在VB界面中实现数据的快速输入

为了使VB应用程序在数据录入界面中能够快速输入某些数据,运用Data控件和数据网格DBGrid,使用将Listbox控件加载在数据网格上并置前的方法,可实现下拉选择式输入,达到快速输入数据的目的.该技术弥补了VB的数据网格DBGrid没有picklist功能的不足,有较强的实用性.     

一种DDR存储控制器的捕获技术

数据捕获是存储控制器设计中的一个关键性技术。DDR存储器的性能越高,意味着它的工作频率也就越快,这样就导致有效数据窗口变得越来越小。如何在这样小的数据窗口内捕获到数据,是存储控制器设计中的困难所在。在本文中,主要讨论了一种DDR存储控制器的数据捕获技术,核心是将DDR接口如何有效捕获数据并将数据快速传向控制器的核心逻辑,并和其他几种常用的数据捕获技术进行了比较。每种数据捕获技术都有自己的优点和缺点,采用何种数据捕获技术应该根据不同的系统要求和硬件资源来选择最佳的方案。     

基于VFP的一个动态登录界面

一般的应用软件,在打开或进入时都有一个登录界面,要求用户输入姓名和密码,只有输入正确的用户名或者选择正确的操作员,输入正确的密码后,才能打开相应的应用软件,这为应用软件中的数据提供了必要的安全保障。本论述介绍了一个用Visual FoxPro建立的动态登录界面的实例,通过实例阐述了在建立登录界面时表单、属性的简单设置以及程序代码如何编写。     

DSP FPGA的DBF基带系统设计

数字波束合成(DBF)数据基带系统设计中,为了实现实时数据传输和处理功能,需要合理利用各种现代电子开发工具.DSP实现数据运算方便,而FPGA则可以达到较高速度,利用二者各自优势,在DSP中,首先进行波达方向估计,并用直接矩阵求逆算法计算权值;而在FPGA中,则完成输入数据的缓存和加权求和,从而实现系统功能.实验结果表明,该方法可以实现波达方向估计,权值求解,加权求和功能,并满足实时性要求.     

一种新的面向协议测试的包捕获结构

WinPcap是一个基于Win32平台的优秀的高性能包捕获结构,许多嗅探器软件都使用它作为一个底层的包捕获程序．WinPcap在数据帧捕获方面表现了极佳的性能,但统计功能比较简单,数据帧的发送也达不到较高的速率．针对这些问题,提出了一种在WinPcap基础上改进的包捕获结构PtPcap,该结构主要实现了强大的实时统计分析和高速的数据帧成组发送．PtPcap应用于国产局域网协议测试软件LPT-2000之中,收到了良好的效果．     

在程序中加入英文朗读功能

安装MS TTS Engine与MS Speech API，在Visual Basic 6．0中开发一个具有英文全文朗读功能的程序，该程序提供了一个方便用户操作的窗体界面，界面的文本框中是用户选择、输入或粘贴的要朗读的英文文档．     

CDMA系统中长PN码的捕获

在使用长ＰＮ码的ＣＤＭＡ系统中，如何缩短ＰＮ码的捕获时间是一个重要的课题，它在很大程度上决定了系统的可用性。提出了一种长ＰＮ码的捕获协议，并对捕获时间进行了分析。     

多维数字航道模型研究

分析了二维电子航道图和三维航道模型各自存在的优势和不足,提出了互相融合的多维数字航道模型.该模型在三维航道模型的水面上融合了标准的二维矢量电子航道图数据,方便进行航行状态、航线设计、船舶和航标管理中的空间计算和分析,在统一框架下很好地结合了二维电子航道图的宏观、精准、整体、简洁性和三维航道模型的局部、真实、直观的优点.最后,利用NASA的虚拟地球World Wind JavaSDK实现了多维数字航道模型,为多维船舶导航、船舶监控、航标遥测遥控等数字航道应用系统构建了一个基础平台.     

基于码部分相关性的GPS信号捕获算法

为提高GPS信号的捕获速度,减少捕获时间,从C/A码的部分相关性出发,提出一种基于1024点FFT的码相位捕获算法.将输入数据按1024点进行分段,对每段1024点分别采用FFT算法进行捕获.仿真结果表明,该算法既保证了码相捕获精度,又有效降低了计算量,提高了捕获速度.可以利用现有的1024点FFT核完成设计,对系统硬件要求较低.该算法对GLONASS、GALILEO、北斗导航系统的信号捕获也具有很好的借鉴作用.     

基于BERT-BiGRU-CNN模型的短文本分类研究

针对传统语言模型不能解决深层双向表征和分类模型不能充分捕获文本显著特征的问题,提出了一种基于BERT-BiGRU-CNN(Bidirectional Encoder Representation from Transformers-Bidirectional Gating Recurrent Unit-Convolutional Neural Networks)的文本分类模型。首先,该模型使用BERT预训练语言模型进行文本表示;其次,将BERT的输出数据输入BiGRU中,以捕获文本的全局语义信息;然后,将BiGRU层的结果输入CNN中,捕获文本局部语义特征;最后,将特征向量输入Softmax层得到分类结果。实验采用中文新闻文本标题数据集,结果表明,基于BERT-BiGRU-CNN的文本分类模型在数据集上的F₁值达到0.948 5,优于其他基线模型,证明了BERT-BiGRU-CNN模型可提升短文本的分类性能。     

面向对象技术在远程考试系统开发中的应用

面向对象技术在开发远程考试系统开发中的应用，使得远程考试系统更容易维护、可重用性好。介绍了面向对象技术，并阐述了用面向对象技术来设计和实现远程考试系统。该系统以Internet为平台，采用Browser/Web Server／Data Server架构，它将试题库、电子试卷、远程考试、阅卷、成绩输出与统计分析集成在一起，该系统既能用于考试，也能用于练习。系统是基于Web界面的，具有操作简便，数据安全性高等特点，使该系统能很好地实现无纸化的计算机网络考试。     

数字图书馆与数字博物馆之间的资源复用方法

数字图书馆与数字博物馆之间的资源复用是指一个馆可以通过拷贝或链接的方式使用另外一个馆的相关资源，涉及四个步骤。包括：馆际之间建立数据映射；选择合适的复用粒度；选择合适的复用方式；实现资源复用。     

空气和汽车尾气中的氧化亚氮的测定方法研究

目前,对于空气和汽车尾气中氧化亚氮的测定主要依靠使用电子检测仪器气相色谱法来进行含量的测定。本文选择了最佳的试验条件,将电子捕获检测器作为试验检测器,使用GDX-502作为填充柱,将进样口的温度控制在50℃,使用高纯氮作为载气,将流速控制在15mL/min,在这种最佳试验条件下,采用GC-ECD气相色谱法来对空气和汽车尾气中含有的氧化亚氮进行测定,发现这种试验方法具有较高的精密度和准确度,可以将误差降低,相对误差控制在0.24%,相对标准偏差控制在0.36%(n=6),可以很好地对氧化亚氮进测定。     

采用FIR数字滤波器的反馈控制系统

这是一个对周期性目标输入的跟踪控制系统。在分析了用模拟滤波器作为补偿器的不足之后，进而提出用ＦＩＲ数字滤波器取而代之。它能够在较宽的频率范围内对周期性的目标输入实现高精度跟踪并具有较高的抗干扰能力和较快的收敛速度。     

企业资源计划与数据仓库

传统的ERP系统属于典型的联机事务处理系统，它只是为企业决策层及员工提供了一个决策运行手段的管理平台，而不能直接提供满足决策所需的信息，即传统的ERP系统是很好的一个后台管理系统，而企业发展需要其同时具有前台管理功能，因而传统的ERP系统具有一定的局限性。而集成数据仓库的ERP系统则可以很好地实现这一功能转变，弥补传统ERP系统的局限性。与ERP系统以体系化结构方式集成的数据仓库能够在ERP系统运行过程中采集数据进行分析，并能将样本数据和分析结果存入数据仓库以便用户查询使用，帮助用户发现ERP系统积累的数据的潜在价值，进而帮助企业建立长久、广泛的竞争优势。     

GNSS软件接收机中频信号数据分析

中频信号是软件接收机研制重要输入数据。以通过位捕获器对实际GPS信号进行采集获取的实际数据为基础,说明了GPS中频数字信号的生成方法,并完成了对实际数据的捕获算法实现,为进一步研究提供基础。     

基于U-net边缘生成和超图卷积的两阶段修复算法

为了有效修复背景复杂、大面积不规则缺失区域，得到合理的结构和精细的纹理，提出了基于U-net边缘生成和超图卷积的两阶段修复算法.首先，将缺失图像输入基于U-net门控卷积的粗修复网络，通过跳跃连接将图像的上下文信息向深层传播，获取丰富的图像细节信息，下采样提取缺失区域边缘特征，上采样还原缺失区域边缘细节，同时使用混合空洞卷积增大信息感受野，获取细节纹理信息.然后，将粗修复结果输入含超图卷积的细修复网络，捕获和学习输入图像中的超图结构，使用空间特征的互相关矩阵捕获空间特征结构，改善结构完整性并提升细节细粒度.最后，将细修复结果输入鉴别器进行判别优化，进一步优化修复结果.在国际公认数据集上进行实验仿真，结果显示：本文提出的算法在修复大面积不规则缺失时，可以生成合理的结构和丰富的纹理细节，修复的视觉效果，PSNR,SSIM和L1损失优于对比算法.     

分析化学教学实验数据处理CAI软件的制作

讨论了分析化学教学实验数据处理CAI软件的制作。该软件除了具有必要的信息处理功能外，还具有明了的人机交互界面，灵活方便的数据输入、编辑、保存功能，良好的容错性以及软件易于扩充更。优秀CAI软件的检验完善和推广应用也是一个值得探讨的问题。     

一个具有粗差剔除功能的线性回归程序

探讨将统计判断准则应用于一元线性回归中粗大误差剔除的方法，通过Visual Basic中的MsFlexGrid等高级控件编写了一个直观、简便的线性回归应用程序。程序实现了数据输入、数据编辑、粗差剔除和曲线拟合的界面可 视化。     

一种两阶段的神经网络属性选择方法

神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题.由于神经网络反复训练的时间复杂度,Wrap-per方法是不适用的,而单纯使用Filter方法也难以获得很好的分类精度.文中提出了一种两阶段的神经网络属性选择方法,以综合Filter和Wrapper两类方法的优势.该方法首先采用基于不一致率的遗传算法GFSIC来删除属性集合中的无关属性,然后采用基于敏感性度量的属性选择算法SBFCV来删除冗余和无用的属性.研究和实验结果表明,该方法可以有效地删除原始数据中的无关和冗余属性,增强神经网络的泛化能力.