人格蕴涵与家学渊源——初唐文杰王勃解读

王勃是初唐文坛转变风气的代表性作家,为初唐四杰之一。其出身名门,幼举神童,但命运坎坷。一生虽然短暂,但留下了许多脍炙人口的诗文。通过对王勃其人及创作文化心理的探究,挖掘出其理想人格的潜在内质。这种内质形成于唐初多种因素的整合,其中,家学思想的熏陶成为其最为近接的影响因素,王勃乐观、向上的生命情调也由此奠定。     

以建构主义为指导,推动英语精读教学法改革

建构主义学习理论认为学生是学习的主体,教师只起着组织者和帮助者的作用;学习的过程是交互的过程。建构主义学习理论对于大学英语精读教学法改革有重要的指导意义,可以解决目前英语精读课程教学中存在的诸多问题。     

企业信息化环境下人-信息系统交互效率

针对制造业人-信息系统(H-IS)交互效率不高的问题,提出从任务-人-信息系统匹配的角度来优化交互效率,构建了人、任务、信息系统和交互环境匹配优度的概念模型.分析了任务与人、任务与信息系统、人与信息系统匹配对交互效率的影响机理,分析结果表明:任务与人的匹配、人与信息系统的匹配通过认知负荷、心理负荷影响人的认知效率和信息加工效率,进而影响人的自我效能感、焦虑程度和操作错误数;任务与信息系统的匹配通过员工的焦虑和信息系统功能的合理性要求影响人的情绪,进而影响人的觉醒水平和认知效率,最终影响人-信息系统交互效率.     

论体育学习

体育学习是在教与学的行为中体现的.针对这一教育属性,梳理了传授主体和接受主体的学习结构和原理,找出影响与制约体育学习的有利因素和不利因素,指出学习情景协同机制的整体和谐融洽统一,是体育教育取得良好实效的最重要途径之一.     

样本属性重要度的支持向量机方法

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的支持向量机方法,该方法首先利用信息论中的信息增益技术计算各个样本特征属性对分类属性的重要度,然后对所有样本的同一特征属性的值分别用对应的属性重要度进行加权,最后所得数据集用于训练和测试SVM.数值实验的结果表明,该方法提高了分类器的分类精度.     

语篇连贯的扩展——互文性与连贯的超语篇认知阐释

连贯是语篇分析的重要课题之一。从互文性角度对连贯现象进行重新审视,一方面,展示出了互文性与连贯的紧密联系,另一方面,更揭示了语篇连贯的实质,即语篇的连贯是与当前语篇相关的主客体在语篇交际中的认知整合性连贯,是超出单个语篇范围、诸因素间的理据性关系。连贯的互文分析法,能给研究语篇连贯提供一个新的视角。     

A survey of next generation mobile communications research in China

With the rapid development of wireless communication networks, the fourth generation (4G) has emerged to move beyond the limitations of the third generation (3G), with increased bandwidth, enhanced quality of services, and reduced costs of resources. In this paper, we discuss the key technologies of 4G and focus on surveying the ongoing research in 4G communications in China. The 4G technologies under investigation include multicarrier transmission, multiple antenna techniques, carrier aggregation, relays, cognitive radio, distributed antenna systems, network convergence, and network self-optimization. These technologies are the building blocks of 4G and contribute largely to the requirements of International Mobile Telecommunications Advanced (IMT-Advanced). For each technology, its benefits, research topics, and some existing approaches are examined. Finally, we briefly discuss the challenges and future research issues in 4G systems.     

多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

基于音素相关后验概率变换的发音质量评价

帧规整对数后验概率是目前公认最有效的发音质量的度量。但该文证明了该度量还反映了当前发音对应的声学模型与概率空间中声学模型的混淆程度,使其在评分任务上存在着严重的缺陷。因此,该文提出了可训练的音素相关的后验概率变换;并研究了线性和非线性sigmoid变换,同时给出线性变换的显式全局最优解和非线性变换的梯度下降解法。在全国采集的普通话水平测试现场考试的篇章朗读题型上进行实验。实验结果表明:当概率空间包含所有音素时,该方法能使人机相关度从0.582提升至0.768;当采用优化的概率空间时,该方法能使人机相关度从0.696提升至0.773。