CCITTG.722音频编码系统及其编,解码器的设计与实现

ＣＣＩＴＴＧ．７２２建议书描述的是一种５０￣７０００Ｈｚ音频信号的压缩编码系统，码率为６４ｋｂｉｔ／ｓ。该系统采用了子带自适应差分脉冲编码技术（ＳＢ－ＡＤＰＣＭ），具有ＦＭ广播的音质。本文简介了Ｇ．７２２压缩编码系统，介绍了运用ＴＭＳ３２０Ｃ２５定点高速数字，处理器实时实现编、解码算法的方法，分析了编、解码器的工程实现中要解决的主要问题。     

一种多策略混合型烟花算法

针对传统烟花算法存在寻优精度低，多样性差，爆炸更新具有盲目性的不足，提出一种融合算术优化算法的混合型烟花算法。首先，该算法利用算术中乘除运算和加减运算实现烟花的爆炸操作，从而提高算法的收敛能力和寻优精度。其次，采用“精英”选择策略取代“轮盘赌”选择策略，降低算法复杂度。最后，通过对8个基准函数优化测试以及联合谱聚类算法对2个UCI基本数据集进行分类实验来评估该算法的有效性。实验结果表明，该算法对于函数优化能够较好的寻优求解在4个测试函数上精度误差从10^-100附近降低至10^-300,在谱聚类算法的应用中适应度值平均值至少优于原算法3.3%,总体性能优秀。     

一种应用于嵌入式实时系统的中断控制器研究

章研究了M*Core的中断机制，设计了与M*Core兼容的中断控制器，该控制器具有中断响应快及中断处理方案多样的优点；同时给出了实测的中断控制器的性能结果。     

焊钉集群式后结合超高性能混凝土组合桥面板抗弯性能

为考察焊钉集群布置对后结合超高性能混凝土(UHPC)组合桥面板受力性能的影响,进行常规均匀焊钉布置组合桥面板及群钉布置后结合组合桥面板试件的弯曲荷载试验和基于材料塑性损伤模型的有限元参数化分析。试验结果表明,群钉布置与均匀焊钉布置试件破坏模式特征均为UHPC板压溃、钢结构U肋底面屈服,二者弹性抗弯刚度分别为232kN·mm^-1及213k N·mm^-1,承载力分别为2 154 kN及2 049 kN。U肋屈服前,两试件的界面最大滑移值均小于0.2 mm。两试件应变分布及发展规律相似,截面应变分布均近似服从平截面假定。参数化分析结果表明,群钉孔纵向布置间距由600 mm增至1 200 mm,承载力及弹性刚度无明显变化。群钉孔尺寸相同时,孔间距对UHPC黏结界面结合状态无显著影响。间距600 mm相较1 200 mm布置可更好地保证焊钉受力安全性及截面组合效应。综合对比参数化模型抗弯性能,纵向间距600 mm结合群钉孔内2×3群钉布置对正弯矩作用下后结合钢-UHPC组合桥面板受力状态改善更为有利。     

短焊钉布置对超高性能混凝土组合桥面板抗弯性能影响

为考察短焊钉连接件布置对钢-超高性能混凝土(UHPC)组合桥面板抗弯性能的影响,进行了焊钉间距分别为200与300 mm的2种足尺节段桥面板试件弯曲荷载试验和基于UHPC塑性损伤模型的有限元参数化分析。试验结果表明:在部分组合桥面板中,焊钉间距由200 mm变为300mm,UHPC开裂达0.05 mm宽时对应的荷载等级提升了12.5%,主要贡献是钢-UHPC组合效应减弱。UHPC开裂达0.10 mm宽时的拉应变平均值为1 878×10^-6,占材料极限拉应变的59%。参数化分析结果表明:焊钉间距由100 mm增大至400 mm导致组合桥面板弹性阶段抗弯刚度下降了14.1%,但开裂荷载等级提升了84.2%。短焊钉间距增大使部分组合桥面板结构受力趋向于更为经济,但需注意过大的焊钉间距会导致焊钉疲劳破坏。     

深度学习在图像识别中的应用

深度学习通过建立深层神经网络来模拟人脑进行分析、学习和解释数据,被广泛用于图像识别领域.首先,简述了深度学习在图像识别中的研究现状;其次,介绍了卷积神经网络、深度置信网络、循环神经网络和生成对抗网络等几种常用于图像识别领域的深度学习网络模型;然后,从人脸识别、动作识别、跌倒检测等方面,论述了深度学习在图像识别领域的典型应用;最后,探讨了该领域的研究难点及发展前景.深度学习可以从不同的图像中自动提取相似的特征并进行分类,识别率高,鲁棒性强,推动了人工智能背景下图像识别的发展.无监督学习、对抗网络等将成为深度学习领域的热点.     

多吡啶配合物[Zn(4,4''-bpy)(CH3COO)(NO3)]n和[Y(bpy)2](NO3)3的合成、表征和晶体结构

通过自组装制得[Zn(4,4'-bpy)(CH3COO)(NO3)]n(配合物1)和[Y(bpy)2](NO3)3(配合物2).其中,4,4'-bpy为4,4'-联吡啶,bpy 为2,2'-联吡啶.对配合物进行了X-射线衍射结构表征.配合物1是聚合物,锌离子为6配位,4,4'-联吡啶作为双齿桥联配体使配合物呈线性一维链,而醋酸根作为双齿桥联配体和链间的π-π堆积作用,又使配合物形成一维网状的结构.配合物2中Y(Ⅲ)是10配位,2个2,2'-联吡啶各提供2个氮原子,3个硝酸根各提供2个氧原子参与配位.     

干旱影响森林土壤有机碳周转及积累的研究进展

随着全球气候变暖趋势加剧,伴之而来的干旱问题成为全球关注的热点。干旱对森林生态系统碳积累和周转可能产生显著影响,其主要过程包括植被地上部分和地下部分凋落物对土壤有机碳的输入、凋落物的分解及土壤有机碳的矿化等。笔者综合分析了近年来国内外相关研究成果,对干旱影响森林土壤有机碳的主要过程与机制进行了归纳和总结,结果表明:①干旱通过促进叶片提前脱落,短期增加森林凋落物量,长期干旱则影响森林植物生长,降低森林初级生产力从而降低植物地上凋落物量。轻度和中度干旱下植物为补偿水分缺失增加细根生物量维持植物生命力,重度干旱下植物丧失自我修复能力导致细根生物量降低,干旱也会造成细根死亡率增加。平均而言,全球范围内干旱会造成森林凋落物量降低(1.9%)和细根生物量降低(8.7%),最终减少植物有机碳向土壤的输入量。②干旱可通过改变凋落物化学性质,对分解者——土壤动物、微生物产生胁迫,从而引起凋落物分解速率下降(10%~70%)。干旱使凋落物碳氮含量变化,造成凋落物次生代谢物,如纤维素、木质素、单宁等积累,改变根系分泌物化学组分,从而影响凋落物分解。干旱导致真菌生物量和分解者等土壤动物丰度降低,增加分解者捕食压力,使相关微生物和酶活性下降,造成凋落物分解速率下降。③干旱驱动微生物群落组成变化(真菌细菌比、革兰阳阴细菌比增加),造成微生物生物量下降,活性减弱,此外还会降低腐食动物的摄食活性、酶活性,最终导致土壤有机碳矿化速率下降(10%~50%)。④干旱对土壤有机碳不同组分影响不同,干旱会减小土壤微生物生物量碳(MBC)库(2%~30%),造成表层土壤溶解性有机碳(DOC)积累(30%~60%)。而在全球范围内的不同区域,干旱对土壤有机碳积累的影响也不同,亚热带森林中干旱对土壤有机碳积累的影响多是负面的,热带森林中则相反。总体而言,干旱对森林土壤有机碳库储量影响可能不大,但降低了土壤碳周转效率。而森林土壤有机碳周转过程不仅受干旱这一单一因素影响,温度、物种等因素会共同作用于土壤有机碳的周转与积累,且单因子的简单叠加模拟可能与现实环境中多因子综合对土壤碳通量的影响有一定差别。未来需要通过长期观测、延长控制实验时间、模拟原生环境条件等,开展多因素综合实验,加强干旱对土壤动物和微生物影响的研究,以深入了解干旱对森林土壤有机碳影响的生物学与生态学的过程与机制。     

日本对虾miR-34靶基因预测及其生物信息学分析

已有研究表明日本对虾(Marsupenaeus japonicus shrimp)miR-34(mja-miR-34)参与调控白斑综合症病毒(white spot syndrome virus, WSSV)的感染，但其调控的宿主基因还未具体阐述.本研究首先比对了miR-34在17个物种中的序列，并使用TargetScan 5.1和miRanda预测了miR-34调控的宿主基因.结果显示，miR-34在物种进化过程中具有高度保守性；mja-miR-34可靶向作用于242个宿主编码的基因，且在病毒感染不同时间段呈现差异表达；利用GO注释和KEGG信号通路富集分析结果表明，mja-miR-34的靶基因参与细胞代谢、细胞信号转导、免疫系统以及遗传信息的调控等过程；mja-miR-34在对虾体内可调控靶基因(translation initiation factor)的表达.结果说明mja-miR-34及其靶基因参与病毒感染等多个细胞进程，但还有待进一步验证.本研究可为mja-miR-34靶基因的鉴定及其生物学功能的研究提供数据支持和理论指导.