IGBT Pspice静态模型的建立与仿真

目的 研究一种新型的功率器件--绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的静态模型.方法 分析并建立IGBT的Pspice静态模型,分析模型的结构和参数的配置并对模型进行了仿真,将仿真出的转移特性和输出特性与实际器件进行了比较.结果 /结论所建立的功率器件IGBT的静态模型是正确的,在对其器件或系统的仿真中具有较高的使用价值.     

依申请公开政府信息相关法律问题探析

依申请公开政府信息制度在运行中不应限制申请人的范围,外国人、外国法人或其他组织也应当根据国民待遇原则享有申请信息公开权利,只是在获取信息的方式和内容上加以限制,以保护我国的国家机密和商业秘密。申请人的理由也不应做严格限制,行政机关可以询问申请人的理由,但是无须进行认定。实践中,行政相对人滥用申请、多次连续申请、申请信息公开的收费方式以及行政机关的服务方式等是受理申请公开政府信息经常遇到的难题,须在解决问题的过程中对政府信息公开制度加以修订和完善。     

一类Turing模型的Hopf分歧分析

讨论Turing模型的三阶泰勒展开式的常微形式:u′=αu(1-r1v2)+v(1-r2u),t0,v′=v(β+αr1uv)+u(γ+r2v),t0,u(0)=u0,v(0)=v0,其中-1β0,0α1,r10,r1、r2分别是三次项、二次项的系数.通过考虑平衡解的稳定性,判断Hopf分歧发生的条件和分歧方向.     

中学生体质健康教育现状调查

本文采用问卷调查、访谈、座谈等方法,分析上海市中学生体质健康教育现状,并提出体质健康教育应关注学生生命的发展,为推动生命化体育教育提供参考。     

P2P网络中基于激励机制的副本策略

为了在P2P网络的副本技术应用中调动节点主动提供存储空间的积极性、增强节点间的相互合作,借鉴信息经济学中委托-代理关系的相关知识以及激励的概念,提出基于激励机制的副本策略,从而提高P2P网络的性能.模拟实验表明,所提出的基于激励机制的副本策略可以削弱由于节点间的不合作所引起的不能成功创建文件副本的影响,可以在一定程度上提高网络的搜索性能.与目前几种经典的副本策略相比,所提出的策略降低了网络的搜索响应时间,提升了搜索的成功率,并使得节点的负载相对达到均衡.     

中西方建筑墙体之比较

中国和西方的建筑在很多方面都有着差异，文章通过对建筑的重要构件——墙的分析，对中国和西方的墙体从具体和抽象的角度进行了比较和解读，由墙文化的不同可以看出中西方在审美上的差异。     

利用TPI系统构建鳞翅目蝶类标本数据库

本文着重论述了鳞翅目蝶类标本图片数据库建设的必要性，介绍了特色数据库建设的关键问题和一般过程。     

“火星文”的嬗变与语言文字符号的规范

被喻为90后＂江湖密码＂的＂火星文＂是一种典型的网络亚文化现象。这种现象表达了青少年渴望拥有自身独立的话语权以及彰显个性的心理诉求。网路语境下的＂火星文＂现象有些类似于自然环境中的生态入侵现象,所以应当加以规范和引导。这就要求一方面编辑出版教育进一步加强对青少年语言文字方面的规范性教育;另一方面相关门户网站的网络编辑积极发挥媒介主体的能动作用,做好＂符号仲裁人＂的角色。     

长株潭地区运输车船推广LNG清洁能源应用研究

通过对湖南省新能源和清洁能源推广应用情况分析,并结合实际,总结了LNG在长株潭地区推广的有利条件和障碍,提出了LNG清洁能源推广的实施目标和步骤,并从政府政策扶持、行业部门支持及企业服务保障三个方面给出了推广应用建议.     

Cooperative Sensor Anomaly Detection Using Global Information

Sensor networks are deployed in many application areas nowadays ranging from environment monitoring, industrial monitoring, and agriculture monitoring to military battlefield sensing. The accuracy of sensor readings is without a doubt one of the most important measures to evaluate the quality of a sensor and its network. Therefore, this work is motivated to propose approaches that can detect and repair erroneous (i.e., dirty) data caused by inevitable system problems involving various hardware and software components of sensor networks. As information about a single event of interest in a sensor network is usually reflected in multiple measurement points, the inconsistency among multiple sensor measurements serves as an indicator for data quality problem. The focus of this paper is thus to study methods that can effectively detect and identify erroneous data among inconsistent observations based on the inherent structure of various sensor measurement series from a group of sensors. Particularly, we present three models to characterize the inherent data structures among sensor measurement traces and then apply these models individually to guide the error detection of a sensor network. First, we propose a multivariate Gaussian model which explores the correlated data changes of a group of sensors. Second, we present a Principal Component Analysis (PCA) model which captures the sparse geometric relationship among sensors in a network. The PCA model is motivated by the fact that not all sensor networks have clustered sensor deployment and clear data correlation structure. Further, if the sensor data show non-linear characteristic, a traditional PCA model can not capture the data attributes properly. Therefore, we propose a third model which utilizes kernel functions to map the original data into a high dimensional feature space and then apply PCA model on the mapped linearized data. All these three models serve the purpose of capturing the underlying phenomenon of a sensor network from its global view, and then guide the error detection to discover any anomaly observations. We conducted simulations for each of the proposed models, and evaluated the performance by deriving the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.