【摘 要】
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将正交频分复用（OFDM）技术应用于海洋复杂场景下的无线通信系统中，使得海洋无线通信拥有更高的传输速率，并且针对海洋复杂环境下OFDM信息比特流的特征提取困难、误码率无法进一步降低的问题，提出基于残差神经网络（ResNet）的OFDM接收端信息比特流检测算法。通过对ResNet模型引入通道注意力模块（Channel Attention Module, CAM）,构建深度神经网络，提取信号的特征，最
【基金项目】
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国家自然科学基金（U20B200248）；
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将正交频分复用（OFDM）技术应用于海洋复杂场景下的无线通信系统中，使得海洋无线通信拥有更高的传输速率，并且针对海洋复杂环境下OFDM信息比特流的特征提取困难、误码率无法进一步降低的问题，提出基于残差神经网络（ResNet）的OFDM接收端信息比特流检测算法。通过对ResNet模型引入通道注意力模块（Channel Attention Module, CAM）,构建深度神经网络，提取信号的特征，最终恢复出信息比特流。实验仿真结果表明，ResNet能够对海洋复杂场景下的OFDM信号特征进行有效的提取，有较好的识别结果。较卷积神经网络（CNN）算法，ResNet算法误码率有所降低，性能更好，并且更加稳定。
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由于建筑企业工程施工的特殊性，导致项目会计核算过程繁冗复杂。为进一步提升企业运营效率，推动企业高质量发展，避免财务管理和资金管理成为企业进步的绊脚石，要重视企业会计核算工作的开展。面对新形势、新政策，企业要加强会计核算管理、强化财税投资管控、防范财税经营风险、提升团队综合素质，要将会计核算作为企业经营管理的重要环节，努力提高企业会计核算水平，建立健全财务预警体系，优化会计核算流程，防范财税风险，为
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