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2008年7月的空气里充满着躁动、不安、兴奋、紧张和焦虑,各种味道混合、升温,等待着8月的来临;等待着那一瞬间的点燃。奥运是伟大的机遇,也是伟大的挑战。或许面对巨大的挑战,惟一能够能让我们平静面对的方法,就是相信我们自己。我们要相信刘翔的实力,我们要相信易建联的实力,我们要相信北京奥组委的实力。实力是什么?对运动员来说,是每一天每一时刻的训练,是每一次比赛的胜利。对于企业来说,是成功的研发,是畅通的渠道,是卓有成效的推广。所有的实力都来自于准备,你无法保证成功,但是你可以保证你的所有一切都已经做好了成功的准备。一次伟大的胜利,需要伟大的团队,伟大的对手,伟大的表现,伟大的姿态。拥有了这些,你就拥有了实力。个人能力是实力,团队之力是实力,对手压力也是实力……刘翔的速度是实力,他的背后的专业团队也是实力,与之竞争的约翰逊同样也是实力。同样的,来至数码世界的产品中功能卓越、性能突出、销量奇高的产品都是实力的展现,在它们成功中,我们还看到了更多,它们的幕后、它们的团队、它们的竞品……正是因为这一切,让我们认识到,伟大的胜利必然会有伟大的表现。谁都不会忘记老将王义夫的神勇,文斯卡特跳过法国中锋的扣篮……以及数码产品中诺... 相似文献
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基于盲信号分离的自适应回声抵消算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在视频会议和免提通信系统中,扬声器和麦克风之间的声耦合严重影响语音通信系统的质量。文中提出了一种用基于盲信号分离(BSS)的自适应声回波对消(AEC)方法,可有效解决回声和噪声对近端语音信号的影响。该方法不仅能减少背景噪声对回波对消的影响,而在双向通话时,可直接利用盲信号分离技术分离出近端语音。 相似文献
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近年来,卷积神经网络(CNN)已广泛应用于合成孔径雷达(SAR)目标识别。由于SAR目标的训练数据集通常较小,基于CNN的SAR图像目标识别容易产生过拟合问题。生成对抗网络(GAN)是一种无监督训练网络,通过生成器和鉴别器两者之间的博弈,使生成的图像难以被鉴别器鉴别出真假。本文提出一种基于改进的卷积神经网络(ICNN)和改进的生成对抗网络(IGAN)的SAR目标识别方法,即先用训练样本对IGAN进行无监督预训练,再用训练好的IGAN鉴别器参数初始化ICNN,然后用训练样本对ICNN微调,最后用训练好的ICNN对测试样本进行分类。MSTAR实验结果表明,提出的方法不仅能够在训练样本数降至原样本数30%的情况下获得高达96.37%的识别率,而且该方法比直接采用ICNN的方法具有更强的抗噪声能力。 相似文献
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吴妍史梦阳曹欣泉杨啸尘 《无线互联科技》2018,(14):78-79
文章采用TI公司的CC2530为MCU,以Z-Stack协议栈作为软件平台,提出了一套基于ZigBee的火灾报警检测系统的设计方案,该系统具有火灾信息的自动采集和实时信息查询功能,并将协调器接收到的数据通过串口发送给电脑。实验结果表明,系统可以达到预期设计目标,并具有结构简单、功耗低、性能好和体积小等优点。 相似文献
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针对低RCS(radar cross section)的隐身舰船很难被普通的单基地雷达探测到的问题,提出了采用非合作多基地雷达系统对海上目标进行探测,创建了一个海上场景,其中多艘商船在S波段(3 GHz)发射电磁波,作为机会雷达;一艘护卫舰大小的军舰作为雷达系统接收机,目标假定为一艘货船和一艘隐身军舰。采用专业的电磁软件对海上目标进行仿真,计算普通货船和隐身军舰的双基地RCS数据,建立了MATLAB仿真模型,研究了非合作多基地雷达的探测覆盖范围。使用FEKO的双基地RCS仿真表明,通过改变发射机的数量和发射机到接收机之间的距离,找到一种最优的多基地雷达系统几何结构和系统配置。 相似文献
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王利高峰张大帅王敏秦梦婕 《压电与声光》2016,38(6):892-896
采用传统的固相反应法制备(Sr_(0.9)Ba_(0.1))La_4Ti_4O_(15)+x%Nd_2O_3(质量分数0≤x≤8,BSN)系微波介质陶瓷,并对其物相组成、晶体结构及微波介电性能进行分析。研究结果表明,Nd_2O_3含量的增加降低了BSN陶瓷的烧结温度,陶瓷的主晶相为SrLa_4Ti_4O_(15)相,并伴随有少量第二相La_2TiO_5的生成。在微波频率下,随着Nd_2O_3含量的增加,BSN陶瓷的介电常数及谐振频率温度系数变化小,品质因数与频率之积(Q×f)值提高,优化出掺杂4%Nd_2O_3的(Sr_(0.9)Ba_(0.1))La_4Ti_4O_(15)陶瓷具有最佳微波介电性能:εr=43.2,Q×f=42 015 GHz(6.024 GHz),τf=-9.6μ℃-1。 相似文献
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考虑源自拟静态热弹性力学和流行疾病学等的一类抛物型方程的定解问题,在合理的条件假设下,利用先验估计等方法,证明了解的存在唯一性。 相似文献
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