Optimal production ramp-up in the smartphone manufacturing industry

Motivated by challenges in the smartphone manufacturing industry, we develop a dynamic production ramp-up model that can be applied to economically satisfy nonstationary demand for short-life-cycle products by high-tech companies. Due to shorter life cycles and more rapid evolution of smartphones, production ramp-up has been increasingly critical to the success of a new smartphone. In the production ramp-up, the key challenge is to match the increasing capacity to nonstationary demand. The high-tech smartphone manufacturers are urged to jointly consider the effect of increasing capacity and decreasing demand. We study the production planning problem using a high-dimensional Markov decision process (MDP) model to characterize the production ramp-up. To address the curse of dimensionality, we refine Monte Carlo tree search (MCTS) algorithm and theoretically analyze its convergence and computational complexity. In a real case study, we find that the MDP model achieves revenue improvement by stopping producing the existing product earlier than the benchmark policy. In synthetic instances, we validate that the proposed MCTS algorithm saves computation time without loss of solution quality compared with traditional value iteration algorithm. As part of the Lenovo production solution, our MDP model enables high-tech smartphone manufacturers to better plan the production ramp-up.     

基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

浅谈公安现役院校教育改革与学员个性发展

随着公安教育改革的不断深入,注重学员个性发展已成为公安教育改革的热点问题。公安现役院校学员个性化发展应从优化人才培养方案、创新管理体制、强化学员自主学习能力等方面进行探讨,以促进学员个性发展。     

公安现役院校英语学习环境的调查与思考

学习环境对于语言学习者至关重要,就外部环境和内部环境相互关系而言,外部环境影响人的学习态度和认知过程,内部环境控制外部环境的影响力。这些因素无疑能促进英语学习,但也可能在某种程度上阻碍英语学习的进步。在对几所公安现役部队院校的英语学习环境调查后发现,英语学习环境不容乐观,还有很多急需改进之处,应引起有关方面的重视。     

大学英语听说能力培养及策略

大学英语听说课是提高学生英语综合技能的训练课。听说教学,要坚持以学生为主体的教学观,从分析和解决问题入手,运用任务型教学和合作学习等模式,实施多种教学策略,帮助学生打好语言基本功,提高文化素养,全面培养学生的英语交际能力。     

充分利用现代教育技术 深化大学英语教学改革

现代教育技术为大学英语教学的发展带来了前所未有的契机。以《大学英语课程教学要求》中关于计算机辅助外语教学方面的主要内容为依据,结合现代教育技术的特点与优势,探讨了如何充分利用现代教育技术深化大学英语教学改革,全面提高教学质量。     

信息时代大学英语教学模式研究

步入信息时代,多媒体网络化英语教学作为一种能拓展学习时空的教育形式越来越受到人们的普遍关注。本文根据任务教学法和建构主义学习理论探讨了基于计算机和课堂的大学英语教学模式,提出了重视网络学习能力的培训,加强个性化自主学习、协作学习和监控学习过程等方面的构想。     

军校大学生英语学习观念与策略分析

国内外学者提出了许多关于英语学习策略的理论,并进行了大量的实证研究,但有关军队院校大学生英语学习策略的研究尚未涉猎。了解军队院校非英语专业大学生英语学习的观念和所采用的主要策略,掌握学生各种英语学习观念和采用的学习策略之间的关系。可为军校英语教学提供研究方向。     

军校战士学员厌学现象思考

学风是学生群体在学习活动中表现出来的精神风貌,包括正确的学习目的、严谨的治学态度、求实创新的精神、浓厚的学习氛围和浓郁的文化环境。战士学员厌学现象,妨碍院校教育终极目标的实现,必须引起高度关注。     

内隐学习的特征及对其本土教育的启示

内隐学习就是无意识获得刺激环境中复杂知识的过程。在无意识研究热潮中,内隐学习研究获得了很大的发展。内隐学习的研究对于理解人类认识过程的本质,特别是对于探明人们获得丰富复杂知识的心理机制提供了全新的视野。本文着重探讨内隐学习的特征以及对本土教育的启示。