Proteus软件在单片机教学中的应用

单片机课程是高等院校电类专业一门十分重要的专业课,作为一门应用性较强的学科,强化实验环节、培养学生的实际动手能力是该课程教学的重点,但是传统的单片机课程教学存在着许多缺点,针对单片机课程传统教学存在的弊端,该文提出引入Proteus软件,进行实践教学的思路。在分析Proteus仿真方法的基础上,通过典型的教学实例,表明表明采用Proteus进行51单片机及外围器件的仿真,实验系统搭建简单容易,仿真过程形象直观,为创新实践教学提供了一个良好的实验平台。     

Proteus软件在单片机教学中的应用

针对单片机课程传统教学存在的弊端,提出了引入Proteus软件,进行实践教学的思路。通过典型的教学实例,认为Proteus软件为创新实践教学提供了一个良好的实验平台。     

基于语义增强的多模态情感分析

多模态情感分析是自然语言处理领域的重要任务，模态融合是其核心问题。以往的研究没有区分各个模态在情感分析中的主次地位，没有考虑到不同模态之间的质量和性能差距，平等地对待各个模态。现有研究表明文本模态往往在情感分析中占据主导地位，但非文本模态包含识别正确情感必不可少的关键特征信息。因此，本文提出一种以文本模态为中心的模态融合策略，通过带有注意力机制的编解码器网络区分不同模态之间的共有语义和私有语义，利用非文本模态相对于文本模态的2种语义增强补充文本特征，实现多模态的联合鲁棒表示，并最终实现情感预测。在CMU-MOSI和CMU-MOSEI视频情感分析数据集上的实验显示，本方法的准确率分别达到87.3%和86.2%,优于许多现有的先进方法。     

多输入多输出智能天线中的自适应波束形成算法

基于传统的LMS算法,提出了一种新的MIMO智能天线自适应波束形成算法,即LMS-MIMO算法.与传统的LMS算法相比,LMS-MIMO算法在发射端和接收端同时采用了智能天线技术.仿真结果表明,LMS-MIMO算法性能明显优于LMS算法,并且随着发射和接收天线阵元数目的增加,其系统性能得到了进一步改善.     

基于数据增强的多层次论点立场分类方法

本文旨在研究论点抽取技术，该技术的目的在于识别、抽取和分析文本信息中的论辩成分与结构。通过从若干句子中提取与辩题相关的论点，并判断该论点的立场为支持或反对，来完成对论辩事实文本的智能分析。以往的研究主要基于卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型，网络结构简单，无法从论辩中学习到更深层次的特征。为学习到论辩文本中更丰富的语义信息来对论辩立场进行分类，本文提出一种增强的RoBERTa模型EnhRoBERTa。该模型以预训练语言模型RoBERTa为基础，充分利用多层次的多头注意力机制，并且提取浅层和深层语义表示进行融合，从多个特征维度进一步理解论点和辩题之间的关系，完成对论点的立场分类。然而，考虑到论点对立场的分布不均衡问题，本文采用数据增强技术，增强对少样本的学习能力。在CCAC2022比赛数据集上的实验结果表明：本文模型相较于基线模型可以提取到更丰富的文本特征，取得61.4%的F1-score,比未使用预训练的基线模型TextCNN和BiLSTM提高约19个百分点，比RoBERTa提高3.8个百分点。     

基于改进蚁群算法求解连续空间寻优问题

蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,并在离散空间领域中得到广泛应用,但在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。为了克服蚁群算法在连续空间中搜索时间过长等缺点,在原有的连续空间寻优方法的基础上,提出了一种用于求解连续空间寻优问题的改进蚁群算法。针对各子区间内的总信息量及应有的蚁数的求解方式进行改进,引入一个随迭代次数增加而变化的函数,以提高改进后蚁群算法的收敛速度。仿真实验表明,提出的基于信息量分布函数的改进蚁群算法较有关文献的算法有更好的收敛性能,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一种可行有效的新方法。     

AGET-ATRP细乳液聚合制备含氟丙烯酸酯嵌段共聚物

电子转移催化剂再生(AGET)-原子转移自由基聚合(ATRP)技术采用稳定的氧化态络合物,克服了常规ATRP要求绝对无水无氧的苛刻条件,适合于细乳液聚合体系.以α-溴代丙酸乙酯(EBriB)为引发剂,CuBr2/PMDETA为催化剂体系,抗坏血酸为还原剂,按顺序分步进行丙烯酸叔丁酯(tBA)和甲基丙烯酸三氟乙酯(FA)的AGET-ATRP细乳液聚合,得到丙烯酸叔丁酯和甲基丙烯酸三氟乙酯的嵌段聚合物(PtBA-b-PFA).通过FT-IR和1H NMR对PtBA-b-PFA的结构和组成进行了表征,证实制备得到可控性较好的含氟丙烯酸酯嵌段共聚物.透射电镜照片表明PtBA乳胶粒呈规则的圆球,粒径约为700nm,说明了AGET-ATRP细乳液聚合方法的成功.     

一种动态整周模糊值求解算法及其仿真分析

针对GPS应用中的动态整周模糊值求解问题,结合Z变换减少模糊值参数的强相关性和FASF(快速模糊值搜索滤波器)算法递归确定模糊值搜索空间的优点,提出了基于Z变换增强FASF的整周模糊值求解算法,并给出了计算机实验结果。仿真结果表明,相对于传统的模糊值解算算法,该算法能显著降低整周模糊值解算所需要的历元数目,提高整周模糊值解算的效率和实时性,对GPS实时高动态定位和GPS实时姿态测量的工程应用及理论研究具有参考价值。