城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于培养卓越应用型人才的线性代数问题驱动与案例任务教学模式改革

本文分析了现行线性代数的教学问题,提出了问题驱动与案例任务相结合的教学模式,并以两个案例来说明了此种教学模式的优越性,培养了学生的应用和创新能力,提高了学生的学习兴趣与课堂教学质量.     

Homology Priority Task Scheduling in μC/OS-Ⅱ Real-Time Kernel

μC/OS-Ⅱ is an open source real-time kernel adopting priority preemptive schedule strategy. Aiming at the problem of μC/OS-Ⅱ failing to support homology priority tasks scheduling, an approach for solution is proposed. The basic idea is adding round-robin scheduling strategy in its original scheduler in order to schedule homology priority tasks through time slice roundrobin. Implementation approach is given in detail. Firstly, the Task Control Block （TCB） is extended. And then, a new priority index table is created, in which each index pointer points to a set of homology priority tasks. Eventually, on the basis of reconstructing μC/OS-Ⅱ real-time kernel, task scheduling module is rewritten. Otherwise, schedulability of homology task supported by modified kernel had been analyzed, and deadline formula of created homology tasks is given. By theoretical analysis and experiment verification, the modified kernel can support homology priority tasks scheduling, meanwhile, it also remains preemptive property of original μC/OS-Ⅱ.     

大学公共外语教学中超音段音位与听力关系之研究

随着大学公共外语教学改革的深入，学生的英语听力水平日益受到人们的关注。听力教学受忽视和缺乏科学性的状况正在改变。然而许多英语教育工作者却往往要面对事倍功半的局面。为了进一步提高学习者的听力水平。许多高校英语教师进行了多种尝试。本文拟在超音段成分与听力的相关性方面加以探讨，从而提高英语学习者的听力水平。     

浅析加强英语听说能力的培养--从CET改革谈起

交际是学习语言的最终目的.大学英语四、六级考试改革突出了英语听说能力,其目的是促进学生重视英语交际能力.要提高学生英语交际能力,在英语教学中教师应正确处理好几对关系:听与说的关系;交际文化与语言文化的关系;教师与学生的关系;准确与流利的关系等,把握教学原则,从而加强学生的听说能力培养.     

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。     

反导作战任务分配方法

为充分发挥反导体系的作战能力,探讨了多任务与多资源的多属性匹配问题。以任务为中心进行反导任务分配,给出了多任务分配问题的描述。结合反导资源作战使用的实际情况,分析作战任务和资源的多维属性。通过引入资源能力负载系数,定义任务需求与资源能力之间的矢量距离。以资源冗余和最小化协同负载策略为优化原则,建立了任务分配数学模型。借鉴和改进多维动态列表规划算法的思想,设计了具体的求解步骤,确定了任务选择资源的优先级。通过案例分析,验证了所提方法的适用性。     

统一认识和准确把握我国的基本国情

在世纪之交、继往开来的重要时刻,党的十五大重新强调我国正处于并将长时期处于社会主义初级阶段,内涵深刻,意义深远。统一认识和准确把握我国的基本国情,搞清楚什么是初级阶段的社会主义,在初级阶段怎样建设社会主义等问题,对坚持走有中国特色社会主义发展道路,实现跨世纪宏伟大业,到下个世纪中叶基本实现社会主义现代化,具有重大的理论意义和现实意义。     

TTCAN周期性任务的优化调度算法

TTCAN周期性任务调度是最优装载问题的推广,它在通信时间关键的实时分布式系统中有着很强的应用背景.本文提出了4种确定基本周期的策略,给出了首次适应和最佳适应两种不同的可以在多项式时间内构造出TTCAN周期性任务调度表的算法,最后对不同规模下的两种算法的实验结果进行了比较,指出了两种算法在不同的周期策略下的渐近性能比.     

论加强党的执政能力建设

加强党的执政能力建设是关系中国社会主义事业兴衰成败、关系中华民族前途命运、关系党的生死存亡和国家长治久安的重大战略课题.加强党的执政能力建设,首要任务在于强化干部执政意识,基本要求在于提高干部执政本领,根本途径在于健全机制、提高效率.