一种基于北斗短报文通信的动态组网技术

利用北斗导航定位卫星的短报文通信技术,提出了一种基于自建北斗数据服务中心,由中心为各终端提供数据转发和数据推送服务,从而实现动态组网通信的方法。经过实际应用检验,能够较好地适应战斗编组的变化,满足部队实际作战的应用需求。     

巧借木兰文化,推动木兰旅游

木兰文化是木兰旅游的文化底蕴,本文应用了旅游地理学相关理论和概念,依据调研资料,采用相关分析,对湖北省木兰旅游发展进行研究,提出要推动湖北木兰旅游的发展,就要巧借木兰文化,根据现状进行调整,解决存在的的实际问题,并对湖北木兰旅游发展提出了可行性的解决方法与建议。     

金边凤梨组织培养快速育苗的研究

对金边凤梨组织培养快速育苗进行了研究,以筛选适合的培养基,结果表明,以改良MS培养基能直接诱导观赏风梨顶芽产生丛生芽,其中改良MS培养基加入BA 2．0mg.L^-1,KT0．1－0．5mg.L^-1,以及NAA 0．1－0．5mg.L^-1,培养冠芽或吸芽,能诱导大量丛生芽而获大量繁殖,其繁殖系数要达到每年20多万倍,且能保持原品种的金边遗传性状,在25－30度条件下,金边风梨的丛生芽生长正常,继代时间较长,光照过强或过暗不利金边凤梨的生长与分化。     

水资源开发利用问题分析及改善措施

针对荥阳水资源短缺、风沙肆虐、水质恶化的现状,结合资源型、管理型缺水的实际,分析了水资源开发利用、统一管理、水资源承载力及用水结构等水资源可持续利用面临的问题,阐述了建立节水型社会的必要性,提出了理顺水资源管理体制、加强制度建设及机制创新、调整产业结构、加强对高效节水技术的开发与推广及节水宣传等五条治理措施,并就建设节水型社会与经济社会可持续发展的关系作了探讨。     

整车主动悬架平顺性时域仿真与优化

为消除剧烈振动给车辆行驶平顺性与稳定性带来的不良影响,利用拉格朗日法建立路面-车耦合的17自由度动力学方程;通过线性滤波白噪声法,建立路面不平度激励的时域模型;根据现代控制理论建立悬架系统多输入多输出的状态方程.利用线性二次型高斯控制理论设计主动悬架控制器,通过粒子群算法（PSO）对控制器的加权参数进行优化.仿真结果表明:车辆平顺性在主动悬架系统的控制下得到了较大的提升,同时车辆的操纵稳定性、结构稳定性均有所改进,车辆的综合性能有了全面的提高.      

影响小儿头皮静脉留置针原因分析及对策

小儿静脉留置针可降低患儿反复穿刺造成的痛苦和恐惧,减轻患儿家长担心穿刺困难而产生的焦虑,保护了血管,减少了护理工作量,提高了工作效率,可随时给药,对于危重患儿紧急抢救具有重要意义。但因小儿的特殊性,好动、不易合作等原因其留置较成人容易失败。我院儿科对152例患儿行头皮静脉留置针穿刺,总结出影响小儿头皮静脉留置针留置时间的影响因素并制定了相应措施,现报告如下。     

关于社会主义法制理念教育的几点思考

当前法制教育实践中存在的问题:思想认识上存在误区;走过场的形式重于实效的追求;不了解职工群众对法律的需求。充分认识开展社会主义法治理念教育的必要性和紧迫性:社会主义法治理念教育,是工作适应新形势新任务,更好地服务于构建社会主义和谐社会的必然要求;开展社会主义法治理念教育,是贯彻落实科学发展观,充分发挥普法教育部门的职能作用的重要保障。当前形势下加强社会主义法制教育的对策:提高认识,树立普法新理念;有的放矢,丰富普法教育的形式与手段;满足群众所需,确定普法教育的内容;加强建设,促进宣传阵地网络化;加强领导,完善普法组织保障体系。     

基于支持向量机的彩色人脸检测

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的模式识别技术.本文首先采用肤色检测技术获得图像中可能存在人脸的区域,然后采用基于SVM的检测方法在可能存在人脸的区域进行检测.试验证明,本文提出的人脸检测方法是合理的,具有一定的实用价值.     

大学生党员在日常思想政治教育中加强社会主义核心价值体系的探索

加强新疆地区大学生社会主义核心价值体系建设,对维护边疆稳定和国家安全具有重要意义。本文从社会主义核心价值体系对指导新疆高校思想政治教育的意义入手,分析了社会主义核心价值体系教育如何渗透到日常思想政治教育工作中,并提出了大学生党员在日常思想政治教育进行社会主义核心价值体系教育的策略和要求。     

一种改进的K-means动态聚类算法

传统的K-means算法通过不断的重复计算来完成聚类,聚类中心点的不断变化产生的一些动态变化信息将对聚类产生一定的干扰,且当数据量过大时,算法的时间开销和系统的I/O开销将大大增加,这严重影响了算法的性能。为此,论文提出一种改进的K-means动态聚类算法,该算法充分考虑了K-means聚类过程中信息的动态变化,通过为算法的终止条件设定标准值,来减少算法迭代次数,减少学习时间;通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息,来减少动态聚类过程中的干扰,使算法达到更准确更高效的聚类效果。实验结果表明,当数据量较大时,相比于传统的K-means算法,改进后的K-means算法较在准确率和执行效率上都有较大的提升。