中国手语的羡余性及对手语翻译的启示

羡余性被认为是语言的一大本质属性,手语也具有羡余性.与汉语的羡余性相比,中国手语的羡余性主要有三方面的特点,一是兼具时间线条性和空间共时性的呈现特点,二是常常体现出汉语对中国手语的接触影响作用,三是与手语的表义特点有关.在汉语手译时,可利用增译和加注、表情和口动等羡余手段以处理汉语生僻词、新生词和难解词的翻译,以完足语义,减少歧义;还应简省处理汉语的羡余表达,以达到最佳翻译效果;另外,在手语汉译时需要增加必要的羡余信息以符合汉语表达习惯.     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

城市采暖前后黑碳气溶胶污染差异及影响因素分析

为研究城市采暖前后黑碳气溶胶(BC)变化特征,采用BC 1054型黑碳仪对石家庄市空气中的BC进行连续监测并分析,得到以下结果:监测期间BC平均浓度为(6.39±0.36)μg·m-3,浓度范围为1.04～23.39μg·m-3,采暖前平均浓度为(4.68±0.29)μg·m-3,而采暖后平均浓度为(9.20±0.68)μg·m-3,是采暖前的1.97倍;受人类活动影响呈明显的规律性:采暖前后BC日变化趋势为双峰双谷型,采暖后周末效应明显,BC浓度约为工作日的1.25倍;采暖前BC浓度受粗颗粒物影响较大,采暖后则受细颗粒物影响较大.石家庄市BC与CO,NO2,PM10,PM2.5这4种要素来源相似,主要源于工业企业排放、机动车尾气、道路扬尘.     

新基建助推“全国一网” 中国广电搅动通信市场格局

2020年10月,中国广电网络股份有限公司(以下简称"中国广电")正式在北京成立,成为继中国移动、中国联通、中国电信三大运营商之后的第四大运营商。自此,我国通信行业格局由持续多年的"三足鼎立"变为"四国大战"。新基建时代,中国广电的入局,可谓我国推进有线电视网络整合、广电5G建设一体化发展迈出的重要一步。     

安利助力健康中国建设

安利全球资源和投入将更多向中国市场倾斜,推动中国营养健康食品产业向全球价值链上游迈进。2021年3月20日,备受瞩目的2021中国发展高层论坛在北京举行,有超过130位外方代表参会,为历届论坛中参会外方代表人数最多的一届。本届论坛以“迈上现代化新征程的中国”为主题,围绕“十四五”规划、全球公共卫生、扩大高水平开放、科技创新、健康中国建设等热点主题进行探讨。安利公司已经连续13年参加中国发展高层论坛,本次与辉瑞公司、武田制药、伊利集团共同受邀参与“健康中国建设新机遇”单元。     

供给侧结构性改革下海归高管与企业创新——来自公司并购的证据

海归人才能否在我国供给侧结构性改革中发挥积极作用是连接我国人才引进与经济转型发展战略的重要议题。从海归高管角度切入，以供给侧结构性改革中企业并购重组活动为观测场景，实证考察海归高管对公司创新的影响。结果发现，海归高管显著提升重组公司专利创新，海归高管指标一单位标差的增加将使不同类型专利创新提高4%~5.8%。在公司并购前引入海归高管、引入海外学习经历的海归高管、在多元化并购中引入海归高管能够更好地提升重组公司专利创新，在国有企业以及金融发展水平区域中引入海归高管能够提升并购公司发明专利创新。机制研究表明：海归高管能通过提升企业风险承担水平、风险容忍度以及缓解融资约束等渠道促进公司发明专利创新。本研究揭示海归高管的风险承担偏好及控制能力有助于促进企业创新驱动转型发展。为我国供给侧结构性改革下如何更好地推动企业高质量发展提供重要启示。     

科魂匠心——科学精神与工匠精神的内在联系

 剖析了科学精神与工匠精神的内在联系，将其概括为“科魂匠心”，指出其时代背景是当代科学与技术的高度融合，而科技创新和科技伦理是二者联系的重要社会纽带。在新时代培育“科魂匠心”，应注重开展“负责任的研究与创新”，充分利用我国优秀传统文化中“知行合一”“以道驭术”的思想资源。培育“科魂匠心”还需要以科技伦理教育作为持续发挥培育作用的平台，营造崇尚科技创新、关注科技伦理的社会氛围，在舆论导向和社会治理方面创造必要的条件。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

高转速部分进气涡轮盘气流力及叶片振动响应研究

针对部分进气涡轮盘所受气流力在周向分布的严重不均匀易造成动叶片疲劳破坏的问题，从部分进气气流力特征和叶片振动响应两个方面进行了研究。根据已有数值模拟和实验结果给出了部分进气模式下考虑Kick效应的叶片所受气流力的分布曲线，采用快速傅里叶变换方法(FFT)分析了气流力的频谱特征，研究了转速和进气度等因素对气流力的频域特性的影响；采用有限元方法对某火箭发动机部分进气涡轮盘进行了瞬态振动响应分析，对比气流力的频谱特征，研究了叶片振动响应的特性。结果表明：在部分进气模式下，高转速涡轮盘叶片所受气流激励可以视为脉冲激励，存在多阶谐波分量；高转速或小进气度都会使得气流力的高阶谐波分量的幅值较大，使得涡轮盘叶片发生高倍频的共振或幅值较大的强迫振动，区别于全周进气的涡轮盘只需避开前6倍频气流力可能引起的共振，部分进气时还需考虑更高倍频气流力的影响。