弹道导弹雷达目标识别问题的新思考

弹道导弹雷达目标识别是反导系统中的关键技术和难点之一.为了给相关研究人员提供一些思路,从目标、传感器和环境3个方面分析了弹道导弹雷达目标识别发生的新变化,指出了现有研究中存在的不足.就正确分析和理解弹道导弹目标特性、充分挖掘单雷达识别性能、利用多雷达组网进行识别以及合理评价识别效能等急需解决的问题给出了思考.这对进一步研究弹道导弹雷达目标识别提供了一定的参考作用.     

捕收剂在硫化矿物表面吸附机理的研究进展

综述了药剂与硫化矿表面吸附作用机理的理论研究,总结了现代表面测试技术在硫化矿表面吸附作用机理研究中的应用前景．表面测试技术在选矿中的应用,使矿物与药剂的吸附机理研究更加深入,也促进了浮选理论和工艺技术的持续发展和不断完善．     

配置IPv6协议防火墙

随着计算机网络迅猛发展,下一代互联网已经走进我们身边,笔者所在教育城域网已经接入到中国教育和科研计算机网（CERN／ET2）,为了让单位尽早的享受到这一技术,笔者通过利用旧电脑及MonoWall软件搭建出的软防火墙,支持最新IPv6技术,达到双协议共存。     

基于排队网络的多优先级MapReduce作业调度算法

MapReduce是一个能够对大规模数据进行分布式处理的框架,目前被各个领域广泛应用。在提供MapReduce服务的集群中,如何保证不同优先级用户的截止时间限定是MapReduce作业调度问题的一个挑战。针对这一问题,提出了一个基于排队网络的多优先级作业调度算法（MPSA）。首先分析和归纳了基于MapReduce模型的算法,提出了三种常见模式,采用Jackson排队网络对基于MapReduce模型的算法建立了数学模型,应用该网络模型可以求出不同优先级队列对资源的需求;随后使用AR(1)模型进行预测,使算法可以动态地适应不同的用户访问量;利用二分查找算法,分步计算出不同优先级在map阶段和reduce阶段分配的槽位数;最后实现了在MapReduce模型中应用的实时调度算法。实验结果表明,与传统的FIFO和公平调度算法相比,本文提出的算法在用户到达率和任务规模变化的情况下,可以更加有效地满足不同优先级用户的截止时间限定。     

基于物理的波浪实时模拟方法

为解决广域范围内波浪状态的实时计算和可视化问题,结合无粘滞流体力学的物理模型,提出了一种以三角形为控制单元的有限体积简化算法。该算法的优点在于：以不规则边界区域的非规则三角网格为基础,通过简化通量向量分裂方法获得三角形控制单元的边界数值通量,能快速逼近二维浅水方程的解进而模拟非规则边界浅水的实时流动。实验结果显示,所提方法能在符合现实世界物理规律的前提下较好地实现大规模波浪的实时可视化模拟。     

《计算机程序设计实验》课程的教学改革与实践

围绕《计算机程序设计实验》教学的全过程,以建构主义学习理论为指导,构建本门课程教学的四大模块:学员自我建构、学员协作学习、学员自我反馈和教员归纳总结。这种教学模式真正体现了"学员主体,教员主导"的教学理念,对提高实验课教学质量,培养学员严谨认真的实验精神具有重要意义。     

碳还原法硼化锆粉体的制备研究

真空条件下,利用碳还原法进行硼化锆粉体的制备,是以氧化锆、活性炭、碳化硼和氧化硼为主要原料,研制出纯度较高,颗粒较小且制作工艺简单、成本较低的硼化锆粉体。笔者主要研究在碳热还原反应中,碳含量、烧成温度和保温时间对反应产物的影响。通过对反应产物进行XRD、SEM等测试分析,找到一条制取高质量硼化锆粉体的反应路线:多加入12.5%碳可以保证反应产物有着较高的纯度。选1 650℃为反应温度,1.5 h为保温时间既可以保证产品有较高的纯度,又能使颗粒粒径在一个较小的范围内。     

南水北调东线调水区及受水区降水径流变化特征

为给南水北调工程规划与运行提供科学依据,基于比《南水北调工程总体规划》制定水平年更加完整的水文观测数据识别2001年以来工程区降水、径流变化特征,采用Mann-Kendall趋势检验、小波分析等方法分析了比较期(2001—2016年)相对于基准期(1956—2000年)的降水、径流统计特性差异和变化特征。结果表明：相对于基准期,比较期调水区降水量变化不明显,长江大通水文站天然径流量下降3.5%,调水区水资源条件较为稳定;比较期受水区降水量较基准期基本无变化,天然径流量较基准期上升3.9%,但山东省、河北省和天津市受水区天然径流量下降6.6%,3省市天然径流量呈明显衰减态势。     

某混凝土双曲拱坝运行突发事件分析

大坝运行安全应急预案是保障水库大坝遭遇突发事件时能有效减损的一项重要非工程措施。以某混凝土双曲拱坝为例,结合工程结构、运行特点和环境条件,对可能影响大坝安全运行的突发事件进行了详细分析,可供类似工程编制应急预案时参考。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。