基于Web的园区教学网构建的新思路

介绍了构建园区教学网环境下多媒体教学系统的资源及技术特点,同时对实现功能进行了详尽的讨论,主要介绍了系统开发的设计思路、总体结构以及几个基本技术的实现方法。     

重庆地区某卵石层上钻孔灌注桩承载特性分析

通过介绍重庆地区的3根卵石层上的钻孔灌注桩的静载试验过程及结果,对这些桩的质量事故进行了分析,并对《建筑桩基技术规范》[JGJ94-94]中关于单桩静载试验的某些条款提出了笔者的看法。供同行参考。     

AOSI:一个基于面向Agent设计的聚合层仿真系统集成方法

本文在HLA规范基础上,针对聚合层作战仿真系统的集成需要,提出一个面向Agent设计的仿真系统集成方法:AOSI(Agent Oriented simulations Integration)。它在面向对象设计基础上,将Object类扩展成系统级的具有自控机制的Agent类,并以之为模板生成Agent。同时为支持作战仿真系统无缝隙互操作的需求,本文将RTI接口设计成分别体现通信协议、同步协议和交互协议的三级公共父类,由Agent类继承。最后通过对现行作战仿真系统的Agent化改造,实现了一个面向联合作战仿真的聚合层多军兵种Agent的组合式集成模型。     

等离子体隐身技术初探

1引言 为了在目标识别、跟踪、拦截技术的不断发展中,提高飞机、导弹、舰艇和军用车辆等武器装备的生存力,形成了一门新兴的综合技术——隐身技术,该技术实质上就是尽量减少目标本身对雷达、红外及其它光、电、声探测系统的显示特征。传统的隐身技术主要着眼于改变飞行器的外形和结构以及采用吸波材料和表面涂层以降低雷达散射截面(RCS)。而本文将重点探讨一下利用等离子体技术实现隐身的技术(以下简称等离子体隐身技术)。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。     

一种基于DCT和PSOLA的语音变换方法

文中提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和基音同步叠接相加(PSOLA)的语音变换方法。此方法可以自由调整源语音的基音频率、能量分布和时长,以达到变换要求,并且变换后的语音具有较高的质量。变换方法首先对基音标记过的语音段通过DCT进行基音频率和能量分布的调整,之后再通过PSOLA法进一步对基音频率进行修正。实验表明,此方法在男女声变换中,能够使变换前、后语音的性别感觉明显变化,并且保持了较高的语音质量。     

基于SAR目标识别的深度学习方法

研究了DBN和SDAE在SAR雷达目标识别领域的应用,并在此基础上提出了一种双通道单隐含层的深度学习模型—DBN-SDAE。该模型的优势在于采用双通道的单隐含层模型对图像数据进行学习,提取图像特征,避免了传统深度学习方法随着隐含层和神经元数量的增加计算复杂度增长过快的缺点;同时采用加权融合方法融合两个通道所学习的特征,既保留了数据的细节信息,又保留了数据的结构信息,一定程度上解决了特征利用不充分的问题。实验结果表明,所提方法在NN迭代次数远远小于DBN中NN的迭代次数;且在识别准确率上最高可达98.640%,较SDAE和DBN分别高0.511%和1.701%。     

爱，并不遥远

赵金丽和樊守功是医大同学,同样的志趣爱好,使他们走到了一起。可毕业时,赵金丽被分配到小樊入校前所在的驻宣化红一师,而樊守功却分到了小赵原来所在的西藏某部。天下事就是这么巧,统一分配,却又使他们天各一方。再苦也要撑起这个家1994年6月,樊守功回到内地休假,一对热恋的军人喜结连理。婚假刚刚过半,樊守功却意外地收到了部队的催归电报。这一天,赵金丽寸步不离地陪着丈夫。夜深了,她对丈夫说:“守功,部队那边肯定有情况,你又是医生,明天一早你就坐火车走吧。”“我走了你咋办?”“我也是军人,你就不用操心了。”赵金丽实在舍不得丈夫离…     

高压脉冲放电等离子体及臭氧技术处理垃圾渗滤液

介绍了一种将高压脉冲放电产生的多种效应与臭氧紧密结合的废水处理技术，并将此技术应用于垃圾渗滤液的处理。实验表明，用高压脉冲放电等离子体及臭氧技术处理垃圾渗滤液30min，其生化性可达48．9％，氨氮去除率为71．1％，这为渗滤液的后续生物处理奠定了良好的基础。同时，总结了在垃圾渗滤液处理过程中各种成分及其生化性随放电时间的变化规律，分析了高压脉冲放电等离子体及臭氧技术处理垃圾渗滤液的机理和影响因素。     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景