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1.
为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下,该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。  相似文献   
2.
超高功率超短脉冲激光系统在其聚焦焦点附近可以实现高达1022-24 W/cm2的峰值功率输出,为强场物理实验研究,以及实验室内模拟极端环境下的天体物理条件提供了直接的实现方案.自从国际上首次提出了建造EW激光的概念,即输出总功率达到1018 W的大型激光系统后,国际上很多国家都在设计和建造大规模的超高功率超短脉冲激光系统.本文简要介绍了国际上这种规模激光系统的发展状况,并结合国内超高功率高能超短脉冲激光的发展,对超高功率超短脉冲激光系统发展中相关技术问题进行阐述.  相似文献   
3.
以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。  相似文献   
4.
基于高陡横坡段桩柱式桥梁双桩基础承载特性,提出了一种改进有限杆单元计算分析方法.分析了高陡横坡段桩柱式桥梁双桩基础承载机理及受力特性,建立了双桩基础计算分析模型.其次,根据前、后桩与边坡相对位置关系,给出了后桩所受剩余下滑力与前桩所受土压力的比例关系.在传统有限杆单元分析方法基础上,结合陡坡桩受力特征,导得了考虑桩土共同作用与"P-Δ"效应的单元刚度矩阵修正方法,并在此基础上编制了适用于高陡横坡段桩柱式桥梁双桩基础的有限杆单元分析MATLAB计算程序.采用室内模型试验对本文计算方法进行验证,给出了适用于陡坡段桥梁桩基的设计流程图.研究结果表明:本文理论计算值与模型试验实测结果吻合良好,表明本文计算方法正确可行,可为同类工程设计提供参考.  相似文献   
5.
在网络自媒体时代,越来越多的高校图书馆利用微博拓展其服务,而微博的许多优点也使其适用于图书馆的文献信息传递和读者服务。通过对新浪微博的数据调查,阐述了近年来高校图书馆微博的发展状况,探讨了微博给高校图书馆读者服务带来的创新,分析了微博的特点及其在图书馆服务中的适用性,提出了高校图书馆利用微博创新读者服务的具体对策。  相似文献   
6.
随着信息技术的迅猛发展,高校图书馆员信息素养日益成为影响图书馆服务质量的关键因素.从信息素养的含义与特征出发,剖析了图书馆员信息素养的现状,提出了提升图书馆员信息素养的途径和方法.  相似文献   
7.
分别从"四项负责制"的基本概念入手,阐述了在高校图书馆实施"四项负责制"的基本内容及基本要求,以湖北工程学院图书馆为例,介绍了该馆倡导和推行"四项负责制"的情况,以提高图书馆整体服务质量。  相似文献   
8.
以民主、自由、人权为核心的“普世价值”思潮具有极强的迷惑性,论述了其对当代大学生的价值观念、政治认同所产生的不可忽视的影响。提出高校思想政治教育工作者必须准确把握“普世价值”思潮的内容和实质,批判其理论根基和价值基础,坚持“疏”“导”结合,强化社会主义核心价值观教育,不断提高大学生抵制错误思潮的能力。  相似文献   
9.
We propose an ensemble of long–short‐term memory (LSTM) neural networks for intraday stock predictions, using a large variety of technical analysis indicators as network inputs. The proposed ensemble operates in an online way, weighting the individual models proportionally to their recent performance, which allows us to deal with possible nonstationarities in an innovative way. The performance of the models is measured by area under the curve of the receiver operating characteristic. We evaluate the predictive power of our model on several US large‐cap stocks and benchmark it against lasso and ridge logistic classifiers. The proposed model is found to perform better than the benchmark models or equally weighted ensembles.  相似文献   
10.
在高校图书馆传统功能定位下,音乐元素的融入受到了极大的限制。音乐及阅读心理治疗等新功能的设置,则将音乐元素更广、更深地融入到高校图书馆的工作中,可更好地为高校广大师生的学习生活提供服务。从高校图书馆传统功能定位下音乐元素的融入和高校图书馆新功能定位下音乐元素的融入两个方面,提出了高校图书馆不同功能定位下对音乐元素运用的思考。  相似文献   
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