大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息编解码系统,采用残差网络从信道样本中学习并完成信道预测,并通过多分辨率的卷积操作以及针对不同压缩率改变网络结构,从而更好预测信道状态.实验结果表明:与LASSO,TVAL3,CSINet等方法相比,MCSINet可以显著提高恢复信道状态信息,并且具有更低的误码率,复杂度和时延.     

中国开源软件生态构建的风险及对策

基于双层嵌入理论和知识溢出理论构建了E-TOMSDECT分析模型,对当前中国开源软件生态构建所面临的风险进行系统性剖析,并结合对全球开源软件生态构建经验的类化分析提出相关对策.分析发现,当前中国开源软件生态构建主要存在关键核心技术支撑与生态运营模式掌握薄弱、生态建设主体动力不足、在国际开源生态中主导权较弱且面临多维度安全风险、软硬件协同发展能力较弱、软件价值评估体系扭曲、生态运营专业性人才匮乏以及国际经验的利用潜能未能完全释放等风险.建议尽快聚焦新兴领域打造"三位一体"开源生态主导核心,同时加强软硬协同整体规划,构建开源软件生态的安全风险评估和应急防控机制,加大开源软件生态构建的人才培养与引进力度.     

论凝视视角下女性性别的建构与对抗

社会性别是在生理差异基础上社会后天建构的一套制度安排,是代代相传的社会期待的建构。女性性别的建构背后藏匿着对于女性的权力限制,父权制社会中的男性凝视使女性性别的建构得以完成并持续。在当今新媒体时代,女性主体意识逐渐觉醒,在对男性凝视的抗争中出现了"男色消费"与女性凝视现象。但女性凝视是一种戏谑化的对抗,如何在抵抗、拆解父权制建构的具有限制性的性别秩序之后,提供一个有别于父权逻辑的新编码与架构,以发挥出女性主体的生命经验及真正的女性力量,依旧需要继续探索。     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

论新时代学生体质健康多元治理的现代化

经济发展推动了社会结构的变化和学校教育的进步，导致了不同时期学生健康的问题表现和治理重点的变化。健康价值观和治理结构的稳定以及法治的加强保障了治理的基本成效。但健康的复杂性导致了学生体质健康治理中的政策边缘化和行动协同、知行合一、监督问责等新困境。新时代学生体质健康多元治理现代化是针对当前学生体质健康方面出现的新问题，构建政府主导、学校为主、家庭抚育、社会共建和个人负责的治理格局，实施系统性、多元化的健康干预，以保障学生健康权利、强化学校健康促进、培养健康生活型态、净化社会健康环境、增强健康自律意识，是治理理念、治理格局、治理环境和治理法治等多要素的现代化。     

文明周期表和新现代化理论

把人类文明看作一个有机整体,根据其生产力和劳动力结构的发展水平和周期性,可以建立人类文明进程的周期表,简称文明周期表.把从人类诞生到21世纪末的人类文明进程的前沿过程分为4个发展周期16个发展阶段.其中,4个周期分别是原始文化、农业文明、工业文明和知识文明周期,每个周期都包括起步期、发展期、成熟期和过渡期4个阶段.文明周期表主要有3种排列方式,即简表、竖表和横表.在文明周期表中,从农业文明向工业文明、从农业经济向工业经济、从农业社会向工业社会的转变是第一次现代化,从工业文明向知识文明、从工业经济向知识经济、从工业社会向知识社会的转变是第二次现代化.     

充填体强度影响因素及组合预测模型

水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素，但有关各因素对强度影响显著性的研究较少，为此通过3因素5水平正交试验，分别对龄期为3d，7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析，获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910，7d为862.626∶35.465∶1.286，28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值，确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素，堆积密实度为次要因素，所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图，以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2，比表面积410m²/kg，堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值，开展30组不同水灰比的3d，7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据，结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论，建立3d，7d和28d试块强度组合预测模型；分析实测值与GM(1，2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差，结果表明，组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性.     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

团簇NiCo2S4的电子性质

依据密度泛函理论在B3LYP/Lan12dz水平下对团簇NiCo2S4进行优化计算,确定12种优化构型,并对其电子性质进行分析.团簇NiCo2S4整体呈电中性,其内部电子均从Ni、Co原子流入S原子,且从s轨道流向p、d轨道.Ni、Co原子均是电子供体,S原子是电子受体.构型1(3)电子流动性最强,构型1(1)电子流动性最弱,且三重态整体电子流动性强于单重态.Ni-4s轨道和Co-4s轨道对团簇NiCo2S4整体电子流动性贡献最大,而S原子三个轨道贡献均较小.稳定性与电子密度分布有关,电子密度分布对称性越好,且α电子云和β电子云重叠程度越高的构型越稳定.     

复杂性理论视角下粤港澳大湾区高校的协同发展

推动粤港澳大湾区高校协同发展,有助于提升大湾区高等教育整体质量,有助于建设国际教育示范区,有助于打造具有全球影响力的教育及人才高地.粤港澳大湾区高校在协同发展过程中面临宏观和微观层面多方面、多维度的复杂情况.在复杂性理论视角下,为实现粤港澳大湾区高校协同发展,大湾区高校需要建立非线性思维,认识协同发展的整体性;远离平衡状态,激活协同发展生命力;实现自组织发展,增强协同发展内驱力.