基于嵌入式微处理器S3C44B0X的USB通信

基于ARM7内核S3C44B0X微处理器和USB接口芯片PDIUSBD12,详细设计了S3C44B0X与芯片PDIUSBD12的连接方法,搭建了以二者为基础的嵌入式工作平台.基于此工作平台,实现了以微处理器S3C44B0X为核心的嵌入式系统中扩展USB接口,并给出了具体实现程序.     

边坡稳定分析的相对失稳加速度方法

边坡稳定分析是土力学的经典课题,通过稳定分析能够得到边坡的安全系数。但最小安全系数对应的临界滑动面不一定是最先发生滑动的破坏面,失稳加速度临界滑动面则可能最先滑动。失稳加速度方法可以用统一的原理计算边坡和隧洞等所有具有临空面的结构的稳定性;可以利用常规极限平衡法的假定条件进行计算,也可以利用有限元等数值方法的应力计算成果;可以计算失稳加速度,也可以以失稳加速度的模最小来计算安全系数,此时也相当于一种特殊的模式识别方法。本文对失稳加速度方法的提出过程及主要原理进行系统总结,并将其推广到相对失稳加速度和相对安全系数,放松了约束条件,使得它可以具有更加广阔的应用前景。     

少样本深度学习算法赋能二维衍射超材料逆向设计

二维衍射超材料是研究高阶衍射光束的光学手性响应的理想材料。随着计算机软硬件技术的发展,越来越多的深度学习算法应用于超材料这一领域。当前,深度学习算法大多需要大量训练数据作为支撑,造成了较大时间开销,并且其模型的可解释性通常较弱。针对以上情况,本文提出一种基于数据增强的迭代少样本深度学习算法,利用少量的仿真数据,训练正向预测的网络模型,进而生成大量“伪数据”,再使用扩充后的混合数据集进行逆向设计模型训练,通过多次迭代得到超材料结构参数的准确值。与以往大多数深度学习方法相比,本文方法将仿真数据集规模缩小了至少一到两个数量级,有效降低了对仿真光谱的依赖,且设计成功率不低于96%。同时,从数据的角度,根据二维衍射超材料的几何参数对光学响应的影响解释了实验结果,增强了模型的可解释性。结果表明,本文方法为超灵敏、可调控偏振光电子器件的研发提供了新思路。     

基于QWS的Web服务集消减算法

在基于人工智能理论的Web服务自动组合推理中,推理的复杂度呈指数级增长,难以在实际中应用。针对上述问题,提出一种基于QWS数据集的Web服务集消减算法RfWss-QWS,从Web服务的评估、调用、监控和管理出发,选择效率、稳定性和价格等最优的服务,从而最大限度地消减服务集,得到一个精简且完备的服务集合用于服务的自动组合推理。     

精轧机自动辊缝控制程序升级改造

介绍马鞍山钢铁股份有限公司万能精轧机自动辊缝控制系统结构及各部件分布.重点介绍液压位置控制HPC的比例积分控制,蝴蝶适应系数K-BUT引用和计算方法.阐述自动辊缝控制AGC工作原理,自动辊缝控制AGC工作方式,辊系弹性模数Cg计算公式和测试方法.     

基于多传感器／目标识别的电子宠物视觉系统

将多传感器技术用于电子宠物“智能狗”的视觉系统,提出一种集娱乐与安全功能于一体的架构体系,阐述该系统的工作流程,介绍基于一阶差分链码图像的表示方法和句法模式识别理论,给出一种新的头部形状检测方法,仿真实验结果表明,该系统能够获得较好的性能,且具有一定市场应用价值。     

高校学生恋爱影响因素的累积Logistic回归分析模型

高校学生恋爱对其自身学习与成长有很大的影响,为了帮助大学生树立积极向上的恋爱观。本文通过对我国10所高校500份“高校学生恋爱调查报告”所获数据的Pearson相关性分析,引入恋爱疏远度来表示恋爱双方的感情程度。在分析各单因素对恋爱疏远度影响的基础上,建立综合因素下高校学生恋爱影响因素的累积Logistic回归分析模型,并通过模型确定出影响高校学生恋爱的两个重要因素。     

基于分布式控制系统的空间大型末端执行器抓捕策略

针对空间大型机械臂冈其关节和臂杆柔性带来的抓捕前定位问题,为一种具有柔性捕获接口的新型末端执行器设计了分布式控制系统,并建立了以捕获环收缩速度为主要控制对象的抓捕策略,可实现稳定且高效的抓捕.其中,该控制系统由传感器单元、上层控制单元和3个模块化的底层驱动单元组成.传感器单元和底层驱动单元集成在末端执行器内部,采集系统...     

计算机基础教育研究与实践

本文依据“三个层次”的构思,阐述了新形势下对计算机基础教育的基本要求,总结了在层次教育、实践性教育和素质教育等方面的做法。     

IEEE802．11MAC协议中退避算法的研究

无线信道固有的特点,使得无线局域网面临比有线局域网更多的困难。发展合适的介质访问控制协议（MAC）是无线局域网一个关键,而其中退避算法又是MAC协议考虑的重点。本文介绍了退避机制在IEEE802．11MAC层中的作用．指出了二进制指数退避算法存在的不足。对当前已提出的多种典型退避算法进行了介绍,对各类算法的设计思想进行了分类。最后阐明了退避算法研究的发展趋势。