析陶渊明的生命哲学

陶渊明诗文所体现的理想和追求,其生命观、价值观、审美观、道德观等,体现了他的生命哲学。这种生命哲学是中国古代文化史上追求道德完善的一种全新的道德范式,为中国古代知识分子寻找独立的人格进行了一次可贵的尝试。     

对知识经济时代下培养大学生自主创新能力的思考

随着知识经济时代的到来,自主创新能力是经济和社会发展的重要支撑。作为高等学校,担负着培养自主创新能力人才的任务,但是传统的高等教育观念,制约着学生自主创新能力的形成和发展。如何更新高等教育观念,积极探索培养学生自主创新能力的新途径,是每个教育工作者需要认真研究和思考的新课题。     

节点非独立失效下的局域网可靠性建模与分析

以具有层次结构的局域网作为拓扑模型,考虑共因失效和关联失效这2类节点非独立失效事件发生的情况,建立了交换机节点失效模型来模拟交换机失效,利用Monte-Carlo仿真算法近似计算出网络的两端可靠性,研究2种共因失效事件和3种关联失效事件对网络端端可靠性的影响。结果表明:因资源节点出现故障和协议层出现错误而导致交换机失效的共因失效事件均会降低网络可靠性,且资源节点失效概率或协议层失效概率越大,网络可靠性越低;而由于使用了热备份技术、堆叠技术以及发生广播风暴导致的关联失效事件,即使节点独立失效概率很小,只要相关因数足够大,故障都会快速传播,导致网络可靠性迅速下降。     

分析电路的改进节点法

本文针对含有理想电压源支路的电路,提出了改进节点法,其解变量为电路真正的独立节点电压(N-M-1),较之混合法(N+M-1)少(因其求解变量为节点电压和理想电压源支路的电流,其中 N 为节点数目,M 为独立电压源支路数)。文中还举例说明了这种方法的应用,并验证了它的正确性.     

大学英语教学中自主学习能力的培养

自主学习能力是当今信息时代人们为适应社会发展所必须具备的一种能力。要深刻理解自主学习的内涵、自主学习的理论基础、自主学习的必要性和可行性,探讨在我国当前的教育环境下培养学生自主学习能力的途径,教师在教学过程中应注重学生自主学习能力的培养,更好地发挥其指导者、组织者的作用。敦促学生充分发挥其主观能动性,积极参与教学过程,提高他们的英语综合应用能力和自主学习能力。     

用于闭式循环柴油机不依赖空气推进装置的吸收器尺寸估算模型研究

根据闭式循环柴油机推进装置（ＣＣＤＡＩＰ）的废气处理要求,研究提出了旋转式二氧化碳吸收器的填料内径、外径、轴向高度的估算数学模型,并对用水吸收二氧化碳的吸收器填料设计尺寸进行了操作安全性校核．     

一种基于统计参数映射融合独立成分分析的新的激活区探测方法

统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。广义线性模型的缺陷在于这些假设不能很好地表示fMRI数据,并且脑活动分布模式和血液动力学模型也不能由广义线性模型回归方程来恰如其分地模拟。而独立成分分析不能够提供每一独立成分激活区的显著性估计,这使得实验者不能够很好地解释所获得的结果。提出一种将SPM和ICA技术进行融合的方法,此方法可以将ICA自身的某些优势和GLM的假设检验方法结合起来,互相取长补短。实验结果证明了这种方法在探测由运动任务所产生的激活区方面是有效的。     

突破美对华信息与通信技术封锁的思考

信息与通信技术是影响国家政治、经济和军事等重要领域的高精尖技术。本文认为,美国政府通过启动"301调查"和建立出口管制实体清单等多种方式对中国信息与通信领域实施技术封锁和产品禁运,将延缓中国信息与通信技术的发展进度,加大全球信息与通信技术产业发展的成本消耗,但同时也刺激并加快了中国信息与通信技术自主可控的转型步伐。据此,本文提出加强顶层设计和统筹谋划、营造自主可控的产业生态环境、加强专业化人才队伍培养、构建合作共赢的命运共同体,努力突破信息与通信技术封锁等几项措施,以期为我国信息与通信技术领域的发展提供一定的借鉴意义。     

一种面向频域的通信信号盲干扰检测算法

针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。