军队院校实战化教学改革若干问题研究

实战化训练对军队院校的人才培养提出了更高的要求,军队院校应适应实战化变革要求,大力开展实战化教学。针对实战化教学是什么、实战化教学条件是什么,如何开展实战化教学等问题进行了研究,通过对实战化教学概念的深入剖析,总结了实战化教学的目标与特点,提出了开展实战化教学必备的教学基础条件建设以及教学实施要求,为开展实战化教学提供参考借鉴。     

网格参数化研究进展

网格参数化是计算机图形学和数字几何处理的基本工具,有着广泛的应用背景.对网格参数化的研究进展进行了综述,主要从参数域和参数化质量两个方面介绍了网格参数化的研究现状.根据参数域的不同,讨论了平面参数化、基网格参数化、球面参数化以及曲面间的交叉参数化;根据参数化质量的不同,介绍了保长度的参数化、保特征的参数化以及致力于参数域简单的参数化.对参数化进行了分类介绍和讨论分析,概括介绍了每类方法的主要思想,讨论了每类方法的主要特性,对其中一些方法进行了比较分析,并对参数化方法存在的难点问题和未来可能的研究方向进行了总结,以期对参数化的研究进展有全面的了解.     

匿名化隐私保护技术研究进展*

匿名化是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一。阐述了匿名化技术的一般概念和基本原理,并从匿名化原则、匿名化方法和匿名化度量等方面对匿名化技术进行了总结,最后指出匿名化技术的研究难点以及未来的研究方向。     

Bézier曲线最优参数化研究

本文采用一种重新参数化方法,计算比Mobius变换简单,通用性强。对这种重新参数化方法研究表明,该方法含有单一自由度,重新参数化一条多项式曲线,得到同一条曲线的不同参数化,可以从中找出最接近弧长的参数化,即最优参数化。采用这种重新参数化方法求出的曲线最优参数化与采用Mobius变换求出的最优参数化是一样的。实例表明了该方法的有效性。     

营造电信企业的营销文化

营销化是企业成熟的标志，可以产生高附加值。营销化是一种精神感受，用户在消费和使用服务的过程中才能体验到它的内涵；营销化是一种“信仰”；是一种传统，一种风格；营销化是一种品味，也是一种境界。营销化更是一种修养，一种个性和形象。制定电信企业营销化的竞争策略，要重视化资料的开发利用，利用营销化提高营销亲和力；将地域化渗透到企业化中，应用于市场营销。     

互联网应用领域的拓展

通过详细的示例和数据,从泛在化的消费应用、数据化的市政管理、智能化的生产制造以及新常态的网络经济4个方面介绍了互联网应用领域的拓展。互联网的发展呈现了宽带化、移动化、物联化、泛在化、社交化、O2O化、OTT化等特点,互联网的应用正在从深化民生服务到面向市政管理的应用发展,并将开启产业互联网的时代。     

彩电技术的发展新趋势（上）

介绍彩电技术的发展新趋势，主要是高清晰度化、数字化、多频道化、平板化、立体化、多功能化和系统化。     

交互式并行化系统ZIPS

目前全自动并行化方法在并行化能力和应用范围上存在较大限制,而交互式并行化方法能弥补全自动并行化系统的不足。基于此,提出一种交互式并行化方法及其系统ZIPS,描述系统的并行化处理机制,即采用一种计算类型驱动的并行化算法,并以其作为理论基础,针对2类不同计算,利用强大的交互功能获取相关程序信息,并结合自动并行化技术进行源到源的变换。实验表明,该交互式并行化方法能够获得较好的性能。     

公共卫生信息平台软件工程化开发探讨

本文讲述了在公共卫生信息平台项目的开发过程中采用软件工程化方法和技术进行平台的开发。分析了软件工程化开发现状及需求,探讨了软件工程化目标和软件工程化技术路线,并给出了软件工程化开发步骤。     

带微调参量的正则化方法及其在降质图像恢复问题中的应用

1 引言降质图像恢复问题就是图像处理领域里一类反问题。降质图像恢复中的解通常是病态的,利用正则化方法恢复图像取得了较好效果。然而,传统的正则化方法中正则逆算子只含正则化参数,它不能充分地融合其它信息,得到的正则解逼近真解的效果不很理想。为了取得好的恢复效果,各种各样融合其它信息的方法提出来了,以使正则化方法的恢复效果更好。例如,使用局部正则化参数,图像的边缘和纹理区域使用较小的正则化参数,平滑的区域使用较大的正则化参数,局部方差较小的区域正则化参数较大,局部方差较大的区域正则化参数较小,产生自适应正则化参数的正则化方法。人们根据图像的能量、导数的二次平均、曲率的二次平均等设计出各种各样的正则化算子,不同的正则化算子将导致不同的     

卷积神经网络的正则化方法综述

近年来,卷积神经网络已经广泛应用于计算机视觉各个领域中并取得了显著的效果。正则化方法是卷积神经网络的重要组成部分,它能避免卷积神经网络在模型训练的过程中出现过拟合现象。目前关于卷积神经网络正则化方法的综述较少,且大多缺乏对新提出的正则化方法的总结。首先对卷积神经网络中的正则化方法相关文献进行详细的总结和梳理,将正则化方法分为参数正则化、数据正则化、标签正则化和组合正则化;然后在ImageNet等公开数据集上,基于top-1 accuracy、top-5 accuracy等评价指标,对不同正则化方法的优缺点进行对比分析;最后讨论了卷积神经网络的正则化方法未来的研究趋势和工作方向。     

参数化系统设计

该文结合工程实际,根据参数化设计理论设计开发出参数化系统,提出了支持参数化设计的数据结构,参数化设计中的参数等级划分的概念及参数化图形分级降解、递归处理的方法,解决了系统开发过程中的一些问题,并对传统的参数化系统设计方案做了改进。     

客户化BOM的模型设计

在定制化生产环境下,传统的BOM难以满足企业的实际需要.本文在传统BOM的基础上设计了针对定制化生产的客户化BOM的模型,分析了客户化BOM中存在的约束,并设计了基于约束的客户化BOM的数据库表结构和用于求解客户化BOM的回溯算法.     

公共卫生信息平台软件工程化开发探讨

本文讲述了在公共卫生信息平台项目的开发过程中采用软件工程化方法和技术进行平台的开发。分析了软件工程化开发现状及需求,探讨了软件工程化目标和软件工程化技术路线,并给出了软件工程化开发步骤。     

采用噪声自适应正则化的图像重建的仿真研究

针对图像分辨率过低的情况,传统的全局正则化方法未能有效地分辨图像的细节,尤其是图像的边缘问题,根据图像的降质模型,基于正则化方法,并结合降质图像模型,采用迭代的方式确定局部正则化参数代替全局化的正则化参数,提出一种基于噪声的自适应正则化方法的图像重建.再次通过Matlab软件仿真,对比全局正则化和新的基于噪声自适应正则化图像重建的结果,仿真实验证明该方法能够克服传统的正则化方法的局限性,并能够很好地复原图像的边缘细节.     

基于约束参数化的设计技术研究现状分析

系统分析了基于约束的参数化设计技术的研究现状。首先指出早期CAD系统初级参数化的主要缺陷；根据参数化设计方法在不同时期的主要特点，回顾了参数化设计的发展过程。参数化方法被划分为程序参数化、在线交互参数化和基于自组织方式的离线参数化。在在线交互参数化方法中，重点探讨了初等方法、变量几何法、人工智能法和构造过程法的原理和特点，并在人工智能法中介绍了基于知识的几何推量法、基于自由度分析的约束传播法和基于神经网络的自学习法；给出基于自组织方式离线参数化方法的主要步骤和特点。最后阐明了各种参数化方法存在的问题，以及该技术将来的发展方向。     

根系分泌物的化感作用及其对土壤微生物的影响

总结了根分泌化感物质的种类及其化感效应,分析了生物和非生物因素与根系分泌化感物质之间的关系。此外,根系分泌化感物质的研究手段对于所取得的研究结果至关重要,其中根分泌物收集系统是收集根分泌化感物质的常用而可行的方法之一。对于根分泌化感物质的分离鉴定技术有多种,可根据需要选择适宜的分离方法。还列举了一些作物根分泌的化感物质对根际微生物产生的影响,阐明了根分泌的化感物质所起的重要化感作用。根分泌物化感作用的研究已成为土壤生态学领域的热点与前沿课题,自然条件下原位收集鉴定植物根系分泌物中的化感物质等诸多问题是该领域今后的研究重点。     

三角网格曲面共形参数化研究综述

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景。曲面 参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化。 保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共形参数化。本文针对三角网格曲面,介绍了共形参数化领域的研 究现状。根据目标参数域的不同,主要讨论了平面参数化、球面参数化和双曲空间参数化。最后总结了现阶段 共形参数化存在的难点问题和未来可能的研究方向。     

宽带化将是美国奥巴马政府刺激经济中的战略决策

一、宽带化 近来，宽带化（Bmadhand implementation）已成为美国救经济的热门话题。宽带化目前还没有统一的定义。综合考虑宽带化包括以下内涵：     

支持体参数化模型表达的翼面数据结构EI北大核心CSCD

为了高效、简洁地存储体参数化模型中的信息,提出支持体参数化模型表达的翼面数据结构.首先,提取体参数化模型的几何信息、拓扑信息和参数化信息,其中,几何信息主要包括体参数化模型的节点矢量、阶数与控制点,拓扑信息主要包括体参数化模型子片之间的曲面共享信息,参数化信息主要包括子片的参数方向.然后,使用类似边界表达模型的翼边数据结构存储所提取的信息,形成支撑体参数化模型的翼面数据结构,基于该数据结构实现体参数化模型的查找、插入、细化与删除等操作.利用所开发的体参数化建模软件构建多个体参数化模型实例,展示翼面数据结构的存储与操作过程,结果表明该数据结构能够高效地实现查找、细化等操作,并且基于该数据结构的模型最大数据压缩量达到47.9%,为复杂体参数化模型的构建及应用提供了良好的支撑.