基于CTV100平台的DPTV系统的研究与实现

从硬件和软件两方面详细阐述了基于CTV100平台的DPTV系统,并给出了总体设计框图和设计流程图。本项目采用意法半导体公司(ST)的CTV100解决方案,实现了对传统模拟电视信号的高效数字域处理,显著提高了电视画面的图像质量;并通过采用基于32bitCPU的OS20嵌入式操作系统,实现了多种传统模拟电视无法实现的功能。     

Seismic 3D Prestack Time Migration on Parallel Computers

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Evolutionary and ecological implications of cardenolide sequestration in the monarch butterfly

Summary Monarch butterflies sequester cardenolides from their larval host plants in the milkweed genusAsclepias for use in defense against predation. Of 108Asclepias species in North America, monarchs are known to feed as larvae on 27. Research on 11 of these has shown that monarchs sequester cardenolides most effectively, to an asymptote of approximately 350 g/0.1 g dry butterfly, from plants with intermediate cardenolide contents rather than from those with very high or very low cardenolide contents. SinceAsclepias host plant species are distributed widely in space and time across the continent, monarchs exploit them by migration between breeding and overwintering areas. After overwintering in central Mexico, spring migrants east of the Rocky Mountains exploit three predominantAsclepias species in the southern USA that have moderately high cardenolide contents. Monarchs sequester cardenolides very effectively from these species. First generation butterflies are thus well protected against predators and continue the migration north. Across the northern USA and southern Canada most summer breeding occurs on a fourthAsclepias species and in autumn most of these monarchs migrate back to Mexican overwintering sites. The ecological implications of this cycle of cardenolide sequestration for the evolution of monarch migration are discussed.     

CEDS—MD系统的数据 模型及处理

CEDS-MD是为彩色电视机机壳结构设计研制的专用微机CAD系统,本文介绍了系统的数据分类,表示模型的选取,数据处理方法及相应的文件系统.     

微型计算机中西文表格自动处理软件的算法设计

本文讨论了在微机中西文表格自动处理技术中一些特殊功能的算法设计,分析了设计思想,提供了部份实用算法,并对某些算法的时间复杂度进行了评述。这些算法均已在本校研制的“IBM-PC/XT微型机中西文数据库管理系统”的表格自动处理软件中实现,并已应用于百多家企、事业单位的计算机管理系统中。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

用最小均方误差对数短时谱幅值估计法增强语音信号

本文主要研究语音增强系统在短时频域内,以对数最小均方误差作为语音幅值估计的准则.对含噪语音进行消噪处理。首先推导了公式,并从理论上作了分析研究.在此基础上作了大量实验,与类似的最小均方误差短时谱幅值估计法(MMSE STSA)作了性能比较.实验结果表明,由MMSE LOG-STSA增强方法得到的语音输出的质量优于由MMSA STSA方法得到的质量.语音的失真度和清晰度均有显著改善,同时大大降低了语音中的“音乐噪声”.     

乌龙茶做青环境微机控制系统硬件与接口设计

本文介绍乌龙茶做青环境电脑控制系统中的温、湿度测量、A/D转换卡、输出控制电路的硬件、接口设计原理以及系统软件与控制方式。该系统对乌龙茶做青生产过程的环境能进行自动巡回检测,控制温、湿度达到最佳状态,并使生产过程自动化。     

回转体零件形位误差数据处理软件包

在介绍获取采样数据方法的基础上,简要地叙述了所建立的主要形位误差的数学模型．着重论述了形位误差数据处理软件包的设计思想与实现方法．该软件包不但可以求得不存在原理误差的准确的形位误差值,而且可以求得形位误差的方位．该软件包已应用在＂ＸＷＹ－Ｉ＂型形位误差测量仪上．