基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

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。     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

超高功率超短脉冲发展的现状及相关科学问题

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.     

高陡横坡段桩柱式桥梁双桩基础受力分析

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.     

我国学校体育运动竞赛活动与管理研究

科学的学校体育运动竞赛管理制度有助于学校体育功能的发挥,有利于学生良好体育习惯的养成,从而保证学生身心健康,推动学校体育运动竞赛步入良性发展之途.研究了我国学校体育运动竞赛管理现状以及存在的问题,并提出了几点建议:政府宏观管理与学生体协微观管理结合;提高认识,加强立法,加快体制改革;改变管理观念,开展倡导素质教育与终身体育思想的竞赛活动;加强目标管理,落实岗位责任制;加大投资,完善设施,保障管理制度功效的发挥;对学校体育运动竞赛的分组合理化.     

“90后”大学生社会实践存在的问题和策略思考

社会实践在大学生实践创新能力、政治思想素质等方面起着至关重要的作用。从社会实践的意义和主要模式进行分析，阐述“90后”大学生社会实践存在的不足，并针对存在的问题，探讨策略，提出解决办法。     

我国高校大学生多元融合创业创新研究

本文主要针对目前高校大学生创业的主要类型,大学生创业的现实意义及大学生创业创新的现状进行了分析,并在此基础上提出了高校大学生创业创新的建议     

“普世价值”思潮对大学生的影响及对策

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。     

An ensemble of LSTM neural networks for high‐frequency stock market classification

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.     

市级党校图书馆功能转变研究

为了更好应对信息技术发展带来的挑战，市级党校图书馆应明确功能定位，确定图书馆功能转变的路径方式，客观分析影响图书馆功能转变的不利因素，制定具体措施，实现市级党校图书馆的功能转变。