TD-SCDMA住宅小区覆盖综合解决方案

TD-SCDMA住宅小区覆盖的解决并没有完全统一的标准。文章分析当前TD-SCDMA小区无线覆盖的状况,从移动通信无线信号覆盖的角度出发对住宅小区进行归纳分类,并针对不同住宅小区的特点提出相应的无线覆盖解决方案,从而解决居民小区无线信号的覆盖问题和网络容量问题。     

苏里格气田西区储层特征及影响因素分析

苏里格气田西区储层经历了长期的压实、胶结等破坏性的成岩作用,储层致密,预测和开发难度大.利用钻井、测井、测试等资料,通过储层岩石学特征、孔隙结构和物性等方面研究苏里格西区储层的特征,剖析储层的影响因素.结果表明,苏里格西区储层岩石类型主要是岩屑石英砂岩,孔隙类型以次生岩屑溶孔为主,孔隙度平均为7.2％,渗透率平均为0....     

圆柱形建筑双幕墙结构的内部风效应

对圆柱形建筑双幕墙进行了多参数对比风洞试验,研究了圆弧双幕墙结构风致平均内压的空间分布特性,阐述了廊道内平均风压的分布机理,给出了风致平均内压的理论估算方法,并与试验结果进行对比,吻合较好.研究表明:圆弧型双幕墙在背风向时,廊道内的平均风压非常均匀,其风致平均内压的分布受外幕墙开孔率、廊道间距和来流风速的影响很小;而在迎风向和侧风向时,廊道内的平均风压分布不均匀,其风致平均内压的分布随开孔率和来流风速的增大、廊道间距的减小变得越来越不均匀.     

百度 缘何要“造车”?

智能电动汽车圈再次开始热闹,百度“造车”的靴子落地!百度没有让“吃瓜群众”失望,终于官宣要造车。1月11日早间,百度官宣,正式组建一家智能汽车公司,以整车制造商的身份进军汽车行业,同时,吉利将成为其新公司的战略合作伙伴。根据百度的说法,百度汽车公司着眼于智能汽车的设计研发、生产制造、销售服务全产业链。想要面向乘用车市场,利用自己在人工智能、互联网和自动驾驶等领域积累的经验,造出不一样的智能汽车,让用户能够买到更极致的智能电动汽车。     

基于生活日志的情绪识别

抑郁症日益成为影响现代人生活幸福程度的重要因素。实时有效地识别用户情绪的方法对于抑郁症潜在患者的发现和治疗十分有意义。用户情绪的状态及变化会体现在其生活日志数据上。该文从使用可穿戴设备收集的用户生活日志数据出发,对数据进行了特征方面的分析;进一步地,使用以回归树为弱学习器的集成学习模型,设计了使用全部数据、仅用户自身数据以及仅他人数据进行训练的三组实验构成的对比实验框架,以比较使用不同用户数据对识别结果的影响。实验结果表明,基于生活日志数据的集成学习模型可以有效地识别用户的情绪状态。同时,基于实验结果提出了用户认知不一致的猜想,对于心理学上的抑郁分析也有一定的启发作用。该工作是目前所知第一个利用用户生活日志信息进行情绪识别以及抑郁症患者分析的工作,为后续进一步扩大实验规模和改良实验设计提供了思路。     

基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

浅谈少先队主题队会融入思想政治的教育策略

少年儿童作为民族未来的希望,小学阶段是他们人生观、世界观、价值观形成的关键时期,我们要帮助他们“扣好人生第一粒扣子”,这也是落实立德树人根本教育任务的基础。引入主题队会的方式,与少先队思想政治意识教育结合,符合少年儿童的年龄特征、思想状态及心理特点,将对少先队员思想政治意识的培养发挥有温度的、适切的思想政治引领作用。     

细节决定成败：推荐系统实验反思与讨论

近些年来,随着互联网的迅速发展,用户在各种在线平台上接收到海量的信息,信息爆炸成为一个关键性问题。在此背景下,推荐系统逐步渗透到人们工作生活的各个场景,已成为不可或缺的一环。它不仅可以帮助用户快速获得想要的信息和服务,还可以提高资源利用效率,从而给企业带来更多效益。因此,个性化推荐算法不仅获得了工业界广泛的关注,也是科研领域的研究热点之一。在个性化推荐的研究中,受限于平台与效率等因素,研究者大多无法将算法部署到在线系统上进行评价,因此离线评价成为推荐领域研究的主要方式。然而个性化推荐涉及到的场景复杂,可获得的数据信息多种多样,用户行为多为隐式反馈且存在许多噪声,这使得推荐系统离线评价的实验设定复杂多变,存在大量易被忽视却十分重要的细节。比如在训练采样负例时,既可以仅从用户没有交互过的商品中采样,也可以将验证测试集的商品视作未知交互加入采样池。同样,从训练到测试在很多其他环节也涉及这样的实现细节（如数据集处理、已知负样本的使用、Top-N排序候选集范围等）。这些实验细节通常不会在学术论文中被显式提及,却潜在影响了模型效果的对比,还决定着实验的科学性,甚至会导致相反或错误的分析结论。本文从数据集处理、模型训练、验证与测试、效果评价等多个角度,系统地讨论与反思了推荐系统实验中的细节设定。对于每个环节,我们枚举了若干常见设定,并在真实数据集上验证了其中某些设定的实际影响。实验结果表明一些细节确实会导致关于模型优劣的不同结论。最终我们形成了关于推荐系统实验细节的指导性总结,包括可选、建议、必须的三类设定,希望帮助推荐算法研究者规避实现细节上的陷阱,更科学合理地设计实验。     

一类变时间分数阶扩散方程的Chebyshev小波数值法

运用第二类Chebyshev小波函数拟合的方法,求解一类变时间分数阶扩散方程.通过推导得出第二类Chebyshev小波的变阶微分算子矩阵,进而利用算子矩阵将方程转化为一组线性方程组,再利用最小二乘的方法求得方程组的解,进而得到原方程的数值解.并给出数值算例验证了本方法的有效性.