美海军舰船价格上涨原因及其应对措施

文章对美国海军舰船价格过快上涨的事实及由此带来的影响和后果进行了分析,并从经济驱动和用户驱动两方面对引起舰船价格上涨的各类因素及其对舰船价格上涨的贡献程度进行了比较,介绍了美海军在对造船厂管理和自身采购策略方面所采取的一系列具体措施。     

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。     

我国数据驱动管理决策研究现状分析

数据驱动管理决策研究是大数据时代管理工程领域研究的重要方向。本文提出了基于社会网络分析方法的总体思路，采集、清洗和处理了我国数据驱动管理决策研究文献数据，建立了文献数据的共词矩阵，并进行了共词分析，构建了我国数据驱动管理决策研究的社群图，从点度中心度、接近中心度和中间中心度等方面研究了我国数据驱动管理决策研究现状，提出了当前研究热点和研究对象。此外，我们从大数据时代管理决策特点规律和作用机理揭示、数据驱动管理决策体系框架构建和要素分析、管理决策数据驱动技术工具和模型构建等方面总结了未来研究重点和趋势。研究结论对于我国开展数据驱动的管理决策理论研究和实践应用能够提供参考借鉴。     

WindowsNT系列平台的基于UDP协议的信息流仿真

很多系统在以太网通讯中使用UDP报文进行网络数据的传输,为了完成对这些系统的仿真驱动,通常需要在一台PC机用单网卡或多网卡实现基于UDP协议的信息流仿真。在缺少目标系统的某些节点时,该PC机模拟相关节点的UDP报文的发送、接收,驱动目标系统的运行;当目标系统全系统运行时,该PC机监听以太网上的UDP报文,为目标系统的事后分析记录数据。本文论述了在Windows NT系列平台在通过Windows Socket及特殊的NDIS中间驱动实现UDP信息流的技术。