基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

争当新时代优秀政治干部 锻造过硬政治机关

习主席强调指出,要锻造具有铁一般信仰、铁一般信念、铁一般纪律、铁一般担当的过硬机关。全军上下正广泛开展争创"四铁"先进单位、争当"四有"先进个人活动,赋予了新时代"双争"评比新的时代内涵。作为政治机关和政治机关干部,必须严格按照"四铁"要求,深度挖掘、高度锤炼、精度打磨,时刻拧紧"发条"、擦亮"底色",确保标准更高、走在前列。     

基于深度学习及UKF的机器人SLAM

针对室内机器人定位中精度不高、稳定性差的问题,提出融合深度学习和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的机器人同时定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。首先利用深度相机获取彩色图和深度图,再利用单发多框探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)进行路标检测,获取路标坐标,最后将路标信息加入到UKF-SLAM中。实验结果表明,该方法提高了SLAM的精度,可用于室内机器人同时定位与地图构建。     

KWL+模式在初中英语拓展阅读教学中的应用研究

KWL+模式是一种可视化思维训练模式,是KWL模式的深化和补充。KWL+模式以"总-分-总"的形式进行逻辑思维建构,强调从阅读者角度对阅读材料进行深入理解,常用于英语阅读和写作教学。本文将KWL+模式与实用阅读教学案例相结合,探讨了该模式在初中英语拓展阅读教学中的应用原则,以期为初中英语阅读教学提供借鉴。     

深度学习视域下的教师培训课程设计

教师培训成效不佳原因在于学习停留在浅表层次,有效的教师培训应该走向深度学习。基于深度学习的内涵与深度学习路线(DELC),构建促进深度学习发生的课程设计框架:以高阶能力为目标进行前端分析,通过"深度在场、深度加工"的参与式培训方式和螺旋递进式的高阶课程开展深度学习,微观深入地解决核心问题,落实培训成果并有效转化。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题.提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性.该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰.     

深入挖掘民营企业内部潜力加快参与军民融合发展步伐

"四个全面"战略布局下,随着军民融合正式上升为国家战略、后续政策的陆续出台和相关法律体系的加速推进,民营企业参与军民融合正在驶入"快车道",只有把握历史机遇,发挥竞争优势,不断创新突破,才能在全要素、多领域、高效益的军民深度融合格局中有所作为.     

论科技动员军民融合深度发展的契合点

军民融合发展战略上升为国家战略后,为新形势下科技动员军民融合深度发展指明了方向,提出了更高的要求。以科技动员发展的内在规律为切入点,从机制、政策、技术、法律和规范五个方面研究了科技动员军民融合深度发展的契合点,促进新形势下扎实推进科技动员全面建设。