浅谈IPRAN移动回传技术在通信网络中的发展与应用

本文简要阐述了IPRAN技术的发展、优势、组网及应用，分析IPRAN技术实现的综合业务承载网的技术特性，提出了IPRAN技术演进的可行方案。     

碎片趋势下互联网平台上信息的优化传播

在各类社交网站是信息传播的有利平台这一现实条件下,我们利用该实际问题与传染病传播模型的相似性,以及其本身传播方式与树状图的共性,结合以常微分方程为主体算式的计算方法,对这一问题进行了深入探讨。因此,本文建立了以传染病传播模型为基础,以实际应用问题为背景的模型改良。通过运用以上改良的模型,我们建立起了一套完整计算"从第一人发布信息起,在有限日的时间内,获取消息的人数"的算法。     

炫彩之春 花卉摄影

每当初春,就盼着春风拂过,好让埋藏在枝丫中的花儿苏醒,好让它们妆点着一眼无奇的素色冬日。就像摄影人喜欢色彩斑斓的景致一样,春天也是他们最活跃的季节,尤其对我这种喜欢生态摄影人来说,春天就是拍摄花儿的最佳季节。如何能够捕捉下这些娇艳动人的花儿?除了有好的景物之外,摄影技巧更不能忽略。     

试论新课程背景下高中信息技术教学设计的研究与实践

改革开放以来,我国经济和技术得到迅速的发展,这对我国教育事业的改革提供新的载体和动力。本文就新课程背景下的高中信息技术教学设计的研究与实践进行了探讨,以此为我国高中信息技术教学提供参考。     

提高复杂燃烧流场羟基示踪测速精度的方法

为了提高流速测量精度,研究OH荧光图像背景抑制的方法.分析识别复杂燃烧流场中存在的背景干扰,构建染噪的数值仿真模型;基于干扰图像和OH标记线信号图像的特性,采用空间变换思想,提出了自适应差分法消除发动机燃烧室剧烈反应区域的燃烧OH荧光干扰;利用空域上信号与背景残余的差别,采用空间滤波法优化背景抑制结果,最后对仿真模型和实验图片对比,验证了该方法的有效性,处理前后峰值信噪比提高了11.83dB,信噪比提高了8.66dB,速度计算误差改善到了1.2%.该方法可有效的抑制背景噪声,提高测速精度,满足激光诊断系统对测量精度的要求.     

大数据背景下的广播发展

近年来,我国的类型化广播随着经济水平的提高逐渐成熟并发展起来,无论是音乐广播还是交通广播都在取长避短,不断发挥着自己的优势,从多元化的宣传媒介中脱颖而出。但是,互联网正在深化自身的发展,移动终端的普及与应用为很多受众群体都带去了海量的音频内容,这一点实际上对我国传统的电台产生了一定的冲击,其优势逐渐被削弱,导致如今的广播媒介面临着更大的挑战。"大数据"是当下社会谈及频率最高的词汇之一,数据化发展已然成为当下的主流背景,广播类节目会随着网络大数据的变化不断地改变自身发展模式。文章从实际出发,在大数据背景下对我国广播的发展现状进行系统分析,使传统的广播更能贴合当下大众的审美理念。     

基于复化梯形公式的NGM(1,1,k)模型背景值优化

针对经典NGM(1,1,k)在背景值的影响下模型精度(拟合精度与预测精度)不高这一现状,结合复化求积公式中的复化梯形公式,推导了一种新的背景值优化公式.通过7类测试数据和2类实际数据的验证表明:推导的NGM(1,1,k)背景值优化公式显著地提高了NGM(1,1,k)的模型精度和实用性.     

高效低成本运行的新尝试——浅析唐山电视台“看路况说交通”节目系统的设计与实施

本文介绍了唐山电视台“看路况说交通”节目系统的设计与实施，通过利用淘汰设备、与交警支队合作开办节目降低成本，实现较高经济效益。     

基于B样条的TERS形貌成像背景扣除方法

在针尖增强拉曼光谱(TERS)形貌成像过程中，由于针尖与扫描台无法绝对平行、样品电子密度骤变处针尖快速升降以及扫描控制系统响应时间特性差等综合原因的影响，往往使形貌图中带有倾斜或边界面卷曲的成像背景。成像背景对样品形貌的识别和分析带来十分不利的影响，而背景扣除就是解决该问题的重要手段，也是形貌成像预处理的重要组成部分。背景扣除的原理一般是通过拟合背景的方法来扣除成像中的背景。传统的背景扣除方法是利用多项式拟合的方法对成像进行逐行的基线校正，但是该方法在处理形貌成像时常常会由于过拟合而造成样品形貌的失真，同时容易在图片上留下明显的线条纹理。针对传统方法的缺点，本文提出采用B样条曲面拟合方法，直接对样品形貌图进行曲面背景拟合，发挥B样条低阶光滑的优点，能够有效克服传统方法的缺陷。在实验中，同时利用传统方法和该方法对金单晶和合成金片的形貌图进行背景扣除，实验结果表明，两种方法都能够扣除样品形貌图中的成像背景，但与传统方法相比，所提出的方法不会造成样品形貌的失真，且不会留下线条纹理，获得了更加良好的背景扣除效果，为进一步分析样品形貌特征提供了更准确可靠的信息，是一种更加有效的TERS形貌成像背景扣除算法。     

基于置信传播的视频运动目标检测

视频运动目标的检测是目标分类和行为理解等后续处理的基础。本文提出一种复杂背景条件下基于置信传播(BP)的视频运动目标检测算法。该算法依据视频背景的空间和时间相关性,分别定义了视频背景的空间和时间能量函数,完成视频运动目标的优化检测。利用置信传播算法在相邻像素之间的信息交换来实现能量最小化,不同背景条件下的实验结果验证了该算法的有效性和准确性。