超宽带正交解调接收机信号采集系统设计

根据超宽带信号处理及实现目标识别的需要,设计并实现了一套超宽带脉冲体制正交解调接收机信号采集系统。介绍了系统的硬件和软件设计,提出了I/Q正交解调及脉冲体制超宽带信号幅相误差校正方案,并构建了适于超宽带信号频谱分析的双谱分析模块。实际应用表明,该系统达到了实时高速稳定数据采集的要求。     

文学作品《1Q84》翻译过程中译者主体性研究

村上春树是日本著名当代作家,他的作品受到大量读者的喜爱,在文学界有很大的影响力。2009年该作家的作品《1Q84》出版,在读者之中引起了强烈的反响,并被施小炜和赖明珠两名译者翻译,但两本译作风格不同,各有千秋。本文将通过具体例文比较,探讨两位译者在景物、会话、动作、心理、外貌等方面翻译中词语运用及表达方法上存在的差异,分析二者在主体性体现、翻译文体、翻译策略和翻译手法上各自的区别和特点。     

V-N微合金化Q550D高强度中厚板

对V-N微合金化Q550D高强度中厚板进行了控轧控冷工艺试验,研究了沿厚度方向不同位置的显微组织,并测定了其综合力学性能.结果表明:V-N微合金化Q550D中厚板显微组织为多边形铁素体+针状铁素体,表面至心部的平均晶粒尺寸逐渐增大,针状铁素体的质量分数逐渐减少,20~30 nm的(Ti,V)N及小于10 nm的V(C,N)析出物弥散地分布在多边形铁素体和针状铁素体基体上;试验钢屈服强度、抗拉强度、断后延伸率、-20℃冲击功分别为651 MPa,733 MPa,18%,170 J;细晶强化、析出强化、位错强化、固溶强化、针状铁素体组织强化为主要的强化机制;晶粒细化、低C成分设计、针状铁素体组织的形成为主要的韧化机制.     

基于绿灯时间等饱和度的离线Q学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线Q学习配时优化模型。相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化,变周期模式的离线Q学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。算例结果表明,定周期模式下最优解是唯一的。变周期模式下最优解是不唯一的,呈带状,奖赏分级模型比奖赏不分级的最优解更加集中。     

电化学合成聚苯胺涂层防护性能的研究

采用循环伏安法在Q235钢表面电化学合成了聚苯胺涂层,通过极化曲线评价了扫描方式、电位区间、扫描速率、循环次数等电聚合参数对聚苯胺涂层在Q235钢耐腐蚀性能方面的影响,结果表明:合成条件对聚苯胺涂层的防护性能影响显著.在0.1 mol/L苯胺+0.3 mol/L草酸溶液中,循环电位区间–0.5~1.6 V,扫速10 m V/s,连续扫描5个循环,可获得最佳防护性能.该涂层在3.5%Na Cl溶液中对Q235钢具有较好的保护作用.扫描电镜观察表明:聚苯胺膜具有颗粒状纤维状结构.     

一种Gm-C复数带通滤波器调谐电路的设计

采用TSMC 0.18μm RF CMOS工艺,设计了一种Nauta跨导的Gm_C复数带通滤波器调谐电路,可实现滤波器的频率和Q值同时调谐.该调谐电路的频率调谐环路使用数字鉴频器和改进结构的数模转换器,Q值调谐电路采用能够在高输出电压下准确镜像电流的电流镜,整个调谐电路具备有利于改善滤波器线性度的高调谐电压输出能力.测...     

基于中期基准面旋回变化的沉积微相精细研究——以松辽盆地扶余油田泉四段为例

 从区域沉积背景出发,以岩心和测井资料分析为基础,对松辽盆地扶余油田泉四段的岩石类型、粒度分布、沉积构造、泥岩颜色及地球化学特征等各类沉积相标志进行分析,确定其为三角洲沉积,包含三角洲平原和前缘亚相。其中,平原亚相可识别出分支河道、决口扇、天然堤、废弃河道、湖泊沼泽微相;前缘亚相可细分为水下分支河道、河口坝、远沙坝、水下天然堤和支流间湾等微相。依据沉积微相与地层格架的成因关系,在中期基准面旋回的控制下应用取心关键井建立了沉积微相的定量识别图板,对非取心井进行沉积微相的定量识别与划分,并在此基础上绘制了沉积微相的平面及剖面图,总结了微相类型的平面和纵向展布规律及其与含油性的关系,指出分支河道砂体发育规模、连续性、储集性、含油性最好,其次为河口坝砂体,为研究区下一步的开发方案提供地质依据。     

周期性需求下多级库存缺货控制模型研究

从一个以区域分销中心(DC)为主导地位且由多个供应商与零售商共同组成的多级库存系统出发,系统在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为常量,零售商需求为正态分布的前提下,采用缺货策略的思想来确定订货临界点及订货批量.并且以确定DC的库存策略为目标,建立了缺货条件下的多级库存控制模型,从而达到有效控制库存的目的.最后,给出了一个算例,说明了该库存控制模型的可行度.     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

Galectin-3 stabilizes heterogeneous nuclear ribonucleoprotein Q to maintain proliferation of human colon cancer cells

Comparative analysis of proteomes using 5-fluorouracil (5-FU)-resistant human colon cancer cell line revealed that decreased galectin-3 expression was significantly associated with retarded proliferation. However, in the presence of 5-FU proliferation rate of cells with suppressed galectin-3 expression did not differ from that of cells with normal galectin-3 expression, even galectin-3 suppression augmented apoptosis. Mechanism by which galectin-3 regulates cancer cell proliferation has been identified in immunoprecipitates of the anti-galectin-3 antibody. Heterogeneous nuclear ribonucleoprotein Q (hnRNP Q) was identified as a protein interacting with galectin-3. Interestingly, while galectin-3 protein was not affected by the hnRNP Q level, its suppression was accompanied by a decrease in hnRNP Q expression. The present study demonstrates that galectin-3 stabilizes hnRNP Q via complex formation, and reduction in the hnRNP Q level leads to slow proliferation and less susceptibility to 5-FU. Electronic supplementary material  The online version of this article (doi:) contains supplementary material, which is available to authorized users. B.C.Yoo; S-H.Hong; These two authors contributed equally to this work. Received 10 September 2008; received after revision 19 October 2008; accepted 07 November 2008