5G移动通信系统设计与标准详解》是由大唐移动LTE和5G技术研究及标准化团队的专家们编写的专著,旨在全面解析5G移动通信的技术细节以及相关标准规范。作为“新一代信息技术·5G系列丛书”的一部分,本书由王映民、孙韶辉等人编写,并由人民邮电出版社出版。 该书内容详尽地涵盖了从技术基础到系统架构等各个层面的5G移动通信知识。首先,它对5G的发展历程进行了概述,回顾了移动通信技术的历史背景并展望了未来发展趋势和驱动力量;同时阐述了5G所追求的技术愿景及其关键目标。随后章节深入讨论了针对5G系统的性能指标以及面临的挑战,并具体分析无线传输技术中的物理层、数据链路层及RRC协议功能。 书中还详细介绍了5G标准化工作的进展,包括ITU(国际电信联盟)和3GPP(第三代合作伙伴计划)的贡献与成果。此外,该书对5G网络架构进行了全面解析,明确了各个部分的功能划分,并描绘了无线接口协议栈的具体层次结构。特别地,在接入网方面,作者详细阐述了NG-RAN(新无线电接入网)的设计理念及多种部署模式。 在深入的技术细节层面,《5G移动通信系统设计与标准详解》还探讨了帧结构、物理信道配置以及初始连接建立和移动性管理机制等内容。这些章节包括SSB同步块的定义,PBCH传输方案,广播信号传送方式等关键概念,并详细解释了随机接入过程、寻呼信道架构及具体实现方法。 控制信道设计与资源调度同样是本书的重要组成部分之一,书中对下行链路和上行链路上行控制信息的设计进行了深入研究。包括搜索空间配置,传输格式选择以及动态资源配置策略等方面的内容都被细致地阐述出来以供读者参考学习。 总体而言,《5G移动通信系统设计与标准详解》是一本全面且深度解析的指南书籍,专为通讯行业专业人士、科研人员及学生而编写。它不仅提供了对5G核心技术和标准化的理解基础,还能够帮助相关从业人员更好地理解和应用这些技术来推动未来网络建设的发展。
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  • noiseX-92噪声库
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    noiseX-92噪声库是一个全面收录了各种环境和机械噪音的专业音频资源库,为音效设计师与开发者提供高质量的声音素材。 noisex-92噪声库是一个专门为语音识别研究和仿真设计的专业资源,它包含了多种类型的噪声样本,能够帮助研究人员和工程师创建更为真实的测试环境。这个噪声库的重要性在于,它能够帮助提升语音识别系统的鲁棒性,即在各种复杂背景噪音下依然保持较高的识别准确率。 理解噪声对语音识别的影响至关重要。在实际环境中,语音信号往往会受到各种背景噪声的干扰,如公共场所的混响、车辆发动机的声音、空调噪声等。这些噪声会降低语音信号的质量,使得语音识别系统难以正确解析语音内容。因此,noisex-92噪声库提供了真实世界中常见噪音的模拟样本,以便于开发者在训练和测试模型时可以更接近实际的应用场景。 这个噪声库包含以下几种类型的噪声: 1. **白噪声**:这是一种具有平坦功率谱的噪声,涵盖所有频率成分。它常被用作测试信号,在电子学和信号处理中用于检查设备的频率响应。 2. **公共场合噪声**:这些样本可能来自咖啡厅、商场、车站等人群密集的地方,包含了人声、脚步声、广播声等多种声音混合而成的复杂环境音。 3. **汽车噪声**:包括车内或车外的声音,例如发动机轰鸣、风噪声和轮胎滚动声。这类噪音在车载语音识别系统中尤其重要。 使用noisex-92噪声库进行语音识别仿真时,通常需要遵循以下步骤: 1. **添加噪声**:将噪声样本与干净的语音信号混合以生成带有背景声音的音频文件,模拟实际应用场景。 2. **预处理**:采用不同的降噪算法对带噪音的语音数据进行预处理。常见的方法包括基于谱减法、Wiener滤波器或深度学习技术的方法。 3. **模型训练**:利用添加了噪声后的语音样本来训练识别系统,使其能够适应各种不同环境下的声音干扰。 4. **性能评估**:通过比较有噪音和无噪音环境下系统的识别效果,评估其在处理背景音方面的表现能力。 5. **优化迭代**:根据测试结果不断调整和完善模型参数设置,提高语音识别算法的可靠性和准确性。 noisex-92噪声库为研究者和开发者提供了一个非常有价值的工具。它有助于构建更加健壮且实用性强的语音识别系统,确保这些技术在复杂环境中的有效应用。通过使用该资源,可以更有效地测试并改进各种降噪技术和语音识别算法,在实际环境中实现更高的准确性和稳定性。