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卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称

1.编写并调试程序，将内存中BCD码转换为二进制码，在DEBUG中查看。 2、BCD码转换为二进制码 在各种智能仪器和信息处理中，人们总习惯于十进制数来表示信息。但绝大多数计算机没有十进制运算指令（仅有十进制调整指令）。这是因为实现十进制算术运算的硬件电路要比采用二进制算术运算的硬件电路复杂得多。例如，当两个整数进行算术运算时，对一个N进制的数需记住N(N+1)/2个“积”与“和”。当N=10时，需记住55个“积”与“和”；而当N=2时，只需记住3个。从占用存储空间来看，采用二进制数比采用

实验要求： 由于动态分区的大小是由作业需求量决定的，故分区的长度是预先不固定的，且分区的个数也随主存分配和回收变动。总之，所有分区情况随时可能发生变化，数据表格的设计必须和这个特点相适应。由于分区长度不同，因此设计的表格应该包括分区在主存中的起始地址和长度。由于分配时，空闲区有时会变成两个分区：空闲区和已分分区，回收主存分区时，可能会合并空闲区，这样如果整个主存采用一张表格记录已分分区和空闲区，就会使表格操作繁琐。主存分配时查找空闲区进行分配，然后填写已分配区表，主要操作在空闲区；某个作业执行