正交判决反馈多级多用户检测器性能分析

ＣＤＭＡ系统中多用户检测方案的设计朝着低复杂度和高性能的方向发展。正交判决反馈检测器比解相关反馈检测器的复杂度低，且性能相当。本文将正交判决反馈检测器（ＯＤＦＤ）与多级干扰抵消器相结合，得到一个具有较高性能且复杂度较低的多用户检测方案，并对其性能进行了分析。     

一种新形式的A柱视野障碍评价方法

A柱视野障碍是驾驶员前方视野的一项重要评价指标，也是汽车主动安全性的一个重要因素。本文基于驾驶员眼点和头部转动点，利用投影原理，引入了一种新形式的A柱视野障碍评价方法。该方法充分考虑A柱以及外后视镜、车门密封条等多种因素对视野的影响，不仅可以对车辆A柱视野障碍进行定性的分析，同时也能定量地对不同车辆的情况进行比较，分析结果直观易懂，可以作为对法规A柱视野障碍评价方法的有效补充。     

基于Pro/E的气缸盖模块化设计研究

对发动机气缸盖三维设计过程中模块化分解进行了研究,在Pro/E环境下针对某气缸盖三维设计,应用自顶向下方法协调模块间位置和接口关系,按照发动机气缸盖铸造分模原理对其进行了模块化分解。结果表明:与直接建模相比,气缸盖三维设计模块化分解可以显著提高气缸盖三维建模速度,降低模型的编辑难度,大大提高了气缸盖三维设计效率;部分模块还可分别用于模具制造、工艺分析或仿真分析。     

频率变化对连杆动态应力的影响研究

通过试验研究验证了连杆有限元仿真模型的精确性,进一步研究了加载频率变化对连杆动态应力的影响,得到了加载频率变化对连杆动态应力的影响规律.结果表明:在加载频率较低时,连杆动态应力会随着加载频率的增加而增大,但总体来说应力值增加不大,可以忽略;在加载频率较高时,加载频率对连杆动态应力的影响很大,不可忽略.     

分布对象技术构建企业应用系统

在简要介绍了分布计算相关技术后，针对企业ERP技术平台及应用模型所应具有的特点分别进行了技术上的分析．通过对CORBA、COM 、J2EE、WebService等分布式框架中的技术及应用性能进行较为系统的研究和比较，结合企业的需求，采用CORBA作为企业ERP的技术平台．CORBA具有跨平台、跨网络、跨语言、跨协议、跨版本、开发商中立等诸多特性，它的极强的适应性比较适合企业当前及长远发展的需要．对于应用模型，设计了一种基于CORBA的C／S和B／S混合模型，此模型中的B／S部分，采用四层浏览器-Servlet-CORBA-EIS结构，对整个模型进行了详尽的论述和分析．最后给出了一个应用这种模型的正在企业良好运行的ERP的一个功能模块——供暖收费系统．     

音乐事件θ波相关分析

通过音乐事件影响不同性别人群情绪变化,对EEG数据中的θ波进行相关计算和分析,得出音乐情绪不仅与θ波有着密切的关系,而且对左右脑半球神经皮质活动的同步性有重大影响.在安静闭眼放松时,女性的同步性高于男性.无论是听喜欢的还是不喜欢的音乐,前额、头顶和顶枕部的同步性高于侧头部.此外,也给出了脑不同部位对音乐事件相关性变化的规律,并得出头顶和顶枕部对区别男女情绪变化有重要作用.     

音乐事件θ波相关分析

通过音乐事件影响不同性别人群情绪变化,对EEG数据中的θ波进行相关计算和分析,得出音乐情绪不仅与θ波有着密切的关系,而且对左右脑半球神经皮质活动的同步性有重大影响.在安静闭眼放松时,女性的同步性高于男性.无论是听喜欢的还是不喜欢的音乐,前额、头顶和顶枕部的同步性高于侧头部.此外,也给出了脑不同部位对音乐事件相关性变化的规律,并得出头顶和顶枕部对区别男女情绪变化有重要作用.     

分布对象技术构建企业应用系统

在简要介绍了分布计算相关技术后,针对企业ERP技术平台及应用模型所应具有的特点分别进行了技术上的分析.通过对CORBA、COM+、J2EE、WebService等分布式框架中的技术及应用性能进行较为系统的研究和比较,结合企业的需求,采用CORBA作为企业ERP的技术平台.CORBA具有跨平台、跨网络、跨语言、跨协议、跨版本、开发商中立等诸多特性,它的极强的适应性比较适合企业当前及长远发展的需要.对于应用模型,设计了一种基于CORBA的C/S和B/S混合模型,此模型中的B/S部分,采用四层浏览器-Servlet-CORBA-EIS结构,对整个模型进行了详尽的论述和分析.最后给出了一个应用这种模型的正在企业良好运行的ERP的一个功能模块--供暖收费系统.     

注意力孪生网络在生物医学文本相似性上的应用

将注意力机制引入到孪生网络中,利用注意力机制提取词的权重并影响孪生网络输出的语义特征,降低输入序列的噪音,而加强了两个序列的相互关系,从而提高改进孪生网络的性能.在两个生物医学文本相似性语料上(SICK和DBMI)的实验结果表明,注意力机制的孪生网络对评估文本相似性的性能有大幅度的提升(在SICK和DBMI数据集上,皮尔森相关系数相对于基线分别提升了0.23和0.7).