时延驱动的门阵和标准单元布图系统——Tiger

Ｔｉｇｅｒ可以完成从布局到详细布线的整个布图全过程。在整个布图过程中，根据ＲＣ延迟模型计算所有连线的延迟，并把整个芯片的时延最小作为优化目标。在Ｔｉｇｅｒ系统中，应用了性能驱动的布局和总体布线算法、ＤＲＡＦＴ通道布线算法和基于垂直通道模型的走线道分配算法。实验结果表明，Ｔｉｇｅｒ的布图速度要比ＴｉｍｂｅｒＷｏｌｆ６．０快很多。它在保证芯片性能的同时，其芯片面积与ＴｉｍｂｅｒＷｏｌｆ差不多。     

处理因素对龙须菜藻红蛋白抗氧化活性的影响

比较多种细胞破碎方法、不同硫酸铵浓度对龙须菜藻红蛋白的提取、分离效果,探讨不同光照、温度、pH等处理条件对藻红蛋白粗提物抗氧化活性的影响.结果表明,采用组织捣碎破壁细胞,50%饱和度硫酸铵沉淀藻红蛋白提取效果较好;温度、光照和不适宜pH均会导致藻红蛋白粗提物清除.OH自由基能力降低甚至起促氧化作用.因此对龙须菜原料的保存、加工及藻红蛋白的提取分离等必须在低温、避光、中性环境下进行,以保证藻红蛋白的稳定性.     

集成CAD模型的虚拟微装配系统伺服控制方法

虚拟技术可克服微装配中显微视觉系统小景深、小视场的问题，但构造虚拟场景时，数据量大、效率低。利用微器件设计时的CAD数据，可减小构造虚拟环境的数据量、提高效率，能够使构造出的场景更精确。利用显微镜聚焦——失焦理论并借助于器件CAD模型构造虚拟环境；将获得的深度信息集成在伺服控制方程中。通过这些方法，可进行复杂路径的规划，完成三维微装配任务，仿真和实验结果均表明上述方法是可行的．     

烷基取代膦酸二甲酯的合成与表征

以溴戊烷、溴己烷、1,2-二溴乙烷和亚磷酸三甲酯为原料,分别合成了戊基、己基、溴乙基取代的三种膦酸二甲酯化合物.并报道了所合成的化合物的红外光谱、核磁共振氢谱及核磁共振碳谱的数据.     

包络代数U(sl2(K))上单模张量积的零化理想

利用单李代数(sl2(K))的包络代数U(sl2(K))的理想及素理想的生成子刻划，得出了任一有限维单U-模的零化理想的生成子。根据Clebsch-Gordan公式，给出有限维单U模的若干次张量积的零化理想的生成子描述。     

空间目标ISAR成像与识别对抗研究

阐述了空间目标的雷达对抗措施,通过仿真研究了对抗条件下的空间中段目标ISAR成像与识别,分析了对抗手段对ISAR成像质量与识别性能的影响,指出对ISAR的二维压缩机理进行破坏是实施有效干扰的关键所在。仿真结果表明,通过对抗手段能有效降低ISAR的成像质量,破坏ISAR的识别性能。实验结果对于增强中段突防目标的突防能力有较重要的参考价值。     

地基防御雷达的有源假目标极化鉴别能力

研究了有源多假目标等欺骗性电子干扰对地基防御雷达系统的有效性问题。首先详细分析了任一椭圆极化天线有源假目标的极化特性,并探讨了典型雷达目标的极化散射特性。在此基础上,设计了有源多假目标的极化鉴别算法,计算机仿真表明,具有极化测量能力的地基防御雷达系统具有对有源多假目标进行鉴别的能力。     

基于深度学习模型的SAR图像间歇采样转发干扰检测

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)利用合成孔径雷达的匹配滤波特性，在其图像中产生间隔分布的假目标，对目标检测等造成欺骗效果，故针对ISRJ的检测与抑制具有重大意义，而现阶段相关研究主要集中在信号域。对此，在图像域中开展ISRJ检测研究。首先将实测数据与仿真干扰相结合，基于不同实测场景与仿真参数构建ISRJ样本；其次针对假目标间隔分布的特点，选用深度学习检测领域具有代表性的“两阶段”与“单阶段”模型；再次，使用单一场景的ISRJ样本对模型进行训练，再利用训练好的模型对其他场景的样本进行测试；最终，得到ISRJ检测结果。基于MiniSAR数据的实验表明，对于不同类别、不同场景以及不同参数的ISRJ样本，所用深度学习模型能够达到95.75%的平均总体检测精度，具有很强的泛化能力。此外，对于尺寸大小为501像素×501像素的样本，上述模型的最少检测用时为0.035 s。     

互联网金融环境下智能投顾对于投资行为的影响

基于国内知名网贷平台的数据，采用固定效应模型和双重差分分析方法，研究了智能投顾的使用对于投资者的投资金额和风险偏好的影响。实证结果表明，智能投顾的使用会减少投资者的单笔投资金额，增加投资者的总投资金额，并使得投资者的风险偏好趋于保守。研究结果丰富了智能投顾和行为金融学的研究内容，加深了智能投顾企业对于投资者行为的理解，使其可以更好地设计和完善相关服务。     

众包竞赛中众包方的反馈策略北大核心CSSCI

在众包竞赛中,众包方可以选择在竞赛过程中对于参赛者的表现给予反馈或者不给予反馈,还可以选择在竞赛开始前声明或者隐瞒自己的反馈策略。通过研究发现,反馈策略的优劣与众包方的收益类型相关,当众包方的收益等于所有参赛者的努力总和时,无反馈策略和事先声明的有反馈策略效果相同,而事先隐瞒的有反馈策略最优;当众包方的收益等于参赛者的最大努力水平时,无反馈策略最劣,而事先声明和事先隐瞒的有反馈策略都有可能占优,最优策略由参赛者人数、参赛者能力分布及收到反馈的人数所决定。