装配式柔性面层土钉墙支护结构体系研究

研发新型土钉墙替代传统土钉墙是当今基坑支护的发展方向。本文就一种装配式可回收柔性面层土钉墙支护体系理念进行了深入研究,对其构造组成及施工工艺进行了详细阐述,并通过三维数值模拟进行强度折减计算,综合研究结果得出最优土钉间距为1.5 m。根据最优土钉间距下的三维数值模拟结果表明,此种装配式可回收柔性面层土钉墙可达到维护土体稳定的效果,对推进此种装配式柔性面层土钉墙的发展具有积极的意义。     

“高等数学”教学改革的探讨与实践

高等数学是理工科院校的一门重要的基础课程,其教学质量的好坏直接影响到学生对后继课程的学习,也直接影响到学生的学习质量。因此,组织好高等数学教学,实施必要的教学改革,充分调动学生在教学活动中的积极性、主动性是非常重要的。文章对高等数学的教学模式、教学方法、教学内容等方面进行了较深入的讨论,提出了一些具体的措施和建议。     

基于多种性能约束的光突发交换网络动态组装算法

在综合分析光突发交换网络中组装算法对控制平面处理时延、数据平面资源利用效率和数据平面突发丢失率等多种性能指标的影响的基础上,提出了一种能够同时满足多种网络性能指标约束的边缘节点动态组装算法。该算法根据全网目标性能指标的约束,动态调整组装输出的突发长度和突发时间门限,从而实现同时满足全网链路资源利用率和控制平面突发丢失概率的双重性能约束。     

基于扩展倒排索引的不确定XML关键字查询算法

现有的不确定XML关键字查询算法均需遍历不确定XML文档,并且算法在执行过程中需要频繁的字符串比较,造成时间浪费。针对上述问题,提出基于扩展倒排索引的不确定XML关键字查询算法Pr E。扩展倒排索引有效地存储了不确定XML文档中节点的相关信息,根据扩展倒排索引即可初始化动态哈希表和序号编码链表,并且Pr E算法在执行过程中利用整数的比较代替了字符串的比较。理论分析与实验结果表明,Pr E算法是一种高效的不确定XML关键字查询算法。     

浅谈国有企业的管理创新

21世纪,经济全球化进程不断地加快,国有企业如何提升竞争力,实现可持续发展,管理创新是关键。本文先对国有企业的管理创新的内涵和必要性进行分析,然后对国有企业的管理创新途径加以探讨,以期对国有企业管理给予参考。     

军事建模与仿真中的V＆V技术及其方法探讨

许多大型传统软件工程的帮助和使用文档都对软件的校核和验证(V＆V)技术作了详细描述,提出了测试软件稳定性、完整性和使用性的一套总的程序.军事建模与仿真中的校核与验证(Verification and Validation,V＆V)问题是建模与仿真全面质量管理的关键环节,主要解决军事模型的可信性和可用性问题,在军事建模过程中占有重要地位.该文旨在对军事建模与仿真的V＆V问题进行初步探讨,给出军事建模与仿真的V＆V方法.     

以太网环境下实时音频传输的研究

本文对VoIP原理和基本实现流程做了介绍,并对以太网环境下音频时延构成进行了分析。实验结果证明以太网环境下音频时延主要由缓冲区时延和API调用时延构成,其中最主要的部分是API调用时延。论文提出了采用DirectSound接口函数降低API调用时延的方法,并对进一步降低API时延策略进行了探讨。     

基于生成对抗网络的车载语音增强应用

语音增强对智能车载系统和未来汽车工业的发展具有重要意义,为了解决汽车行驶过程中驾驶员语音被噪声污染的问题,提出一种基于高效通道注意力机制的最小二乘生成对抗网络模型。首先在生成网络模型中引入注意力机制,自适应选择一维卷积核大小生成通道权重,在降低模型复杂度的同时带来了明显的性能增益;然后利用最小二乘损失函数来代替Sigmoid交叉熵损失函数,使收敛速度更快,避免出现梯度消失的问题;最后经过生成对抗网络对抗博弈不断优化训练,从而实现语音增强。实验表明,该方法相较基线方法在语音质量和清晰度方面都有良好的提升,语音质量感知评估(PESQ)指标平均提升了3.79%,短时客观可懂度(STOI)指标平均提升了4.76%,因此更适合实际应用。     

一种用于RaptorQ码的降维快速译码算法

针对新型高效数字喷泉码RaptorQ码译码复杂度高的问题,利用它是系统码的特性,该文提出一种降维快速译码算法。该算法利用预先计算的逆矩阵,将译码过程中对接收编码约束矩阵的求逆转化为对更小维数矩阵的求逆,以降低译码复杂度。算法译码效果与现有译码算法等价。仿真结果表明,在信道符号删除概率较低(小于0.2)时,该算法的译码速度显著高于现有算法。     

基于频谱图转换器的音频场景分类

音频场景分类是场景理解重要的一环,学习音频场景特征并精准分类能加强机器与环境的交互能力,在大数据时代其重要性不言而喻。鉴于分类任务表现依赖数据集规模,但实际任务中又面临数据集严重不足的情况,本文提出了数据增强和网络模型预训练策略,将频谱图转换器模型和音频场景分类任务相结合。首先,提取音频信号对数梅尔能量频谱图输入模型,然后通过模型动态交互能力,加强音频序列空间关系,最后由标记向量完成分类。将本文方法在DCASE2019task1和DCASE2020task1公开数据集上进行测试,分类准确率分别达到了96.489%和93.227%,与已有算法相比有明显的提升,说明本方法适用高精度音频场景分类任务,为高精度智能设备感知环境内容、检测环境动态打下了基础。