提高外训工作水平必须把握好的几个问题

结合我院多年来外训工作的经验,从新时期外训工作提出的更高要求出发,论述了外训工作的重要地位和作用,强调了外训工作的特殊性,提出了外训工作应把握的正确方向,阐述了外训发展中必须处理好的几个关系.     

为有源头活水来——“两弹一星”科技英才早年成长的家庭因素

家庭是人才成长的重要因素。“两弹一星”科技英才早年的成长也得益于此,即：深厚的家学渊源——“两弹一星”科技英才早年成长的知识土壤;殷实的家庭经济——“两弹一星”科技英才早年成长的物质基础;优良的家族传统——“两弹一星”科技英才早年成长的文化基因。     

三种语音特征信息综合方法的理论分析

本文是作者在１９９７ 年 《声学学报》中文版和英文版发表的三篇文章基础上的进一步研究。这些文章没有对提出的三种语音特征综合方法进行理论分析, 本文运用概率论知识, 详细地对前面三篇文章提出的三种语音特征信息综合方法进行理论分析。分析结果表明： 三种语音特征信息综合方法能够比较好地综合语音特征信息, 提高语音识别系统的性能。这一结果与前面三篇文章中实验结果一致。     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。     

新疆汉语方言区普通话水平测试各等级语音面貌分析

在普通话水平测试(简称为PSC)中严格按照国家语委制定的普通话水平等级标准(试行),对应试人的普通话水平进行界定,是保证测试科学、公平、真实的基础。在普通话水平测试工作中,测试员根据应试人保留或残留的方言语音痕迹进行评分定级,是一个庞大而又细致的研究课题。本文从语音方面入手,对新疆汉语方言区普通话水平测试各等级进行分析,以期准确描述出各等级的语音面貌。     

基于附加频移跳频的方案设计及其性能分析

为了提高跳频系统的抗预测性能,增大抗跟踪干扰能力,提出了基于附加频移的跳频通信。在给定跳频带宽内,该方案通过双序列的控制输出射频频率来提高其跳变复杂度,从而增大敌方对于跳频序列的正确建模和预测难度。基于混沌特性的分析方法,对采用L-G非连续抽头模型和Logistic-Kent级联映射构造的合成跳频序列的复杂度进行了计算,与相同模型下构造的常规跳频序列相比,基于附加频移的跳频通信均具有更大的复杂度。     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

基于B样条的手指静脉结构描述方法*

针对现有手指静脉结构描述方法无法充分描述手指静脉结构中具有显著性和稳健性的线结构的问题,提出一种基于B样条的手指静脉结构描述方法。对于细化后的手指静脉纹路,该方法首先采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,然后采用B样条曲线拟合各条静脉分支,最后求取各B样条曲线的控制点坐标,用其描述手指静脉的线结构。结果表明,采用本文方法描述手指静脉结构误差小、存储空间占用小,可以有效描述手指静脉线结构,并提高手指静脉的识别率。     

处理群体性事件应注意的语言方法艺术

随着新旧体制的更换、经济转轨和社会转型,由各种社会矛盾引发的群体性事件愈来愈多,并呈现愈来愈复杂和激烈的特点。但是绝大部分群体性事件仍然属于人民内部矛盾,只能采取团结-批评-团结、说理教育等解决人民内部矛盾的方法来平息,因而对领导干部掌握正确的处理群体性事件的语言方法艺术提出了紧迫而严格的现实要求。本文正是从这一现实背景出发,通过分析群体性事件的特点,结合各级各部门多年来处理群体性事件的经验,提出处理群体性事件应注意的十点语言方法艺术。     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。