信邦制药 对抗终端顽疾

“公司目前亟待解决的问题是什么?”在本刊对中小制药企业的一次随机抽样调查中，85％的企业对此异口同声地回答，“销售管理”。针对这一问题，石家庄某制药公司IT总监认为，药品的生产并不复杂，制药企业要想决胜于市场需加强销售管理一特别是对终端销售的掌控。     

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。     

基于VORONOI图的无人机空域任务规划方法研究

无人机任务规划系统对充分发挥无人机自主控制与飞行和自主执行任务的能力起着十分关键的作用。在分析VORONOI图的性质的基础上，以压制敌防空火力作战任务想定为背景研究基于VORONOI图的无人机任务规划技术，重点讨论了规划环境建模、航路代价计算和初始航路选择问题。最后对该方法进行了时间和空间性能分析。     

通用雷达装备模拟训练系统及其关键技术研究

针对当前模拟训练系统功能单一、型号专用、开发效率低、水平参差不齐等问题，提出了基于PLSE（Product Line Software Engineering）理论的仿真平台概念、通用雷达装备全任务模拟训练系统概念和面向领域的研究方法。建立了外观模型、机理模型、人机交互模型、训练评估模型和系统结构模型的模拟训练系统模型体系，基于此提出了模拟训练系统的四种典型模式。攻克了全任务模拟训练系统研发中的四项关键技术：①提出并实现了面向维修案例的故障建模、仿真和评估方法；②采用USB（Universal Serial Bus）技术建立了基于实装专用部件的人机交互设备通用设计方法；③应用分布仿真高层体系结构HLA／RTI解决了模拟训练系统中的紧耦合交互问题；④建立了基于组件技术的模型规范和软件体系结构，实现组合式的仿真应用构建模式。最后介绍了针对通用雷达装备领域构建的仿真平台和一种虚拟式全任务模拟训练系统。     

网格计算环境下基于任务池的任务调度方法

任务调度是网格计算的关键技术之一。对网格计算任务调度特点及典型的任务调度策略进行了分析,提出了一种基于任务池模型的分级调度方法,该方法通过在网格系统中建立相对稳定的计算资源视图,在不同规模、级别上实现局部自治系统之间的协同工作,通过建立并维护任务池和资源池,对网格环境中动态变化的资源和任务进行管理,来保持系统资源之间的共享关系和高度可控性。实验结果表明,本调度方法具有较高的执行效率和加速比。     

约翰·格伦斯费尔德--一位钟爱攀登险峰的宇航员

约翰·格伦斯费尔德(JohnGrunsfeld)是美国航空航天局(NASA)“哈勃”太空望远镜项目的首席科学家,同时作为主任飞行机械师和宇航员的他,曾4次执行太空飞行任务。当时他身穿增压服,走出航天飞机来到位于同温层、以时速18000英里环绕地球轨道飞行的“哈勃”太空望远镜上行升级和修理……由于不赞同NASA做出的停止对“哈勃”望远镜进行维护的指令,格伦斯费尔德设计了一个机器人,如果一切顺利的话,它将于2007年下半年被送上太空对“哈勃”进行维修,可将造价达15亿美元的太空望远镜的寿命延长3至8年。最近,格伦斯费尔德完成了自己的另一个“使命”:首次成功地登上了位于阿拉斯加的北美洲最高峰——德纳里峰(即麦金利山)。不久前,美国《国家地理探险》杂志对格伦斯费尔德进行了一次采访。     

基于协同环境的混合实时任务调度模型

针对协同处理应用的混合实时任务调度需求,提出了基于预取时间的虚拟服务器调度模型,给出了模型调度中的相关算法,论证了算法的可调度性.该算法基于资源划分补给策略,可以实现多种调度算法在同一个实时调度系统中的并发工作.实验结果表明该模型具有很好的调度效果.     

信号码的一个充要条件

给出关于一个信号码的充要条件的结论:设X是字母表A上的一个前缀码,那么X是信号码当且仅当A*=T∪X∪P,这里P=XA-,T={u∈A*|A*uA*∩X= }.满足条件T∩P= =T∩X,T XA+.同时讨论了一个码满足A*X XA*的一些充要条件,对极大前缀码的性质也做了一些研究.     

如何选择临时展览的主题——浅谈科技馆临时展览的策划

临时科普展览是科技馆的主要任务之一。各地科技馆都十分注重临时展览，并获得了较好的效果。临时展览是科技馆常设科普展览的延伸和补充，通过举办各类的临时展览，使公众接受新的科技文化信息，从而达到普及科学知识、传播科学方法和科学思想的目的。     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .