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1 引言 近几十年来,现代光学最重要的进展之一就是光学信息处理和数字计算的飞速发展。光栅作为传统的光学器件,在众多领域里发挥着重要的作用。随着光产业的不断发展,人们对光栅这样一种重要的光学器件提出了更多也更加苛刻的要求。通常,在光栅衍射实验中,其实验条件是非常苛刻的,这将影响我们准确地分析和研究其实验结果。 相似文献
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办公自动化(Offce Automation),简称OA,主要指办公信息处理的自动化,应用各种先进的信息技术和集成技术,使原本都是手工从事的各种办公业务活动逐步由网络、计算机及信息系统来协助完成,实现办公自动化、规范化。有效降低办公成本,促进信息交流共享,规范行政管理,提高工作效率,提升服务水平。湖里区政府协同办公系统涵盖区直各部门单位,包括区委、区政府和区直各办局、街道、学校,实现区内各部门互联互通的无纸化办公。实现高效的任务协作及协同管理。具体应用效益浅析如下: 相似文献
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《青海师范大学学报(自然科学版)》2014,(2):F0003-F0003
不确定性智能信息处理团队以青海师范大学计算机学科为依托,以计算机科学与技术省级重点学科和物联网技术省级重点实验室为平台,以计算机科学与技术和软件工程一级学科博士点和硕士点为支撑,将课程、专业、学科和基地等建设紧密结合,开展科学研究和教书育人,取得了师资队伍、人才培养、教学研究等多方位的快速提升,形成一支思想业务素质高,教学科研工作过硬的师资队伍。 相似文献
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学界对于"翻译能力"的概念一直存在争议。翻译本质上是一种跨越不同符号系统的信息加工与传递过程,在包括原文理解、双语转换、译文输出的整个翻译过程中,译者的翻译能力主要是指译者获取信息、处理信息以及验证信息的能力。因此有必要改进翻译课程的设置,提高信息时代译者的翻译能力,培养符合现代语言服务市场的翻译人才。 相似文献
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缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明:DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。 相似文献
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针对阵列系统接收数据有限且存在空间非均匀噪声的信源数估计问题,提出一种基于Bootstrap技术和空间正交性的新方法.该方法首先估计任意信号的入射角度,然后对阵列协方差矩阵进行特征分解,提出了以特征向量和阵列流型矢量内积为基础的一系列假设检验,数据分布未知,并且应用Bootstrap方法估计零假设下提出的检测统计量分布.通过仿真证明了所提方法,在低信噪比(SNR)和小快拍数的情况下有较好的性能. 相似文献