德国组建“可再生能源平台”

<正>近日,德国联邦环境部(BMU)组建了由"能源转型"政策实施过程中相关方共同参与的"可再生能源平台"。该平台的中心任务是统筹可再生能源发展,协调可再生能源与传统能源在市场集成、相互影响和网络扩建方面计划。"可再生能源平台"框架内广泛包括了来自联邦政府、地方州政府、城市和社区、     

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法.该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号.研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小.     

离散对数数字签名算法的改进

分析了四类离散对数数字签名算法,分别给出了改进算法,证明了正确性和不可伪造性,与已有方案进行了复杂度比较,签名效率有不同程度的提高。     

非建模系统误差对LAMBDA方法影响的研究

非建模系统误差是影响整周模糊度固定的一个重要因素。在现有经验模态分解理论的基础上,定义经验模态分解的多尺度分解与重构结构,依据累积标准化模量的均值随尺度的变化确定非建模系统误差与噪声分离尺度的选择标准,分离出双差观测值残差序列中的系统误差,并对初始双差观测值进行修复,得到去除系统误差后的双差观测值序列。比较系统误差消除前后LAMBDA方法求解整周模糊度固定的速度、可靠性和搜索空间,结果表明:利用经验模态分解方法消除系统误差后,LAMBDA方法求解整周模糊度固定的速度和可靠性明显提高,搜索空间得到一定优化。     

基于聚对二氧环己酮的生物分解材料

据统计，全世界每年塑料产量约3亿吨，其中我国每年塑料使用量占到世界总产量的1／10。大量不可降解的塑料制品在废弃后给环境带来了巨大压力，造成日趋严重的“白色污染”问题。采用能在自然环境中完全降解的塑料来替代那些不易回收或回收后没有利用价值的一次性使用塑料，是解决该问题的有效途径。     

任务型教学法在高校英语教学中的应用优势与问题探讨

任务型教学法是20世纪末提出的一种语言教学法。随着新的一轮的高校英语教学改革,英语的教学方法变得越来越重要。任务型教学作为交际教学思想的发展备受人们的关注。本文分析了任务型教学法在高校英语教学中的具体应用优势和问题进行了探讨。     

中国生产性能源消费量变动的实证研究

应用完全因素分解模型对中国1985年到2008年生产性能源消费量的变动进行分解。能源消费量的变动分解为三种效应:由于整体经济的增长带来的经济规模效应、产业结构变动带来的结构效应和技术进步的效率效应。实证结果表明:24年来,实际GDP带来的经济规模效应是使得能源消费不断上升的最主要因素;效率效应的作用与经济规模效应相反,效率效应对于控制能源消费的增长起到了较大并且积极的作用;产业结构的调整对能源消费的控制并没有起到积极的作用。     

片上网络异构多核系统任务调度与映射

针对传统任务模型包含有效信息少,任务调度算法效率低、效果差的问题,设计了新的任务模型,提出了一种改进的粒子群算法(optimized particle swarm optimization,oPSO)。新模型增加了对任务类型及任务间迁移成本、计算单元类型及其运行成本等特性的描述。通过分析任务调度问题的需求,制定了oPSO算法的编解码方案,设定了算法各个关键部分参数及计算方法,并解决了粒子群算法(PSO)在任务调度前期收敛速度过快、后期易陷入局部最优的问题。在不同任务规模下分别对遗传算法(GA)、PSO以及oPSO算法进行调度仿真对比,当IP核数目为100左右时,oPSO算法较GA算法和PSO算法运行时间至少缩短10%,系统功耗至少降低15%,实验结果表明:oPSO算法调度效果明显优于其他算法,且各节点上功耗更为均衡,适用于解决任务调度问题。     

地球物理反演中奇异值分解应用的若干问题探讨

探讨了奇异值分解中广义逆解的可靠性估计,并推出更为准确的分辨公式;对于奇异矩阵,为了取得解的误差和分辨之间的折衷,给出了更加合理的奇异值修改方案,并提出了用迭代方法改善解的精度.经实例验证,改进的方法是有效的.