基于BB84协议的量子保密通信网络流量控制策略

采用基于时间片轮转原理的流量控制及数据分发策略, 设计一种新的量子保密通信网络与经典网络相结合的组网技术方案, 解决了量子保密通信网络量子网关密钥池容量小及密钥生成速率较慢的问题. 利用该策略对三节点量子保密通信网络出接口进行流量监测, 检测数据结果验证了该方案的有效性及可行性.     

影响概念建模质量的关键因素分析

概念建模过程中,信息损失和误解是因为信息转换造成的,而信息转换隐含于领域专家和建模者之间的交流以及用建模语言表达概念模型的活动中.通过分析建模活动和模型表达方法,明确了影响概念建模质量的关键因素,继而提出一个建模准则:概念建模是描述而非设计.     

供应链碳足迹的核算方法

面对全球变暖产生的资源和环境问题,将碳核算范围延伸至供应链上下游,对碳足迹进行供应链视角的核算,以便更准确地度量整个链上活动的碳排放量,对有效地实施节能减碳具有重要的意义.结合供应链管理理论及气象学理论,考虑碳足迹气体的扩散特性,应用高斯模式和拉格朗日K模式分别建立了供应链静态排放源和动态排放源的碳足迹通用计算模型.以纺织服装供应链的碳足迹计算为例,对模型进行了仿真计算.结果表明,这种细化到供应链企业单个活动、单个流程的碳足迹的计算,能够从更微观的视角度量碳足迹,为制定合理的供应链低碳管理策略提供理论依据.     

潜艇悬停注排水量估算方程理论推导

该文将潜艇水下垂向受力模型简化并与潜艇水下悬停的原理相结合,运用刚体运动力学公式推导出了潜艇水下悬停注排水量估算动态方程,对方程中定深位置预定垂向速度设置要求进行了简单说明.该方程可根据潜艇当前状态估算出其实现悬停所需即时注排水量.虽然计算结果相对不算精确,其优点在于简单快捷,可用于潜艇水下悬停模糊控制,对悬停操作技术的提高具有一定实际的意义.     

用最小势能原理求解支承系统问题

利用弹性力学中的叠加原理和等效原理,将支撑系统看作一个整体来研究,基于弹性力学中的能量守恒原理,以约束力为桥梁,假定各个约束力是依次作用于支撑系统,借助多个位移的叠加,推导出了支承系统的势能泛函公式,并利用最小势能原理,给出了求解支承系统问题的一种新算法。该算法简便、准确,能够较为广泛地应用于各类工程计算。     

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

海明威小说《一个干净明亮的地方》的会话含义分析

《一个干净明亮的地方》是海明威的代表短篇小说之一,应用格莱斯（H．P．Grice）的会话含义理论对小说中的人物对话进行语用分析,用以揭示小说人物的典型性格,以期更好地理解小说作者的写作风格和主题思想,体现了格莱斯会话含义理论对分析文学作品的积极作用。     

论知识增长方式与图书馆学知识的实证特征

提出了知识增长模式的"证实和证伪"原则,指出了人类知识必须经历证实和证伪检验才能发展和演化。分析了图书馆知识的证实和证伪特征;强调了知识一旦被证实或证伪都将作为真理的一部分进入人类知识体系。     

兴趣原则在非目的语国家汉语教学中的应用

非目的语国家的汉语教学由于无语言环境的使用练习使得课堂教学成为重中之重。如何调动学生的课堂学习积极性以达到最佳教学效果是教师教学设计和实践的重要内容,而将兴趣原则作为最重要的教学原则加以运用无疑是保证有效教学的重要因素。为此,课堂教学可以从设计和制造悬念与情节,把握和考量层次与节奏,讲究和注重吸引与记忆,引发和活跃兴趣与气氛等方面具体实践。     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.