雷达装备技术保障能力评估问题研究

针对雷达装备技术保障能力评估中的许多不确定性因素,以及指标选取困难、具有模糊性等问题,文中通过对雷达装备技术保障系统的分析,对构成系统的各项指标进行多方面考虑,给出了雷达装备技术保障能力评估指标体系,并建立起利用模糊评判方法进行技术保障能力评估的模型。文中应用模糊综合评价方法对雷达装备的技术保障能力进行了评估,通过实例分析,该评估方法具有一定的实用性。     

启蒙视野下的中国科幻小说发展流变

20世纪中国科幻小说创作呈现出科学观窄化、科技美学不张及人文哲理思考空间受限等不足,这源于将科学幻想作为民族国家启蒙的工具,以及前工业化时代的社会现实。20世纪八九十年代出现了以科技为中心的“人学”转向,新世纪则具备了较为成熟的出版平台和作家群体,二者促成了新世纪中国科幻小说新质的发生。表现为：一,开启了主流文学未竟的工业现代性启蒙之路,深化了现代性思考,建构起技术诗学这一新美学维度及以科技为轴的新历史维度,形成独特的“中国标识”;二,生成了后现代社会启蒙与世俗享乐主义的新价值体系。由于主流文学与科幻小说的长期隔阂,致使科幻小说的启蒙思考难以形成对主流文学启蒙观的补充,如何消除隔阂,确立科幻小说的文学价值和地位,任重而道远。     

基于毛细管电泳-质谱联用技术的代谢/蛋白质组学分析

毛细管电泳-质谱(CE-MS)联用技术具有高灵敏度、高分析效率、低样品损耗等优点,在强极性和带电荷的物质分析中具有明显优势,已广泛应用于生命科学、医学、药学等多个领域。在过去的十几年,影响其应用的主要因素包括系统的稳定性、实验的可重复性、数据的准确性等。为解决现有问题,进一步拓展其应用,研究人员在技术设计和改进等方面做了大量工作。医学和分析化学领域的相关研究证明了CE-MS在代谢组学和蛋白质组学中的实用性。这篇文章综述了2015年以来,CE-MS在技术和应用方面的最新进展,为未来的技术发展及应用提供借鉴。为提高CE-MS的分析效率和数据可比性,该文对多个方面的研究进行了讨论,包括涂层与样品的相互作用、接口技术、运行参数和数据处理方法。文中关于复杂样品(组织、细胞、体液等)代谢组学/蛋白质组学的综述研究,使癌症病理分析、药物开发和疾病监测等分析数据更加可视化,为CE-MS临床分析应用提供借鉴。除了对CE-MS的最新发展进行综合评述外,还提出未来应加强3个方面的研究:(i)从样品前处理和分离技术方面优化分析方法;(ii)从毛细管涂层和接口技术方面调整分析技术;(iii)从临床研究和数据分析...     

探究远程教育中新媒体技术优势及具体应用

远程教育的发展与当代计算机网络技术和媒体技术的进步有直接关系,从计算机软件中的远程协助,再到今天的移动智能终端课程直播,都反映出新媒体技术的演进对远程教育模式的影响。基于此,本文将结合新媒体的技术优势分析,阐述其在远程教育中新的应用形态。     

9MeV行波直线加速器用四极透镜系统状态分析

分析了大型海关集装箱检测系统用的9 MeV电子直线加速器的四极透镜系统变为斜四极透镜系统对束流聚焦特性的影响。对三单元四极透镜系统聚焦参数、制造和安装误差进行了分析,给出了参数选择方法和合理的误差要求。以上计算利用束流动力学程序TRANSPORT完成。     

云计算环境下网络信息安全技术发展研究

云计算、大数据等技术的出现使网络信息环境进入了全新的阶段,数据采集和计算效率大大提高的同时,网络信息安全性也受到了巨大的挑战.文章结合云计算环境下网络信息防护所面对的挑战,就网络信息安全技术的实施策略和发展趋势进行了探讨.     

基于聚类技术的股市基本趋势规律挖掘

提出采用技术指标构造特征空间,在特征空间上用模糊核聚类算法寻找股市规律的股市技术分析方法。对1997年以来的沪深大盘指数进行了实证分析检验,识别出了市场基本趋势的演化规律,显示出该方法具有长期预测市场发展方向的能力。     

Ka频段双模航空客舱宽带卫星通信系统总体设计

针对民航市场对客舱宽带卫星通信的迫切需求,提出了一种基于Ka频段高通量卫星的双模解决方案.研究了系统设计的诸多方面,包括卫星资源选择、网络结构、技术体制和适航性.详细介绍了机载设备的组成和双模工作原理,分析了几个与设计实现密切相关的技术指标.方案设计和技术指标分析结果对实际工程应用有一定的参考价值.     

Machine Learning for Perovskite Solar Cells and Component Materials: Key Technologies and Prospects

Data-driven epoch, the development of machine learning (ML) in materials and device design is an irreversible trend. Its ability and efficiency to handle nonlinear and game-playing problems is unmatched by traditional simulation computing software and trial-error experiments. Perovskite solar cells are complex physicochemical devices (systems) that consist of perovskite materials, transport layer materials, and electrodes. Predicting the physicochemical properties and screening the component materials related to perovskite solar cells is the strong point of ML. However, the applications of ML in perovskite solar cells and component materials has only begun to boom in the last two years, so it is necessary to provide a review of the involved ML technologies, the application status, the facing urgent challenges and the development blueprint.