全球气候治理格局下中国低碳技术的发展取向研究

本文主要通过文献研究、政策调研的方法,梳理了中国参与全球气候治理下的低碳技术发展形势。研究发现,中国未来面临的减排压力较大,发展低碳技术势在必行。但是,由于受国际经济利益博弈格局的影响,以及贸易保护主义盛行,实际低碳技术转移效果很差,未来也很难实现突破,所以发展自主研发的低碳技术产业是我国未来的发展方向。中国应积极提升低碳技术专利质量、完善研发模式并实现技术的知识产权战略布局。     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.     

针对Trivium型密码算法的代数攻击

为了更好地研究Trivium算法的设计思想,选取了2个比较典型的修改Trivium算法,连同Trivium算法一起作为研究对象,把恢复算法的内部状态问题转化为可满足性问题,分析修改Trivium算法抵抗代数攻击的能力.比较了6种猜测策略,并且使用MiniSat2.0求解器求解.根据分析结果给出了Trivium型密码算法抵抗代数攻击的安全设计建议.     

基于控制变量估计的高超声速再入滑翔目标轨迹预测算法

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。     

高校体育乒乓球教学中的学习动机探究

高校体育教学中乒乓球成为学生喜爱的内容之一,通过开展乒乓球教学,不仅可以锻炼学生的应变能力,同时也可以丰富学生的课余生活。在高校体育教育中要从激发学生的学习动机出发,发挥乒乓球教学的优势,满足学生的身心健康和发展需求。     

目标成本管理在机械加工行业的应用

以机械加工行业为例,探讨了目标成本管理在企业管理工作中的应用     

汉语典籍英译的言意之辨视角

在对汉语典籍英译时，译者要运用关联思维，秉承与时俱退和互文的理念，遵循“得意一忘言一循意得言一得言忘意”的翻译过程，探求原作的“言外之意”，然后发挥译入语的优势，展现原作语言层面之下蕴舍的思想。     

滑动窗口下数据流完全加权最大频繁项集挖掘

针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.