- 了解失配損耗對有損線路的影響，通過固定衰減器減少失配損耗的方法，以及此誤差的統計模型。失配損耗（ML）表征了RF信號路徑中的多個阻抗不連續性如何導致功率損耗，并阻止我們在電路中的兩點之間進行有效的功率傳輸。在本文中，我們將首先討論失配損耗對有損線路的影響。接下來，我們將探討一種通過固定衰減器減少失配損耗的簡單方法，并最終探討該誤差的統計模型。處理無損耗線路時的失配損耗在本系列的前一篇文章中，我們了解了失配損耗對級聯放大器增益的影響（圖1）。 圖1示例圖顯示了通過帶狀線連接的兩個放大器在這種情況下
- 關鍵字：
衰減器，統計模型分析，失配損耗，失配，不確定性
- 1 前言在上一期里，我們說明了當人類的慢想 ( 創意 ) 與
AI 的快思 ( 直覺 ) 互相平衡時，最能展現協同創造力。
有了 AI 經驗直覺來協助去蕪存菁，人類更敢超越經驗
去進行大跨度的聯想和探索。這樣的協同組織體系，非常適合與高度不確定的外
在環境 (Environment) 互動，并從外在環境獲取最大的
回報。這是自然界生物 ( 有機體系 ) 的天賦學習本質，
非常接近于 AI 強化學習 (Reinforcement Learning，簡稱
RL) 機制。例如，AlphaGo Ze
- 關鍵字：
202208 AI RL 不確定性
- 高煥堂? （臺灣VR產業聯盟主席，廈門VR/AR協會榮譽會長兼顧問） 摘? 要：AI擅長尋找大數據中的規律，其亮麗的表現已經令人類嘆為觀止。在學習AI時，如果您能深刻掌握AI的黑盒子（Black box）和不確定性（Uncertainty），將更能發揮AI的專長來幫助人類。 關鍵詞：AI；黑盒子；不確定性 1 AI的長處 當今基于深度學習的AI（人工智能）非常擅長于：從大數據的復雜關系中尋找出人類難以得知的規則（規律性或法則）。人們對周遭大環境的隱藏規律太多未知，AI可以協助人們去探索未知，補
- 關鍵字：
202002 AI 黑盒子 不確定性
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