操作式条件反射训练对大鼠脑海马区游离氨基酸的影响

利用邻苯二甲醛(OPA)柱前衍生-反相高效液相色谱(HPLC)分离-荧光检测的分析方法测定了海马区细胞外液中游离氨基酸的含量,对少至5μL的微透析液中的18种氨基酸进行了定性和定量分析。当信噪比为3时,各氨基酸的最小检出量在0.5～6.0pmol之间。实验结果表明,操作式条件反射学习训练和与之形成的巩固记忆可使海马区递质氨基酸及其它游离氨基酸的释放和/或代谢量增强。这一结果支持海马是与学习记忆有密切关系的脑神经核团的看法。     

基于智能设备的汉语学习软件的研究与开发

本文研究了汉语教学软件在Android 开发平台下的开发与实现过程,系统主要由Android软件开发工具包和Eclipse集成开发环境进行开发,利用Android的API函数接口,通过自动选型规则实现了维汉英多种文字的正确显示及处理等问题,进而给用户带来更加方便的汉语学习环境。在存储及处理大量的相关图片和音频文件时,利用了Android集成的小型嵌入式轻量级数据库SQLite的开发接口。除此引用3G信息化时代中最受欢迎的语音合成技术（TTS）来实现此平台中声母韵母的标准发音,本研究为维吾尔族民众提供随时随地都能方便的学习汉语的环境,从而更好的满足新疆少数民族的应用需求。     

基于深度学习的雷达成像研究进展

深度学习(DL)在语音识别、图像物体识别上取得了卓越的成效,深度学习代替传统处理技术,成为了研究该领域的主要处理方法。在雷达领域,深度学习用于雷达目标识别和分类,也取得了很好的效果,进而,人们试图将深度学习用于雷达成像。本文根据近几年所公开的文献资料,按照雷达成像的特点,分类介绍深度学习用于雷达成像的研究进展;之后,对深度学习用于雷达成像的可行性、样本选取、泛化以及成像质量的评价等开放性问题提出了作者的设想,并对深度学习用于雷达成像进行了展望。     

Analytical solution for a class of learning by doing models with multiplicative uncertainty

We find the closed form optimal solution for a class of learning by doing models, where multiplicative uncertainty is introduced in a piecewise linear cost reduction function. Previous literature does not find the closed form optimal solution for these models. We consider a monopolist, facing a linear demand function. The optimal policy for the resulting problem is shown to be piecewise linear and continuous. The optimal output increases with unit cost for certain values of the latter. Numerical examples are provided.     

延展式教学在理工专业课中的实践与探索

本文提出的延展式教学方法主要包括两个方面:一是针对教材中的某些知识点查阅国外相关的文献资料,掌握这些知识点的具体实例,使课本知识延伸和拓展到未来工作可能面临的问题中,同时增强英语文献的阅读能力,做到一举两得;二是使用基于项目的学习方法 PBL(Project-Based Learning)让学生以小组形式做一个综合性项目,培养学生归纳总结知识的能力。     

基于广义回归神经网络的阳极效应自动预测

摘要：针对当前阳极效应预测方法存在精度低、过拟合等缺陷,根据阳极效应的非线性、时变性等变化特点,设计了一种基于广义回归神经网络的阳极效应自动预测模型。首先采集阳极效应预测的样本,并对样本数据预处理,建立阳极效应预测的学习样本,然后将阳极效应的学习样本输入到广义回归神经网络进行学习,构建阳极效应自动预测模型,最后进行了具体的阳极效应预测仿真实验,并与其它模型进行了阳极效应预测的对比测试。结果表明,广义回归神经网络可以有效的拟合阳极效应变化特点,提高了阳极效应预测精度,而且预测误差明显要小于当前其它阳极效应预测模型,具有较高的实际应用价值。     

特征关联编码对相似声目标学习记忆的影响

为了考察特征关联编码对相似声目标学习记忆的影响,对两组被试进行了相同任务的学习记忆实验.学习周期为13天,每天学习强度(声目标呈现次数)相同,学习结束后进行了遗忘测量,持续到第16天.对照组未采用任何特殊记忆方法,实验组在学习记忆任务时呈现听觉特征与数序关联编码信息.实验结果表明,实验组被试整体记忆饱和点出现较晚,且容量有显著提高,但记忆遗忘速率较大,不过保持量相对对照组更高.实验证明了听觉特征与数序关联编码能够提供有效的记忆编码信息,提升被试的学习记忆效率.     

基于机器学习的光网络路由与频谱分配机制研究

对于光网络而言,路由与频谱分配是制约光层资源利用率和光网络容量的重要问题之一.机器学习迅速发展,为光网络管理与控制的智能化、自动化提供了新的发展方向.本文回顾了近年来基于机器学习的路由频谱分配相关研究,介绍了光网络控制中常见的机器学习算法,描述了基于神经网络和强化学习的路由频谱分配机制,最后分析了当前研究在泛化性和可靠...     

基于计算机视觉的电信运营商智能巡检机器人技术研究

本文构建了面向电信运营商机房配电设备的智能巡检机器人及视觉检测系统,具有环境感知、行为控制、导航规划与动态决策等功能,通过传感器感知环境信息和自身的速度、位置、姿态等信息,处理感知信息并作出正确的决策和行为控制.设计和实施了一种基于RPN+SVM级联网络的运营商机房配电设备异常检测方法,对深度学习模型Faster-RC...