信息技术对抑郁症心理调适的模式开发创新研究——基于VR沉浸技术的应用

随着科技的不断发展,虚拟现实技术(以下简称VR技术)也在不断的创新,VR技术在当今社会被广泛推崇,多个重要领域都发现了它的重要性,它在未来的发展趋势势必也会只增不减,现已逐渐将此技术应用到医学方面,该文通过高频发生的抑郁心理问题现状,结合SWOT分析方法,通过研究VR技术与抑郁症心理调适交叉结合的创新模式,推动VR技术在异常心理调适与数字化模式上的探索.     

雷达工程专业本科毕业设计指导模式探索

为提高本科毕业设计指导工作效率和毕业论文质量，本文基于雷达工程专业特点建立了“导师主导--研究生辅助--本科生合作”的多层次、模块化、场景化指导模式。该模式以导师为核心、科研小组和学员合作为辅助，全方位全过程保障本科毕设工作。实践表明，该模式可以有效提高指导工作效率和本科毕业设计质量，学生专业素养和实践能力显著提升。本文对电子类专业本科毕设指导具有重要借鉴意义。     

子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法比较

文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先，阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法，在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法，通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率；阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异，进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究，证明两种算法的等价性；推导有效样本量的计算方法，提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响，最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性，揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明：不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大，对于复杂的目标分布，pCN算法和CS算法的抽样效率较高，延迟拒绝MMH算法次之；采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低；增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。     

基于SOI衬底的宽带低损耗声表面波滤波器研究

使用结构为42°Y-X LiTaO₃(600 nm)/SiO₂(500 nm)/Si的SOI衬底，通过抑制横向模式等优化设计，研制了单端谐振器和声表面波滤波器。经测试，谐振器的谐振频率为1.5 GHz，品质因数(Q)值高达4 000；滤波器的中心频率为1 370 MHz，插入损耗为-1.2 dB，1 dB带宽为74 MHz，相对带宽达到5.4%，阻带抑制大于40 dB，且温度系数在-55~+85 ℃时优于-9×10^-6/℃。该产品具有高频、宽带、低损耗、低温漂、高阻带抑制的特点，其性能指标优异，具有很好的实用性。     

核电厂安全壳隔离阀密封失效分析与维修策略

隔离阀作为核电厂安全壳中机械贯穿件的重要组成部分，其密封性能的优劣对安全壳的完整性起到关键作用。基于核电厂机组大修中安全壳隔离阀密封失效的历史数据，对安全壳隔离阀的功能、结构形式、常见密封失效模式及维修策略等进行归纳分析，并针对隔离阀密封失效而泄漏超标的问题提供有效的维修策略，由此提升泄漏超标问题的处理效率。     

计算机机房的7S管理实践分析

阐述7S管理模式作为对高职计算机机房管理,校园计算机的机房管理中的问题,提出机房的7S模式管理措施,实现硬件资源和软件资源的管控,保证管理效率。