Quantum current and coulomb blockade effect in the mutual inductance coupled mesoscopic system with active source

With the development in nanotechnology,the quan-tum devices in mesoscopic size can be manufactured,such as Josephson junction device,molecule switch de-vice,super-lattice device,superconducting quantumin-terference device and etc .These mesoscopic devices…     

基于OFDM的认知无线电功率分配方法研究

针对认知无线电(Cognitive Radio,CR)需要提高频谱利用率,而正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing,OFDM)技术系统中针对子载波的功率分配算法计算复杂度高的缺点,对认知无线电中的频谱资源和功率分配方法进行了研究。提出了一种将整个信道分为多个子载波块进行功率分配的算法,该算法结合频谱检测和信道估计的结果,选取可用的通信频段并采用注水算法为每一个子载波段分配功率,并通过自适应调制实现吞吐量最大化。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱利用效率。     

化学问题解决的认知──认知变换策略的训练

本文针对中学生解决化学问题的最大缺陷--缺乏认知变换策略,对化学问题解决的几个阶段,如何采用认知一认知变换策略的训练作了叙述。通过认知-认知变换策略的训练,有利于部分学生学习方法的改进、自我评估和监控能力的培养,从而提高其解题能力。     

基于极限学习机的超短期电力负荷度量研究

针对电力负荷超短期输出数据相似度较高导致输出结果不精准的问题,提出基于极限学习机的超短期电力负荷度量方法。基于极限学习机网络计算电力负荷度量偏差,最大程度消除冗余数据。以负荷影响因素为模型输入,以负荷为模型输出,在相似性原则下,读取历史负荷数据。利用激活Sigmoid函数平滑处理样本数据,设置切换准则,设计极限学习机度量过程,完成超短期电力负荷度量。由实验结果可知,该方法 12月21日、12月25日电力负荷的波动范围分别为0～600 kW、0～1 300 kW,与实际数据存在较小的偏差,具有精准度量结果,受数据相似度影响较小。     

“题组教学法”的应用例析

“题组教学法”是指在课堂教学中教师依据学生的认知习惯,选取一组科学、合理的数学问题进行课堂教学的方法.“题组教学法”以问题进行导入激发学生的求知欲,以系列问题帮助学生建构知识体系,完善认知结构.本文中从题组展示、探究交流、讨论辨析、评价总结四个方面探讨“题组教学法”的具体教学策略.     

LD端面泵浦Nd:YAG激光器热效应研究

考虑晶体特性参量如热导率、热折射率梯度以及热膨胀系数等随温度变化的影响,通过求解热流方程给出了LD纵向泵浦Nd:YAG激光器激光介质的热透镜和热负荷比测量的表达式,分析了影响热负荷比测量的因素,对以前报道的热负荷比实验测量值与理论值存在的差别给予解释,理论分析与以往的实验结论相符.     

实验教学中科学素质的培养

科学素质是现代人的综合素质的一个重要方面,它是一个人的科学认知水平、科学认知能力、科学实践能力和科学创新能力的综合体现。传统的化学教学存在重视知识,忽视智能、忽视实践、忽视创造的偏向,实际上智能、实践、创造是各种能力的集中体现和综合运用,特别是创新能力,正是当今社会最重要的科学素质,是智力的最高形式,应引起化学教育工作者的高度重视,否则,很难把学生培养成创造型人才。本人试从化学实验教学角度对科学实践能力与创新能力的培养作一初步探讨。     

一种认知无线网络中跨层优化的频谱接入算法

针对认知无线电网络中认知用户的机会频谱接入问题,本文提出了一种新的分布式跨层频谱接入的算法。此算法针对多认知用户贪心算法自私性的缺点,引入了分布式协作接入的方法,并给出了详细的算法流程和MAC层设计细节。仿真结果表明,本文提出的方案在系统吞吐量和频谱利用率的性能上具有良好的性能和可行性。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测

人工神经网络(ANN)具有良好的非线性品质和极高的拟合精度,是一种崭新的非线性建模和预测方法。本文针对一座小型建筑建立了空调动态负荷预测的BP模型,并着重在模型结构和训练算法两个方面进行改进,提高了模型的训练速度和预测精度。     

隐私计算在分布式认知工业互联网中的应用研究

现有的工业互联网数据在互联互通过程中存在难以安全共享的问题,工业互联网发展模式急需创新。首先细化了分布式认知工业互联网的技术架构,其次探讨了工业互联网领域在数据共享与利用方面的困境,并提出了隐私计算在具体工业应用场景下的解决方案,最后根据实际需求给出了隐私计算在分布式认知工业互联网中的发展建议。