家用Dolby Atmos 关键解读及十套推荐方案指南

2014年下半年Dolby Atmos(杜比全景声)技术的家用化再一次带来了家庭影院音响系统的新一轮洗牌,接下来陆续几个月内,各大AV放大器与音箱厂家纷纷表示旗下新一代产品已经或将可升级支持Dolby Atmos,更加重要的是,支持Dolby Atmos声效的蓝光碟越来越多,现在要感受Dolby Atmos的魅力已并非难事,更促使Dolby Atmos家用化的普及。于是,我们在2014年的11月刊就率先在国内推出了针对Dolby Atmos家用化的技术与产品的分析与探究,并且本刊编辑部的视听室在这段时间也进行了Dolby Atmos的改进,分     

单元整体视角下的初中数学章起始课教学探究——以“代数式”为例

章起始课是开启整章学习的统领课,为学生明确学习方向,搭建学习框架,指导学习方法,起着“先行组织者”的作用.本文从单元整体的视角阐释章起始课的内涵和价值,以初中数学“代数式”为例,探究如何进行单元整体视角下的章起始课教学,提出教学建议：发挥好章起始课的“吸引力”;把握好章起始课的“内容尺度”;渗透好章起始课中的“数学思想”.     

基于记忆单元与多尺度结构相似性的异常检测

针对基于记忆单元的自编码器模型(Dynamic Prototype Unit Model,DPU)在检测视频异常时没有充分利用多层次特征、未考虑异常与正常事件间的结构性差异的问题,提出融合多尺度记忆模块和多尺度结构相似性的异常检测模型.新模型构建了多尺度记忆模块(Multi Scale Memory Module),利用不同尺度空间的记忆单元对编码层特征进行编码,并将编码结果与解码层特征拼接,既能保留网络的浅层细节信息,又能促进正常模式的多样性.为了约束对正常事件中结构信息的学习,组合多尺度结构相似性(Multi Scale Structure Similarity Index,MS-SSIM)误差与L 1误差作为目标函数,使预测视频中的事件结构更接近正常事件,提高视频中异常事件的预测误差.在标准数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和Avenue数据集上的实验结果表明,提出模型的帧级AUC比原模型分别提高了0.8%、3.4%和1.0%,帧率达到142.9 fps.     

融合BERT-BiGRU和多尺度CNN的中文微博情感分析

随着社交媒体的快速发展,人们在微博等平台上表达情感的方式也得到了极大的丰富和多样。因此,针对中文微博情感分析的研究变得尤为重要。为提高中文微博情感分析的效果,设计了一种基于BERT-BiGRU和多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的中文微博情感分析模型。具体来说,首先,利用预训练的BERT模型对微博文本进行编码;然后,通过BiGRU捕捉上下文信息和语境特征,并利用多尺度CNN提取文本中重要的局部情绪特征;最后,使用全连接层进行情感分类。在SMP2020发布的公开微博数据集上进行比较实验,实验结果表明,提出的模型在中文微博情感分类任务上取得了较好的表现,具有更高的准确性和泛化能力。     

基于RISC-V处理器执行单元的高效灵活验证平台设计

目前高复杂度设计的微处理器采用传统的定向验证很难满足高效灵活性的验证需求。针对以上问题,以RISC-V指令集处理器执行单元为验证对象,采用通用验证方法学（Universal Verification Methodology,UVM）设计灵活可配置组件,搭建约束随机指令发生器,成功实现验证平台约束随机激励生成、具备可复用性和可配置性的特点,并针对RISC-V指令集的参考模型SPIKE库存在访存不灵活,受SPIKE库规定地址约束的问题,提出分级思想,根据指令对地址是否访问,分级设计了访存指令参考模型和非访存指令参考模型,成功提高访存指令的验证效率。实验结果表明,该验证平台功能覆盖率约达到100%,代码覆盖率约达到98%以上,具备良好的高效灵活性。     

考虑空化效应的螺旋槽机械密封液膜动力学特性研究

考虑液膜空化效应的影响,研究螺旋槽液体润滑机械密封的动力学特性. 基于液体润滑理论和小扰动法,建立了考虑液膜空化的密封微扰膜压控制方程,采用有限单元法对端面液膜三自由度微扰下的液膜刚度和阻尼系数进行了数值求解,分析了不同参数对液膜密封动力系数的影响. 螺旋槽深度在10 μm左右、槽坝比在0.75左右、槽宽比在0.4左右,螺旋角在9°左右时液膜具有最大的轴向和角向刚度系数. 螺旋槽深度在5 μm左右、槽宽比在0.6左右、螺旋角在20°左右时,两角向交叉阻尼绝对值最大. 初始偏角的存在使密封压力呈现非对称性,从而使两角向动力系数绝对值不再相等. 液膜轴向刚度k_zz在数量级上远大于其余液膜刚度值,液膜轴向阻尼d_zz、角向阻尼d_αα和d_ββ远大于液膜其余阻尼值且随着转速和间隙的增大而减小.      

一种基于自适应单元删除率的BESO方法

在ESO中采用动态删除率能有效地提高优化效率和稳定性,但现有的动态删除率策略都含有经验参数,确定删除率的过程较为复杂。本文提出了一种用于BESO的无经验参数自适应单元删除率确定方法。通过分析单元删除率对优化稳定性的影响,得到了结构优化过程中单元删除率的理想变化规律和单元灵敏度均匀化信息对删除率的影响情况,并据此分析了经验参数引入的原因,从而构造了评价单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标。然后,基于单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标,构造了全部迭代步信息下的单元灵敏度均匀化程度相对指标,结合单元删除率的推荐范围值,给出了一种自适应于结构优化进程的单元删除率自适应函数。最后,给出了基于自适应单元删除率的BESO方法实现流程。经典算例的结果对比说明,本文方法在保证优化质量相近的情况下,具有更好的优化效率和稳定性。     

基于模糊AGA-KPCA的MIMU传感器故障诊断方法

传感器输出数据的可靠性是保障其发挥作用的前提。鉴于主元分析（PCA）处理非线性问题能力的不足,提出了一种基于核主元分析（KPCA）的非线性微惯性测量单元（MIMU）传感器故障诊断方法。通过构建KPCA模型预测误差和传感器变量贡献量变化值实现故障监测与定位,为了减少参数选择的盲目性和建模工作量,利用模糊推理改进的自适应遗传算法（AGA）对KPCA核函数参数进行自动优选。仿真结果表明,所提出的方法对MIMU传感器具有良好的故障监测与识别能力,相比于常规KPCA,故障监测的平均准确率提高了18.44%,证明了方法的有效性和优势。     

面向对象的无单元法

介绍了一种用C 进行的面向对象无单元方法程序设计;定义了一些关键的类并将有些类设计成类等级,从而建立了包含权函数、基函数和形函数在内的面向对象无单元法程序类库,在此过程中考虑了无单元法与有限元法的某些联系,保留并重用了面向对象有限元法程序中的一些类。本文提供了一种无单元法大型分析软件开发新途径。     

将同主题内容置于主题式学习单元之中——以“反比例函数”章节启示课教学为例

遵循“螺旋式上升”原则编写的数学教材,因将同主题学习内容分解到各学年段,往往导致教材中前后章节的知识内容缺乏逻辑联系.以“反比例函数”章节启示课为例,在同主题学习经历与经验的回顾中,为类比研究奠定基础;在与同主题学习经历与经验的类比中,进行同主题新内容的探究;在同主题不同内容的学习梳理中,丰富主题式学习单元的学习经验.将同主题内容的学习,置于主题式学习单元之中,能实现学生认知与经验、能力与素养的螺旋式上升.