基于QQ群的5M秘书学远程教学

5M秘书群组中多向度的时空环境和数字化技术作为一种物质条件,使多身份向度的协作和多媒体向度的传播成为现实.同质文化的激发交流与团体感的获得,有利于自我意识的确立与专业技能的形成,而5M多身份向度所致的异质,使得群的研讨八面来风,集思广益.多媒体的传播方式,在一定程度上克服了言意之间的矛盾,提高信息传播的形象性和有效性.     

对于国际货运代理人与多式联运经营人身份识别的比较分析

目际货运代理在实际业务实践当中可以以不同的身份出现,当赏运代理以多式联运营人的身份出现时关于二者身份的多样性和复杂性显得尤为突出,本文从国际赏运代理及国际多式联运经营人的概念及性质入手,分析了赏运代理的各种不同身份,井就货运代理与多式联运经营人的身份识别提出若干判断标准.     

基于G3M的多媒体个性化检索框架

在基于MPEG-7的通用多媒体数据库模型G3M上给出了一个多媒体用户偏好模型G3M-UP,允许用户从多媒体结构、时空语义、高级语义等多个层面定制个人偏好,支持复杂的偏好层次嵌套,并支持个人背景知识的引入.搭建了一个智能型的个性化检索框架,将G3M-UP与多媒体模式和实例紧密结合在G3M中,并将带有知识本体推理的个性化语义查询结果自动推到用户面前.     

基于Monte-Carlo法的某型远程多管火箭炮对抗能力评估

为了评估某型远程多管火箭炮对抗能力,采用Monte-Carlo法建立了在C3I情报系统配合下的火炮对抗数学模型。模型对兰切斯特第二线性率模型进行了改进,考虑了C3I情报系统对模拟的影响。某型远程多管火箭炮依次与M270和M109A6进行模拟对抗,取胜概率分别为53%和67%。评估结果表明,某型远程多管火箭炮对抗性能优于M270和M109A6。     

相关多径衰落信道下MIMO-CDMA系统容量研究

在瑞利衰落信道下使用多输入多输出(M IMO:Mu ltip le InputMu ltip le Output)技术将大大增加信道容量。从理论来说,一个M发M收系统信道容量至少为一个单发单收系统信道容量的M倍。贝尔分层空时(BLAST:Bell Layer Space Tim e)结构和多码CDMA(Code D ivision Mu ltip le Access)都支持高速数据传输,为取得更高的速率,提出一种结合这两种技术的模型,给出了接收机没有干扰协方差信息时的ML(M aximumL ikelihood)检测器和解相关检测器,计算并比较了在相关多径衰落时基于LS码和基于W alsh码的系统的容量。结果表明,基于LS码的系统在性能上远远优越于基于W alsh码的系统。     

统一身份认证系统中的多因子身份认证方法

我国省级教育专网存在诸如应用分散、跨平台访问需要重复身份认证等问题,因此建设省级教育专网的统一身份认证系统势在必行。身份鉴别与认证是统一身份认证系统的关键环节,传统的基于单因子的身份认证方案存在诸多安全问题,因此多因子身份认证方案应运而生。本文总结了常用的身份认证方案,并介绍了基于统一身份认证系统的多因子身份认证方案,该方案综合使用了三种不同的认证因子,对于可能的非法登录行为进行预警,实验结果显示,系统可以识别出88.8%的非法用户。     

基于Agent的多层次多群体协同工作的建模

在分析计算机支持的多层次多群体协同工作（CSMMCW）的需求和特点的基础上,提出了一种CSMMCW的5元组结构模式,以及基于多Agent的CSMMCW协作模型,并就Agent设计与实现中的主要问题,如Agent组成结构、通信机制等作了分析与探讨。所提出的模型在计算机支持的协同工作系统NetCoop以及多媒体远程教育系统MDLS中得到实际应用。     

基于多网融合的IPTV多媒体信息系统的研发

基于多网融合的IPTV综合业务平台技术与集多网业务接入、多媒体数据处理、接入安全控制等技术于一体的家庭智能终端,将成为下一代广播电视业务发展的趋势。本文在阐述多网融合的基础上,剖析了基于多网融合的IPTV多媒体信息系统结构及其原理。     

高显示性能的多媒体课室的设计和实现

针对多媒体课室中大屏幕投影在教学和管理中存在的问题，提出了一个基于大屏幕CRT显示器和多屏显示技术的高显示性能多媒体课室的设计与建设方案。     

基于本体的G3M语义增强策略

针对G3M是1个基于多媒体内容描述接口MPEG-7的通用多媒体数据库模型,能充分利用多媒体内容描述接口(MPEG-7)在多媒体元数据描述上的长处,对多媒体数据进行有效的组织管理,但MPEG-7缺乏规范描述基础,导致描述结构含义不明确、描述内容中存在大量隐含语义信息等问题,引入知识本体的方法来增强G3M的多媒体语义表达和检索能力。研究结果表明:将本体与MPEG-7元数据及多媒体实例无缝关联在关系数据库中,能为G3M多媒体描述结构连接正确的语义,增强其高级语义提取、表达和检索能力;将基于本体的查询建立在经典的关系查询引擎上,能有效地提供基于语义的查询重写和查询推理。     

MIMO-OFDM系统的时域导频信道估计算法

多天线正交频分复用(M IM O-OFDM)系统作为一种高速率无线通信的有效方式,其信道估计技术占有非常重要的位置。基于M IM O-OFDM系统的导频设计准则及特性,该文提出一种多径M IM O信道下用于多径定位和时域信道估计的算法。该算法从时域出发,首先利用所设计导频在时域上的循环移位正交性来获取多径信道的定位,从而利用时域导频符号来获取多径信道时域响应信息。仿真实验结果表明相比传统的频域信道估计插值算法,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善,同时作为导频符号的G o lay互补码有效降低OFDM系统功率峰均比(PAPR)2~5 dB。     

用椭圆模型分析微小区MIMO信道容量

介绍了一种新的适于微小区无线衰落环境的M IMO(多输入多输出)空时相关信道模型即椭圆模型。利用模型并结合Monte Carlo法,对实际微小区环境下M IMO系统的信道容量作了仿真研究,探讨了收发天线阵列的间距、收发天线数、平均信噪比等因素对M IMO信道容量的影响。所得到的结论对M IMO系统的分析和设计有一定参考价值。     

M带N周期多尺度分析

引入了M带N周期多尺度分析的概念,将传统的周期多尺度分析进行了推广.利用傅立叶变换和函数内积研究了M带N周期正交多尺度分析,得到了M带N周期多尺度分析的尺度函数空间的频域表示,以及高通滤波器系数与低通滤波器系数之间的关系和面具的初等性质.结论表明,周期小波的滤波器系数和面具是具有周期性的一族系数.     

浅谈多媒体CAI课件的制作与应用

与传统的教学方式相比,多媒体CAI课件增强了教学效果,提高了教学效率。文章阐述了多媒体CAI课件的开发,制作和应用。     

基于MPEG-7的通用多媒体数据库模型G3M

在MPEG-7的基础上提出了一个通用多媒体数据库模型G3M,给出了模型的形式化描述.与通常的用XML数据库方案来存储和检索MPEG-7媒体描述信息不同,G3M充分利用了MPEG-7的多媒体描述模式(MDS),将多媒体数据中包含的复杂语义信息提取出来,并根据用户的兴趣在对象-关系数据库上进行建模.强大的多媒体表达能力,使得G3M能引入领域知识,为语义推理和智能化检索奠定了基础.     

M带尺度相似变换

对M带多尺度函数的逼近阶的提升,需要引入M带尺度相似变换(MST).通过研究MST的性质及与M带多尺度函数的逼近阶的关系,利用MST可以对M带多尺度函数的逼近阶进行提升.     

多酸分子结构多媒体辅助教学软件的开发

本文以我们开发的结构化学教学软件《多酸结构CAI》为例 ,讲述了如何进行多酸分子结构模型化学教学多媒体软件的开发 .多媒体辅助教学软件开发一般包括软件开发的前期工作 ,素材的准备 ,软件的编程实现 ,软件的测试几个阶段 .本文主要讲述软件开发的前期工作和软件的编程实现 .本软件是以《杂多与同多金属氧酸盐》为蓝本的 ,它是多酸化学多酸晶体结构、球棍模型知识教学中良好的电脑软件补充教材 .     

低复杂度的多符号差分空时分组编码在快速瑞利衰落信道中的研究

为了降低多符号差分检测(MSDD)算法的高计算复杂度,提出了2个低复杂度的算法,分别是简单化的M算法(SMA)和改进的多符号反馈检测(IMDFD)算法.SMA是在M算法的基础上,通过删除对后续搜索过程不起作用的路径数,来达到和M算法性能相同,但复杂度降低的目的;而IMDFD算法结合了SMA和MDFD算法的思想,通过联合估计最大化值和设置序列长度值的方法,不仅达到低复杂度,而且还克服了MDFD算法的错误传播和低信噪比下低性能的问题.仿真结果显示,这2种算法通过增加观察间隔,都能很好的填补差分检测和相关检测之间的间距,并且随着星座点数的增加,SMA算法和IMDFD算法之间的性能间距在逐渐拉大,相对来说SMA算法具有稍高的复杂度但却有更好的性能.     

让Flash在Powerpoint中闪起来

随着多媒体计算机的日益普及多媒体CAI课件在教学中的推广,越来越多的教育工作者开始自行学习、使用和制作多媒体CAI课件。在众多的课件制作软件中,PowerPoint和Flash是两款优秀的,使用最为广泛的多媒体CAI课件制作软件。凭多年的教学和开发经验,详细阐述如何让这两款各有所长的优秀软件联袂打造出适合我们教学需要的精品多媒体CAI课件,从而更好地提高课堂教学效果。     

基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

为解决多标签线性判别分析(MLDA)方法在非线性维数约简方面的局限性,提出了一种多标签核判别分析(MKDA)方法,并将其用于人脸的身份与性别识别中.该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中,并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维.在身份和性别识别中,首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维,获取判别特征矢量集;其次,为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量;最后,采用减秩回归模型(RRR)描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系,并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别.AR人脸数据库上的实验结果表明:在人脸身份和性别识别中,MKDA方法的识别率高于传统核判别分析(KDA)方法.