用扁铲侧胀试验求解昆明地区土体的不排水抗剪强度

经验证,在利用扁铲侧胀试验（DMT）计算土体不排水抗剪强度Cu时,适合于上海地区的计算式,用于昆明地区时误差较大。参照昆明地区多个实际工程十字板剪切试验（VST）数据,对这些工程中的扁铲侧胀试验数据进行统计分析,得到了适宜于计算昆明地区土体不排水抗剪强度Cu的计算式。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

基于聚类和时序相关的重点雷达信号快速识别

针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法。首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise, DBSCAN)算法对侦获信号的脉冲描述字进行分选;而后,利用分选所得脉冲的时序特征与重点目标信号脉冲重复间隔(pulse repetition interval, PRI)生成仿真信号;最后,计算仿真信号的互相关函数,基于相关度判断PRI参数是否匹配。仿真实验表明:所提方法明显提升了对重点目标信号的识别时效,能够应对存在噪声干扰和信号交叠的复杂信号环境,对局部脉冲参数丢失不敏感。     

远程实验系统设计与实现

针对很多学校基础电子电路实验室资源不足,提出了一种基于互联网络的远程试验系统解决方案。从而更有效合理地利用现有资源,达到资源共享的目的。由于这个系统是一个庞大的综合项目,仅对某些服务器端试验箱的硬件设计和单片机软件实现作一个介绍和说明。     

汇编语言AND指令之数学意义

本文讨论汇编语言程序设计AND指令的数学意义,同时证明了两个定理:用AND指令截取计算机内操作数D之左边n位操作等价于该操作数作E(D/2L-R×2L-n运算(L为宿主计算机字长); 而截取D之右边n位操作则等价于该操作数作模2n运算,即D(MOD2n)。     

极大右光滑链

设k为一正整数,介绍了高度为k的极大右光滑(maximal right smooth extension, MRSE)链的概念,然后证明了高度为k的MRSE链可以看作高度k的光滑字的一种分割,对每一个正整数k都给出了高度为k的极大右光滑链的数量公式.对每一个正整数n,长度为n的光滑字的极小高度和极大高度的MRSE链是建立长度n的光滑字数量下确界和上确界的好工具.该方法简单、直观.     

面向汉字矢量图形特征的字向量表征方法

为解决现有中文字向量表征方法中字形特征利用不充分的问题,利用矢量图形的尺度不变性,提出了一种面向汉字矢量图形特征的字向量 (scalable vector graphics to vector,SVG2vec)表征方法。预处理阶段将汉字像素图像转化矢量图形,生成字形矢量坐标对序列;特征学习阶段采用双向循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)和自回归混合密度循环神经网络构建矢量图形变分自编码器模型,利用模型学习汉字字形结构特征;向量生成阶段输入字形矢量坐标对序列到编码器,编码器将字形特征映射到概率连续分布空间,得到SVG2vec字向量。与已有字向量在不同层级任务上进行对比实验。结果表明：SVG2vec向量在命名实体识别、中文分词和短文本相似度计算实验中,F1均值比Word2vec、GloVe等未利用字形特征的向量分别提高了1.27、0.4,1.67、0.12,3.28、2.03,比glyph and meaning to vector (GnM2Vec)、Character-enhanced Word Embedding (CWE)等利用字形特征的向量分别提高了1.02、1.07,1.69、1.34,0.04、0.31,SVG2vec能更有效利用汉字字形特征。     

基于M-SVR与RVFLNs的高炉十字测温中心温度估计

由于高炉中心温度较高,十字测温中心位置传感器极易损坏,并且更换周期长,因而导致无法及时判断炉顶煤气流分布.采用多输出支持向量回归(M-SVR)和随机权神经网络(RVFLNs)两种数据驱动智能建模方法建立高炉十字测温中心带温度估计模型,并基于实际工业数据对建立的模型进行验证和比较分析.结果表明,在样本数量较小时,M-SVR模型和RVFLNs模型都具有较好的温度估计效果,但当样本数量充足时,M-SVR模型的泛化性能和估计精度更优于RVFLNs模型.     

创新移动应用 探索媒体新模式

当互联网的前面加上"移动"二字,这个世界的阅读方式发生了革命。如果说在互联网时代,平面媒体经历了"温水煮青蛙"式的痛苦迷茫与煎熬,那么移动互联网时代的到来,则让平面媒体焕发了新的生机与活力。文新集团尝试创新模式,从办公到运营加入移动应用的先锋大军,告别传统平媒短板,开启智慧办公之门。移动办公是当今高速发展的通信与IT业交融的产物,它完美地结合了通业在沟通方面的便捷、用户方面的规模以及IT业在软件应用上的成熟、业务内     

此声字考释

依据王国维"补高邮王氏说文谐声谱"选取《说文解字》中从"此"得声的一组形声字作为考释对象,试图从中梳理出字族,旨在辨清母文和母文孳乳字之间的孳乳分化关系,把握汉字在发展孳乳过程中的内在联系性,进一步探索汉字孳乳发展的内部规律,从而在动态发展中了解汉字、把握汉字。