大学英语差别化教学的特点及其问题

近年来,大学英语差别化教学受到广泛关注,是大学英语教学改革的重大举措,有利于高校英语教学模式的转变,但在实施中也存在一些实际问题。文章以差别化教学的理论依据为切入点,陈述差别化教学模式,分析可能存在的问题,并提出建议。     

多自治空间数据源的k邻近查询处理

多自治空间数据源的k邻近查询处理在空间信息领域具有广泛的应用。综合分析比较现有的查询处理算法,研究并提出了多自治空间数据源环境下k邻近查询处理框架及其实现算法。实验结果表明,所提出的算法能有效地减少k邻近查询处理系统的数据传输量,减少了系统响应时间。     

让军事实践之“树”常青

比利时皇家高级参谋学院对实践教学推崇备至,专门安排了一门叫“学习旅游”的重要课题,占总教学日的20%,教学方法便是组织学员到国内外参观访问,进行实地和战场考察。比如,组织学员到国家电视台,请专业记者进行面对面、实打实的采访,使学员学会如何在战时与记者打交道;到安哥拉、卢旺达等战乱不断、悲鸿遍野的地区,了解挣扎在死亡线边缘的难民的疾苦,使学员深悟战争的本质,亲历南北的差距。通过这种“游山玩水”式的学习,学员不仅能够体验实践、开阔视野、丰富知识,而且能够提高在复杂战场环境中的决策指挥能力。纸上谈兵终觉浅,实践磨砺感…     

一种基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构

提出了一种新的基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构。它不依赖于ROM和乘法器,用面积开销低的加法器、移位器和4-2压缩器,实现了乘法密集的DCT/IDCT算法。该体系结构在SMIC 0.18μm工艺上进行了设计和综合,可以达到100Mpixels/s的吞吐率,只消耗了36 141个晶体管和1024bits转换存储器,时序—面积性能较已有的体系结构有了显著的改善。     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

样条函数康特诺维奇法在复合材料板和圆柱曲板弯曲及线性稳定性分析中的应用

样条函数康特诺维奇法是作者首先提出的一种结构数值计算方法。它实质上是一种离散形式的康特诺维奇法,将二维问题化为一维问题,使问题的自由度数大幅度减少。在本文中,基于Mindlin假设,将样条函数康特诺维奇法应用于金属、复合材料单层板及圆柱曲板的弯曲及线性稳定性分析。     

基于丛生树的多流水线并行Hash连接的处理机分配算法

本文介绍了并行数据库中实现多流水线Ｈａｓｈ连接的处理机分配算法，该算法对于执行Ｈａｓｈ连接的丛生查询树可同时实现流水线内并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒａｌｅｌ）和多流水线间的并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒ－ａｌｅｌ     

地对空导弹的一个新改进

为适应高技术条件下的防空作战需要,西方国家的防空导弹系统一直都在不断的发展。本文重点介绍改进型“小槲树”地对空导弹的发展。     

人工智能非单调推理系统的研究

传统的逻辑推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。非单调推理的TMS存在着许多问题,如:没有处理模糊信息的能力、单状态、热衷于避免矛盾以及效率低等等。这些问题在非单调推理系统FATMS里能得到很好的解决。     

杂波环境下多目标跟踪数据关联的快速算法

数据关联是实现杂波环境下多目标跟踪的关键问题,目前公认较好的方法是联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）,但是其计算和存储量很大,故在实际中寻求一种快速或近似的算法是十分必要的。本文提供一组有效快速算法,并在我们有关课题中得到初步验证。