基于DropBlock双模态混合神经网络的无线通信调制识别

自动调制识别作为信号检测和解调的中间步骤,在无线通信系统中起着至关重要的作用。针对现有自动调制识别方法识别精度低的问题,提出了一种双模态混合神经网络（bimodal hybrid neural network,BHNN）,该网络利用多个模态中包含的互补增益信息来丰富特征维度。将改进的残差网络与双向门控循环单元并行连接,构建双模态混合神经网络模型,分别提取信号的空间特征与时序特征。引入DropBlock正则化算法,有效抑制网络训练过程中过拟合、梯度消失和梯度爆炸等对识别精度的影响。以双模态数据输入,充分利用信号的空间与时序特征,通过并行连接减少网络深度,加速模型收敛,提高调制信号的识别精度。为验证模型的有效性,采用两种公开数据集对模型进行仿真实验,结果表明,BHNN在两种数据集上识别精度高、稳定性强,在高信噪比下识别精度分别可达89%和93.63%。     

氯化氢氧化反应催化剂研究进展

大量副产氯化氢的资源化高效利用是涉氯行业亟需解决的共性难题。氯化氢催化氧化循环制氯气是一个低能耗、可持续发展的有效途径，而催化剂的设计与制备是该过程的核心。本文重点介绍了铜基、钌基和铈基等催化剂，并对各类催化剂的作用机理及其活性、稳定性等性能进行了归纳。不同于铜基催化剂，钌基和铈基等催化剂主要按照Langmuir-Hinshelwood路径催化反应，具有更佳的反应活性及稳定性。基于该反应为放热过程，指出降低反应温度是增强氯化氢转化的关键。此外，活性组分烧结导致分散性变差是钌基和铈基催化剂的主要失活因素。高低温活性、高稳定性的复合氧化物催化剂将是未来本领域重点研究的方向。     

超前思维果断决策稳步发展德州德隆集团七年创建三个德州机床厂

近年来,德州德隆(集团)机床有限责任公司面对日趋激烈的市场竞争,高瞻远瞩,超前思维,关键时刻果断决策,竞争之中稳步发展。从1999年到2005年,一步一个脚印,一年一个台阶。到2005年,公司全年实现产值4.02亿元,产量3688台,利税3827万元,相当于七年间又创建了三个德州机床厂。1998     

Ad hoc网中基于位置信息的QoS路由算法

在分析ad hoc网络的单播QOS路由问题的基础上，本文提出了一种新的分布式QoS路由算法-LMLAR(local multicasting location-aided routing)算法。LMLAR算法最关键的思想是利用了“本地多播”机制和位置信息选择路由。仿真结果表明：LMLAR算法能够以较小的路由消息开销取得较高的路由成功率，具有比TBP算法更好的性能，适合于adhoc网的高度动态的环境。     

轧辊磨床参数选择对轧辊磨削质量的影响

介绍了轧辊磨床参数的选择对于轧辊磨削质量的重要性,就砂轮、磨削冷却液和运动速度的匹配等工艺问题进行阐述,并介绍了实际工作经验。     

集成电路变量的相关性研究

分析测试在集成电路的测试中是十分重要的,解决分析测试的关键在于如何寻找优化的特征变量群。本文介绍了选择特征变量群的数学模型以及应用方法,并得出了结果。揭示了器件各变量之间的内在关系,以及它们对器件状态的影响程度。     

为了管道的畅通

调度管理对成品油管网的安全稳定高效生产起着至关重要的作用。作为管道司机。调度员只有找准角色、密切配合。才能有效地实现人、机、锄“三位一体”的无缝管理。     

基于线程池的数据采集器在网管中的应用

针对网络管理中对采集器的实时性和可扩展性的要求,设计并实现了一个基于线程池的高效网络管理数据采集器。其中详细讨论了它的各项关键技术——Java 5线程池、类的动态装载和消息队列,以及由此所带来的高效性、通用多用途性、模块化、可扩展和可移植等特性。该采集器应用于综合网管中,正确采集到Oracle数据库服务器9.0.1的SNMP接口的管理数据和某PON(无源光网络)设备上的管理信息,较之以前,在性能上有了很大的提高。     

给输油工“输血”

针对输油站队伍建设中存在的人员结构单一、薪酬较低等现实问题,中国石化销售华南分公司重视员工技能培养与思想建设,值得其他单位借鉴。