加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 新余站长网 (https://www.0790zz.com/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 站长资讯 > 动态 > 正文

“智能体”需要客户和伙伴共同创新发展

发布时间:2021-02-11 17:30:08 所属栏目:动态 来源:互联网
导读:AP负责管理无线帧,让主机能够彼此通信。不同于ad hoc网络,这种网络的可扩展性更高,可包含的主机数更多,因为所有网络连接都由AP管理。 3.基础设施基本服务集 在基础设施( infrastructure)模式下,无线NIC只能与接人点通信,而不像在ad hoc模式下那样可直

AP负责管理无线帧,让主机能够彼此通信。不同于ad hoc网络,这种网络的可扩展性更高,可包含的主机数更多,因为所有网络连接都由AP管理。

3. 基础设施基本服务集

在基础设施( infrastructure)模式下,无线NIC只能与接人点通信,而不像在ad hoc模式下那样可直接彼此通信。无线主机要彼此通信以及与网络的有线部分通信,都必须经由接入点。需要牢记的一个重点是,在这种模式下,在网络的其他部分看来,无线客户端就像是独立的有线主机。

图14-8是一个采用基础设施模式的典型无线网络,请特别注意接人点,它也连接到了有线网络。这种从接入点到有线网络的连接被称为DS ( Distrubtion System,分发系统), AP通过它彼此交换有关其BSA中主机的信息。AP不通过无线网络彼此通信,而只通过DS彼此通信。

配置客户端,使其以无线基础设施模式运行时,需要明白SSID。服务集标识符(SSID)是一个独一无二的32字符标识符,表示特定的无线网络,并定义BSS。随便说一句,很多人都交换使用术语SSID和BsS,不要把两者搞混。特定无线网络中的所有设备可能配置相同的SsID,而接入点有时可能配置多个SID。下面更详细地介绍SSID。

4. 服务集 ID

SSID定义了AP覆盖的BSA, Linksys 就使用这个术语。你可能在搜寻无线网络时在主机屏幕上见到过SSID,它是由AP发送的,指出了客户端可连接到哪个WLAN。SSID最多可包含32个字符,通常是人类可阅读的ASCII字符,但并非必须如此。SSID 由32 B组成,其中每个字节都可以为任何值。

SSID是在AP上配置的,可广播出去,也可隐藏起来。如果SsID被广播出去,则当无线工作站使用其客户端软件搜寻无线网络时,将以SSID列表的方式呈现搜寻到的网络。如果SSID被隐藏,则它要么不会出现在列表中,要么就显示为“未知网络”,具体情况取决于客户端操作系统。

警告:总是应该修改AP的默认SSID,并修改管理员密码。

如果SSID被隐藏,要让客户端能够连接到网络,必须配置无线配置文件,其中包括SSID。这比其他任何常规身份验证措施和安全措施都重要。

5. 扩展服务集

如果在所有接人点上设置了相同的SSID, 移动无线客户端将能够在网络中漫游。这是当今公司环境最常用的无线网络设计。

这样做将创建扩展服务集( EsS ),其覆盖范围比单个接人点更大,并让用户能够在AP之间漫游,且不会中断网络连接。这种设计让客户端可在AP之间无缝地漫游。在图14-9中,给位于同一间办公室的两个AP配置了相同的SSID,从而创建了ESS网络。
 

Transformer是一种新颖的方法,最初在语言处理中很有用,比如语言到语言的翻译,这一直是CNNs、RNNs和LSTMs的领域。去年夏末由谷歌大脑和多伦多大学的研究人员发布,它在各种测试中都表现出了显著的准确性改进,包括这个英语/德语翻译测试。

RNNs的顺序性使其更难充分利用现代快速计算设备(如GPU),因为GPU擅长的是并行而非顺序处理。CNN比RNN的顺序性要差得多,但在CNN架构中,随着距离的增加,将输入的远端部分的信息组合起来所需的步骤数仍然会增加。

准确率的突破来自于 "自注意功能 "的开发,它将步骤大幅减少到一个小的、恒定的步骤数。在每一个步骤中,它都应用了一种自我关注机制,直接对一句话中所有词之间的关系进行建模,而不管它们各自的位置如何。

就像VC说的那样,也许是时候该换换口味了。
 

HTM的特点是,它发现模式的速度非常快,只需1,000次观测。这与训练CNN或RNN所需的几十万或几百万次的观测相比,简直是天壤之别。

此外,模式识别是无监督的,并且可以根据输入的变化来识别和概括模式的变化。这使得系统不仅训练速度非常快,而且具有自学习、自适应性,不会被数据变化或噪声所迷惑。

一些值得注意的渐进式改进

我们开始关注真正的游戏改变者,但至少有两个渐进式改进的例子值得一提。这些显然仍然是经典的CNN和RNNs,具有反向支撑的元素,但它们工作得更好。

(1) 使用Google Cloud AutoML进行网络修剪

谷歌和Nvidia的研究人员使用了一种名为网络修剪的过程,通过去除对输出没有直接贡献的神经元,让神经网络变得更小,运行效率更高。这一进步最近被推出,作为谷歌新的AutoML平台性能的重大改进。

(2) Transformer

 

(编辑:新余站长网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    热点阅读