无翼平底弹头的属性散射中心模型改进与参数估计

针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系.      

榆阳区农村科技信息扶贫服务体系建设

“信息扶贫”是我国政府与联合国开发计划署（UNDP）合作开展的一个项目，该项目的目标是通过在贫困地区示范县加强信息能力建设和信息服务，示范推广可行的信息扶贫模式，为国家扶贫开发工作作出贡献，同时为国家制定扶贫和消除贫富差距的政策和计划提供宝贵的经验和建议。     

跨文化文献信息服务中文化冲突引发的问题与对策

分析了文献信息服务工作中文化冲突诱发的矛盾之因,提出了在文献信息服务工作中克服文化冲突诱发矛盾的方法与对策。     

高校图书馆信息服务质量评价研究

本文针对高校图书馆信息服务工作,提出了一套信息服务质量评价体系,讨论了信息服务质量评价的必要性,对信息服务质量评价指标体系建立的原则、评价设计以及评价意义进行了简要阐述。     

一种改进的地下车库弱纹理下智能汽车即时定位与建图算法

地下车库中纯视觉的即时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)方法无法克服光线不足和弱特征纹理两大不利因素,为此,提出一种基于VINS-Mono框架下改进的视觉惯导融合算法,把原算法中提取Harris角点的方法改进为提取灰度值陡变的像素点,并使用非线性优化方法在初始化阶段进行视觉位姿估计。后端采用滑动窗口的形式建立先验估计残差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)残差以及基于灰度值不变原理构建的视觉残差的联合残差模型,进一步提升了系统底层变量的优化效果,从而提高算法的定位准确度。通过基于EuRoc数据集的仿真实验和地下车库实际场景的实车实验,验证了所提算法的鲁棒性和精确性。     

“抽油机专用变频调速控制技术”通过专家鉴定

中国石油大学（华东）信息与控制工程学院张加胜教授主持完成的“抽油机专用变频调速控制技术及装置”项目，在北京通过了由山东省科技厅组织的专家技术鉴定。鉴定委员会一致认为，该成果技术先进，创新点突出，多项功能是目前国外进口通用型变频器所无法替代的；所研发的抽油机专用变频调速控制装置，是针对游梁式抽油机负载的特点，将其所需要的多种重要功能与逆变器控制有机结合，增产节能效果显著，有效地提高了性能价格比；检测报告和现场应用情况表明，该装置可以大幅度降低采油吨液耗电量，技术配套完善，可靠性高，现场运行稳定，适合油田推广应用。项目技术整体达到国际先进水平，并建议加快该项技术的推广应用。     

产业互联网时代正无限靠近

从窄带到宽带,从有线到无线,从铜缆到光纤,全球网民数量最多的国家、全球最大的电子信息产品生产基地、全球最具成长性的信息消费市场……20岁的中国互联网,正用其特有的方式改变着中国,改变着世界。如果说过去的20年,互联网改变了几乎全球每个消费者的生活,那么今后的20年,互联网将改变所有的产业,银行、医院、教育、交通等关键领域都在逐渐被互联网化,产业互联网时代正在无限靠近。     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。     

关于圈对完全图的多色Ramsey数

证明了关于k个偶圈对完全图的多色Ramsey数的上界.     

基于HHT和改进PNN的CSI人体动作识别研究

为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。