亚马逊自动广告有曝光没有点击(亚马逊acos自动很高)

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亚马逊自动广告有曝光没有点击码分多址移动通信系统中基站的多用户检测方法,采用分段硬判决的方法实现,包括以下步骤:瑞克(RAKE)接收机对输入信号进行多径解扩;由解扩结果进行信道估计,然后进行多径合并,将每个比特的合并结果同时送给硬判决器和阈值计算装置,将信道估计结果送给信号再生器;阈值计算装置由所有用户同一序号的比特的多径合并结果计算得到一个阈值,并将该阈值送给各用户的硬判决器;硬判决器按照该阈值对相应序号的比特的多径合并结果进行硬判决,并将判决结果送给信号再生器;信号再生器由判决结果和信道估计结果得到用户的再生信号,并将再生信号送给多址干扰的估计与干扰对消装置;多址干扰的估计与干扰对消装置由输入的各用户的再生信号计算出各用户的多址干扰;从接收信号的基带信号中消除某个用户的多址干扰得到的信号作为下一级并行干扰对消结构中该用户的瑞克接收机的输入信号;重复以上步骤,直到重复次数与设定的多级并行干扰对消的级数相等,就实现了多级干扰对消;其特征在于,所述的硬判决为分段硬判决。使多用户检测技术的性能提高。亚马逊自动广告有曝光没有点击本申请涉及一种实现用于确保用户的私密性的用户的动态假名化的方法的用户的数据概要分析网络。数据概要分析网络(100)包括至少一个数据节点(1151-1158)，其被配置为用于接收与用户有关的输入数据并将输入数据变换成与用户有关的输出用户数据概要，其中，数据节点包括用于将与用户有关的输入数据与用户的动态输入假名一起存储的用户数据记录(2101-2103)，所述数据节点被配置用于从所述输入数据计算与用户有关的所述输出用户数据概要以及用于将计算出的输出数据概要存储在其所述用户数据记录(2201-2202)中。该动态假名化方法包括：在数据节点处接收与用户有关的新输入数据和相关联的新用户假名以及过去与之前接收的与用户有关的输入数据相关联的旧用户假名或候选旧用户假名集；在所述数据节点中找到与接收的新输入数据对应的用户数据记录，因为该用户数据记录已经在其中存储了动态输入用户假名，所述动态输入用户假名等于与所述新输入数据一起接收的所述旧用户假名或者等于属于接收的候选旧用户假名集的一个用户假名；在找到的用户数据记录中临时存储所述新输入数据；将存储在所述数据节点的所述用户数据记录中的动态输入用户假名设置成等于与接收的与用户有关的输入数据相关联的最后接收的新用户假名；在给定时间通过使用在用户数据记录中累积的新输入数据计算所述输出用户数据概要，将计算出的输出用户数据概要存储在用户数据记录中，并且随后从用户数据记录擦除所述累积的新输入数据。

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