An Exploratory Study of E-Business Success Factors

E-business success factors are Important for traditional enterprises to implement e-business. This topic is attracting more and more researchers to study. This paper makes an exploratory study on the factors influencing e-business success. Firstly, based on the literature review, 52 factors are suggested. Secondly, two rounds of survey with Delphi method are conducted. Qualitative and quantitative analysis are used to identify 57 factors. This is the foundation of empirical study.     

IEEE 802.11g性能分析及应用

全面介绍IEEE802.11g标准的无线局域网,详细讲述IEEE802.11g草案标准的概念、产生背景、特点、构件及其体系结构和发展前景,探讨实现IEEE802.11gWLAN所需的关键技术及其双频多模应用方式,同时分析IEEE802.11g标准的网络性能。     

一种通用型的目标数据仿真

给出了一种通用型的雷达目标模拟器 ,它能够方便直观的产生各种特征的三维目标轨迹 ,可实时离散出目标点迹 ,为雷达数据处理及精度分析提供数据来源。目标轨迹由一组特征点定义 ,修改方便 ,应用灵活     

身份管理渐行其道

目前人们面临的网络安全问题越来越严峻，不仅包括计算机病毒、垃圾电子邮件等的挑战，对信息资源的有效存取保护要求也在提高。身份管理技术能对用户身份标识进行集中与简化管理，实现安全、简便登录等功能，不但削减了投入和维护成本，还提高了效率，因此近来得到迅速发展。2003年的调查显示，身份管理在安全产品市场增幅达45％；在各企业应用普及率已达到17.9％。但身份管理还需要解决提高单点登录安全性，实施多方可靠数字身份以及本身复杂性等问题。     

集成电路生产中废气的污染及治理

介绍集成电路生产中产生各种废气的种类,废气中有害物质浓度及其危害性,并依据工程实践,评述了各类有害废气的各种处理方法。     

A New Approach for Built‐in Self‐Test of 4.5 to 5.5 GHz Low‐Noise Amplifiers

This paper presents a low‐cost RF parameter estimation technique using a new RF built‐in self‐test (BIST) circuit and efficient DC measurement for 4.5 to 5.5 GHz low noise amplifiers (LNAs). The BIST circuit measures gain, noise figure, input impedance, and input return loss for an LNA. The BIST circuit is designed using 0.18 μm SiGe technology. The test technique utilizes input impedance matching and output DC voltage measurements. The technique is simple and inexpensive.     

人工神经网络理论及其应用

简要介绍了人工神经网络的发展过程和基本理论，从神经网络具有自学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力三个方面论述了其特点和优越性，详细阐述了在模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、自适应的人机接口、优化计算、通信以及其它方面的应用，探讨和分析了其发展前景。     

子空间方法盲多用户检测技术分析与探索

着重分析了基于子空间跟踪的盲线性多用户检测算法 ,并对其内部算法模块进行了仿真比较 ,最后对算法性能改善方法提出了自己的新思路     

多传感器目标的模糊识别

根据模糊理论，采用信息融合技术和模糊识别技术，讨论了在多类传感器网内进行多目标模糊识别的一般原理和方法。     

海杂波中基于混沌预测的目标检测方法改进

基于记忆库非线性预测的NP-CFAR方法是目前混沌海杂波背景中目标检测的一种典型而先进的方法.考虑到海杂波功率与特征的时变不稳定性,本文提出运用旋转超盒分类取代这一方法中的NP-CFAR进行目标检测,并探讨了运用盒维数特征提取进行预处理以节省运算开销的问题.仿真实验验证了本文所提改进方法的有效性.