关于Golomb猜想的一般化

设p为奇素数,c是任意与p互素的整数。那么Golomb猜想可以简单描述为对任意素数p≥3,存在模p的两个原根α,β,使得α+β≡c mod p。文中的主要目的是推广这一结果,即利用特征和的估计以及原根的判别性质证明更一般的结论:设p为充分大的素数,k为给定的正整数。对于任意给定的两两不同余的整数c1,c2,…,ck且(p,c1c2…ck)=1,一定存在模p的k+1个原根β1,β2,…,βk及α使得βi+α≡cimod p,i=1,2,…,k。显然当k=1时就是Golomb猜想。所以,该结果是Golomb猜想的进一步推广和延伸。     

高校体育文化发展的再思考

以高校体育文化的历史沿革为切入点,看高校体育文化的发展,从文明的进步与体质弱化的现象,谈高校体育文化发展的再思考.     

小套筒类零件内腔轴直径检测量具设计

在航空航天行业中,惯性器件的结构件中不乏小套筒类零件.这类小套筒零件是系统中的关重件,具有体积小、精度高、结构较复杂等特点,它们的加工精度决定了惯性器件的安装精度.目前,常用三座标检测这类零件;该检测方法,不适用于操作者在线检测,特别是对于具有内腔轴结构的小套筒类零件,操作者在线检测困难.本文通过典型小套筒类零件内腔轴直径的检测,论述了一种小套筒零件内腔轴直径检测量具的设计方法,并采用该设计量具对典型零件进行了检测,用三座标验证了其检测值的准确性.     

分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

为了降低原始文本特征空间的维数,获得较高的分类精度与执行效率,对多种文本特征提取方法进行了研究,如卡方、互信息、信息增益、主成分分析(PCA)等。针对传统文本特征抽取方法存在的精度不高、执行效率低等问题,提出了一种基于分块主成分分析的文本特征提取算法。该算法通过K-均值词聚类进行特征词分块,再对各分块实施PCA操作抽取出更具代表性的特征项,最后使用支持向量机分类器对文本进行分类。实验结果表明:分块主成分分析的分类指标F_(β=1)达到了88.7%,执行时间为353 s,能够有效提高文本分类精度与执行效率。     

给花儿留个影

春天到来,漫山遍野的花又开始绽放。把喜欢的花拍下来,是许多人观察和认识植物的最佳途径。如果你有高大上的单反,配上微距镜头,调大光圈,能很好地拍出植物特征清晰、背景虚化的效果。但并非只有单反才能达到这样的效果,持有普通的数码相机以及手机,只要在拍摄的时候注意些小技巧,都可以让你成为拍花达人。     

混合驱动量子点制冷机

研究了由两个单能级量子点分别与两电子库耦合而构成的混合驱动量子点制冷机的性能特征.考虑非辐射效应的情况下,论文应用主方程描述电子在传输过程中的动力学特性,导出了制冷机的制冷率和制冷系数,得到了其性能特征曲线,并分析和优化其性能.研究表明,由于非辐射效应的存在,制冷系数会降低,制冷率随制冷系数变化的特征曲线为回原点扭叶型曲线;两量子点能级差或者两库化学势差分别是外界提供的光能或者电能,只要有外界能量的输入,该模型就具有制冷效果.当光能或电能一定时,最大制冷系数下的制冷率和最大制冷率下的制冷系数都存在极大值;外界输入能量一定时,存在最佳温比,使得最大制冷系数下的制冷率达到极大值.     

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例，获取Web of Science论文数据库和德温特（Derwent）专利数据库2005-2019年收录的2812篇论文与专利数据，基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题，采用CiteSpace构建共现网络，从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测，进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术，通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

面向大规模数据的特征趋势推理算法

提出一种面向大规模数据的特征趋势推理算法. 首先, 采用Hash函数抽取大规模数据样本, 使用Pam聚类算法和并行K means聚类算法对大规模数据样本进行聚类, 获取最佳聚类结果后, 提取大规模数据聚类的动态特征； 其次, 采用基于特征趋势规则的推理算法, 构建大规模数据特征的趋势规则推理模型, 并通过累计趋势规则方法设计趋势规则算法, 推理大规模数据特征趋势, 解决了推理结果误差较大的问题. 实验结果表明, 该算法对大规模数据特征趋势推理的准确率均值为98.10%, 推理速度增长率为50%, 推理耗时最大均值仅为114.25 s, 能快速准确地完成数据特征趋势推理.     

基于φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法

提出一种基于相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)的光纤振动传感系统, 提取信号的主波能量、 主瓣时延、 主波峰峰值、 主波Q值、 频谱、 3 dB时延、 主瓣峰值、 中心频率、 二次回波损耗、 波数和半波长度11种特征参量作为参考衡量标准, 用多参量模糊评价矩阵的目标识别方法, 对5组200次实验进行相似目标识别分类. 结果表明,  该方法通过多角度参量进行目标衡量判别, 综合识别率达90.87%, 提高了相似识别的准确性.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.