- 了解失配损耗对有损线路的影响，通过固定衰减器减少失配损耗的方法，以及此误差的统计模型。失配损耗（ML）表征了RF信号路径中的多个阻抗不连续性如何导致功率损耗，并阻止我们在电路中的两点之间进行有效的功率传输。在本文中，我们将首先讨论失配损耗对有损线路的影响。接下来，我们将探讨一种通过固定衰减器减少失配损耗的简单方法，并最终探讨该误差的统计模型。处理无损耗线路时的失配损耗在本系列的前一篇文章中，我们了解了失配损耗对级联放大器增益的影响（图1）。 图1示例图显示了通过带状线连接的两个放大器在这种情况下
- 关键字：
衰减器，统计模型分析，失配损耗，失配，不确定性
- 1 前言在上一期里，我们说明了当人类的慢想 ( 创意 ) 与
AI 的快思 ( 直觉 ) 互相平衡时，最能展现协同创造力。
有了 AI 经验直觉来协助去芜存菁，人类更敢超越经验
去进行大跨度的联想和探索。这样的协同组织体系，非常适合与高度不确定的外
在环境 (Environment) 互动，并从外在环境获取最大的
回报。这是自然界生物 ( 有机体系 ) 的天赋学习本质，
非常接近于 AI 强化学习 (Reinforcement Learning，简称
RL) 机制。例如，AlphaGo Ze
- 关键字：
202208 AI RL 不确定性
- 高焕堂 （台湾VR产业联盟主席，厦门VR/AR协会荣誉会长兼顾问） 摘 要：AI擅长寻找大数据中的规律，其亮丽的表现已经令人类叹为观止。在学习AI时，如果您能深刻掌握AI的黑盒子（Black box）和不确定性（Uncertainty），将更能发挥AI的专长来帮助人类。 关键词：AI；黑盒子；不确定性 1 AI的长处 当今基于深度学习的AI（人工智能）非常擅长于：从大数据的复杂关系中寻找出人类难以得知的规则（规律性或法则）。人们对周遭大环境的隐藏规律太多未知，AI可以协助人们去探索未知，补
- 关键字：
202002 AI 黑盒子 不确定性
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