MIMO通信系统4种预编码码书误码性能的比较

从4种预编码码书的构造比较了它们的波束成形存储量和计算复杂度，在有限反馈自适应4发2收MIMO系统中仿真，比较了它们的误码率，结果显示：SNR=IOdB时，TI码本的误码性能较好。grassmanian码书的性能变差．     

几类单生Q矩阵

研究了几类特定的单生Q矩阵,得到了其决定的单生过程常返、遍历、指数遍历和强遍历的判别,同时给出了平稳分布的显式表达式.     

一类原点为幂零奇点的三次系统的中心焦点判定与极限环分支

研究一类原点为幂零奇点的三次系统的中心焦点判定和极限环分支问题。对一类三次系统给出了计算原点拟Lyapunov常数的递推公式,并在计算机上用Mathemadca推导出该系统原点的前6个拟Lyapunov常数,进而分另q推导出原点成为中心和最高细焦点的条件,并在此基础上得到了此系统的扰动系统在原点邻域内恰有6个包围原点的极限环的结论。     

"入世"对公民道德建设的影响及对策

中国加入世贸组织后，西方发达国家的意识形态、化取向、道德观念必然对我国的公民道德建设产生重大而深远的影响。作为一项提高全民族素质的系统工程，公民道德建设的合理选择必然是在对民族明和世界明优秀成分的充分肯定中重构民族价值体系。     

几类单生Q矩阵(续)

研究了2类特定的单生Q矩阵, 得到了其决定的单生过程遍历和强遍历的判别准则, 同时就其指数遍历性, 给出了必要条件和充分条件.     

推进地方政府改革的若干思考

机构改革是上层建筑领域里的一场深刻革命,地方政府机构要想走出“精简－－膨胀－再精简－－再膨胀”的怪圈,确保改革的成功,就必须合理地界定政府职能,拓宽人员分流渠道,高起点地完善国家干部人事制度。     

稀土金属铈对黄豆种子萌发及幼苗生理活性的影响

为了研究稀土金属铈对黄豆种子萌发和幼苗生理活性的作用,采用不同浓度的Ce(NH4)2(NO3)6处理黄豆种子,测定种子的萌发率、种子活力、淀粉酶活性、幼苗根系活力、叶绿素含量、相对电导率(REC)以及丙二醛(MDA)含量.结果表明:(1)低浓度铈能够促进种子萌发和幼苗生长,Ce(NH4)2(NO3)6质量浓度为1.0 mg/L时,促进作用最显著,与对照组相比,萌发率增长10.2%,生长势高出3.4%,淀粉酶活性增加32.4%,根系活力提高34.3%,幼苗的REC和MDA也显著低于对照组;(2)高浓度铈(质量浓度≥50.0 mg/L)对种子萌发、根系活力具有明显抑制作用,尤其是Ce(NH4)2(NO3)质量浓度为100.0 mg/L的处理组,抑制作用最强烈.由此认为,铈对黄豆种子萌发和幼苗生长的影响为低促高抑,1.0 mg/L最能有效促进种子萌发和幼苗生长.     

基于Madaline网络敏感性的主动学习算法研究

提出一种基于Madaline网络敏感性的主动学习算法。首先用部分样本训练Madaline网络,然后以Madaline网络输出对其输入在给定样本点附近变化的敏感性为尺度,主动从未参与训练的样本中挑选敏感性相对大的样本继续进行训练,循环反复这个过程直到满足训练要求为止。实验验证了该主动学习算法处理离散分类问题的有效性和可行性。     

Visible-infrared person re-identification using query related cluster

Visible-infrared person re-identification(VIPR), is a cross-modal retrieval task that searches a target from a gallery captured by cameras of different spectrums.The severe challenge for VIPR is the large intra-class variation caused by the modal discrepancy between visible and infrared images.For that, this paper proposes a query related cluster(QRC) method for VIPR.Firstly, this paper uses an attention mechanism to calculate the similarity relation between a visible query and infrared images w...     

网络敏感性的主动学习算法研究

提出一种基于Madaline网络敏感性的主动学习算法。首先用部分样本训练Madaline网络，然后以Madaline网络输出对其输入在给定样本点附近变化的敏感性为尺度，主动从未参与训练的样本中挑选敏感性相对大的样本继续进行训练，循环反复这个过程直到满足训练要求为止。实验验证了该主动学习算法处理离散分类问题的有效性和可行性。