基于课程标准的教学——以常见阴、阳离子的检验为例

以常见的阴、阳离子的检验为例，研究了如何实施基于标准的教学。校本教材的开发为标准、教材、教学、评价的一致性提供保障；以学生应知的和能做的驱动课堂活动；根据达成标准应有怎样的质量表现，试卷编制先于教学设计。课堂上，“教”“学”双方都明确学习目标，教师提供多种策略来满足学生多样的学习需要，如提供工具，搭建脚手架，并以“微”研究性学习的方式展开教学，给学生提供了充分的进步空间。     

基于BP神经网络的可见光成像通信列车定位方法

基于通信的列车控制（CBTC）系统的列车定位功能在保障列车安全运行方面具有重要作用。为了提高列车定位的实时性和准确性,依据地铁隧道内LED光源固有的布置方式,提出了一种基于BP神经网络（BPNN）和可见光成像通信相结合的列车定位算法。首先,在光条纹码调制时将不同的特征变量引入身份识别（ID）信息中,使用BPNN对LED-ID信息分类识别,得到LED光源的位置信息,并通过惯性测量单元（IMU）获取相机成像时的姿态角;然后,结合图像传感器（IS）和LED光源之间的几何关系求出二者的相对位置,得到列车的位置坐标;最后,通过仿真实验验证了所提定位算法的有效性。研究结果表明：静态实验中的平均定位误差为2.31 cm,动态实验中的平均定位误差小于5 cm,而且所提定位算法仅需单个LED光源通信,平均定位时间为51.34 ms。所提方法提高了列车定位的实时性和精度,可以作为现有列车定位方法的补充。     

基于场景的扫描线非均匀性校正算法

目前扫描红外热像仪有着广泛的应用,且一般采用基于定标的非均匀性校正方法;该类方法不能有效地校正图像中出现的扫描线。针对这一问题,本文对扫描线的表现进行分析,提出了一种基于场景的非均匀性校正算法,该算法采用图像像素点邻域标准差作为基础,通过类标准差对图像的差异信息进行计算,能够排除复杂场景的干扰,成功地识别扫描线,并对扫描线提取补偿。该算法计算简单,可以根据场景进行自适应校正,校正效果显著,具有一定的工程应用价值。     

时空域自适应滤波非均匀性校正算法

由于红外焦平面探测器受到制造工艺等限制,图像不可避免地会存在非均匀性。传统神经网络算法会留下“鬼影”的问题,本文改进传统神经网络算法,利用引导滤波图像作为期望模板,防止图像的边缘被滤波器平滑。当场景运动时,通过时域迭代的策略来不断进行非均匀性校正参数的更新。为了抑制算法中常见的鬼影现象,设计了基于空域局部方差和时域场景变化率相结合的自适应学习率,利用前后的校正参数自适应调整阈值。实验仿真表明,本文所提的算法相比于传统算法均方根误差下降45.45%左右,可以在校正图像非均匀性的同时很好地抑制“鬼影”现象。     

基于ABSUM的MIMO雷达频谱兼容波形设计

该文讨论了多输入多输出(MIMO)雷达发射波形和接收滤波器的联合优化问题,以确保与叠加的授权通信网络频谱兼容。考虑信号相关杂波的干扰,在发射能量、相似性和频谱兼容约束下,所提出的信干噪比(SINR)最大化的优化问题是NP-hard问题。为此,首先引入辅助变量对原问题进行修正,然后提出了一种基于乘子块连续上界极小化的原对偶(ABSUM)算法求解该问题。此外,利用内点法求解在ABSUM算法每个更新过程中涉及的二次规划问题。最后,仿真结果表明,ABSUM算法在输出SINR、波束图、频谱特性等方面优于现有方法。      

腺苷激酶抑制剂的模拟设计

实验科学工作者们一直致力于寻找新的腺苷激酶抑制剂。这里我们分别从蛋白受体的分析，常规三维定量构效分析和引入分子对接的三维定量构效分析等多个角度及不同方法提出了一个更好更加可靠的抑制剂模型。     

GBSS：基于分组的语义搜索研究

给出了一种基于分组的语义搜索方法-GBSS。在体系结构设计上,GBSS提出一种混和体系结构,原始数据的存储和检索采取DHT网络,元数据的存储和检索采取非结构化网络。在搜索算法上,GBSS基于当前P2P领域和复杂网络领域的基本研究结论,提出一种无描述的文件分组方法,在节点的分组之间按照搜索兴趣和共享文档关联建立朋友关系。搜索过程利用朋友关系实现搜索请求的转发,并且集成高效的缓存策略。模拟测试表明GBSS稳定高效,相对传统算法性能有数量级的提高。     

基于ID的一次性盲公钥

盲签名的匿名性不仅能保护个人的隐私，也同样给犯罪分子带来了可乘之机．为了解决这一问题，一些方案利用了可信中心给用户颁发的公私钥，然而，用户的不同活动可由用户的公钥及证书联系起来．为了避免这种联系，本文利用况RSA和Fiat-Shamir身份鉴别方案提出了一种简单易行的方案，只需可信中心给用户颁发一次私钥，而由用户在每次使用时根据该私钥来生成不同的公钥，从而保证了多次使用活动的不可联系性．同时在法院授权许可的情况下，可信中心可以揭示用户的身份，以防止用户的犯罪。     

基于角色的域-类型增强访问控制模型研究及其实现

安全系统只有能够支持多种安全政策才能满足实际需求.基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)是一种政策中性(Policy Neutral)的新模型,已经实现了多种安全政策.域-类型增强(Domain and Type Enforcement,DTE)安全政策充分体现了最小特权(Least Privilege)和职责分离(Separation of Duty)的安全原则,但是,RBAC96不便于直接实现DTE.根据RBAC和DTE的思想,本文提出了"基于角色的域-类型增强访问控制"(Role-Based Domain and Type Enforcement Access Control,RDTEAC)模型.该模型继承了RBAC96的优点,又体现了DTE的安全思想,并易于实现DTE安全政策.此外,我们还在Linux上实现了RDTEAC模型的一个原型.     

基于拍卖的网络带宽分配方法的研究

基于拍卖的网络带宽分配方法的研究日益受到学术界的重视,主要集中在具有激励兼容性的Vickrey拍卖上.本文首先分析并比较了目前最具代表性的两种Vickrey拍卖方案(灵活市场模型和改进的第二价格拍卖),指出其在网络可扩展性、工程效率等方面的不足.然后提出了一种新的基于统一价格拍卖的资源分配算法,论证了其在网络这一特定环境中具有激励兼容性.该算法具有与网络状态无关的特性和更高的运行效率.最后,用NS-2仿真平台验证了该算法的有效性.