新工科背景下大学生创新创业能力培养模式研究

为适应新经济、新产业发展的需要,发展新工科,对接新兴产业,培养新工科人才,是当前高等教育领域的热门话题和研究前沿。聚焦如何提高高校新工科人才创新创业能力,首先阐明了大学生创新创业的现状及存在的问题,以蚌埠医学院卫生管理系为例,从课程设置、学生竞赛、创新创业、激励机制、校企合作等5个方面为切入点,探索了创新创业教育的培养模式和实施路径。     

基于低通滤波网络减小PCB上互连线间串扰方法的研究

针对印刷电路板(PCB) 上高速信号线与电源线间的串扰问题,提出了运用简洁的RC 低通滤波网络减小互连线间串扰的方法.在分析串扰抵消原理的基础上,对传输电源信号的互连线终端串接一阶RC 低通滤波电路网络,对来自于干扰线上的串扰信号进行滤波,从而减小串扰来保证电源信号的稳定;通过理论分析,给出滤波电路中 RC 取值的近似计算公式.仿真与实验结果表明,所设计的方法在频率低于660MHz 时,可使串扰减少10dB 以上;当频率范围为660M ～ 1. 22GHz 时,串扰减少6-10dB;当频率范围为1. 23G-3G 时,串扰减少2-6dB.本文提出的方法与传统通过使用物理结构减小串扰的方法相比,串扰减小的效果比较明显,且电路易于实现,成本较低.     

基于二维路由的流量工程解决方案

流量工程是应对互联网规模和流量高速增长的必要方法,高效的流量工程受限于流量矩阵的测量和已有路由设备转发能力.结合上述挑战提出了基于大流调度的二维路由流量工程方案,建立了描述二维路由大流调度问题的数学优化模型,使用改进的随机取整算法求得问题的近似解.实现了基于Quagga的二维路由大流调度的原型系统,使用扩展链路状态通告下发路由决策信息.真实实验证明,系统能够实现大流的快速调度.仿真实验结果表明,基于二维路由的大流调度明显优于基于传统一维路由方式的大流调度,并且前者能够达到接近最优的调度结果.真实实验和仿真实验证明,该方案不仅仅实现了更为细粒度的流量调度,而且具有更好的可扩展性以及更低的转发流表开销.     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

铕掺杂氧化钇的密度泛函第一性原理研究

基于第一性原理密度泛函,开展了氧化钇(Y_2O_3)的晶体结构和电子性质的计算研究,对比实验结果验证了计算方法的可行性.通过超元胞模型的密度泛函计算,探究了氧化钇主要本征点缺陷和不同格点阳离子铕(Eu)取代掺杂的形成能.结果表明,富氧条件有利于Eu杂质原子掺入氧化钇晶格,低费米能条件下,Eu原子易于取代周围6个O原子具有中心反演对称性的钇原子;在高费米能条件下,杂质原子对两种格点钇原子取代几率相等.本研究对于提升Eu掺杂氧化钇的发光效率具有一定的指导意义.     

Cpf1 和 Cas9核酸酶靶向EGFR-L858R突变的研究

表皮生长因子受体(EGFR)单核苷酸突变(2573TG,L858R)占所有EGFR突变的90%.使突变的EGFR失活对有此突变的病人非常有利.这里,应用双荧光报告分析的方法分析规律成簇间隔短回文重复(CRISPR)系统中Cpf1和Cas9在靶向EGFR-L858R突变的编辑效率.在EGFR-L858R突变位点的附近,有两个Cpf1前间区序列邻近基序(PAMs)——TTTN.并且,2573TG突变形成了一个Cas9的PAM——NGG.因此本文通过构建两条AsCpf1的gRNAs(gRNA1和gRNA2)和一条SpCas9的gRNA(gRNA3)在体外通过双荧光蛋白分析系统去评估SpCas9和AsCpf1特异性靶向等位基因的能力.结果证实了AsCpf1和SpCas9都能够特异性的编辑突变的EGFR(2573TG).     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

形变和非简谐振动对SiC有效电荷和热膨胀系数以及弹性模量的影响

应用哈里森(Harrison)键联轨道法和固体物理方法,考虑到形变和原子作非简谐振动,得到六角形二维类石墨烯AN-B8-N化合物的热膨胀系数、弹性模量以及有效电荷的解析表示式;以SiC为例,探讨了形变和原子非简谐振动对它们的影响.结果表明:SiC的热膨胀系数和弹性模量均随温度升高而缓慢增大,但变化较缓慢;若不考虑非简谐项,则SiC的热膨胀系数和弹性模量均为零,非简谐效应是SiC的热膨胀系数和弹性模量均随温度升高而增大的原因;形变会使SiC的正负离子的有效电荷的大小均减小,减小幅度分别为14.5%和8.56%,形变对正离子有效电荷的影响大于负离子.在所述的大小、剪切、轴向拉伸、原子振动形变这几种形变中,以轴向拉伸形变对有效电荷的影响最大,以大小形变和剪切形变的影响最小.温度愈高,原子的非简谐振动效应愈显著,形变对SiC的极性和有效电荷的影响愈大.     

基于条件风险价值的智能区域代理商报价策略及EV充电管理

智能区域代理商整合区域内电动汽车(electric vehicle,EV)参与电力市场交易,然而在联营市场(包括日前和实时市场)交易机制下,联营市场电价的随机性增加了代理商的市场交易风险.基于此,提出了以联营市场条件期望购电成本最小为目标的报价决策模型,该模型考虑了联营市场电价的随机特性,并将模型转换成带条件风险价值约束的随机优化问题.由于含随机性变量概率密度函数的积分计算困难,因此利用蒙特卡罗模拟,预测电价分布特性,采用抽样平均近似法对模型进行离散化处理,并通过构造函数将原问题化为凸优化问题进行求解.数值实验表明代理商通过控制EVs参与联营市场竞价交易,对EVs进行充电管理,可有效降低峰谷差,有助于电网的稳定性.