物理演示实验开放教学的探讨

介绍了以能力培养为主线的定性与半定量物理演示实验开放式教学模式及其在我校的运作情况。     

GSM中归属位置寄存器数据库的设计与实现

基于某种移动通信系统（ＧＳＭ）数字程控交换机归属位置寄存器（ＨＬＲ）数据库系统的工作原理,对ＨＬＲ数据库内容特别是用户数据进行详细分析,针对用户数据容量大的特点,设计出模块数据存储方案;并且通过定义数据特征描述表给出了独立于存储结构的用户访问模型和一组高效的ＡＰＩ函数。整个数据库设计方案数据冗余度小,操作简单快速,在应用层较好地屏蔽了数据的存储结构,数据调整灵活。     

浅谈过冷度产生原因及消除方法

1．过冷度对机组运行经济性和安全性的影响 凝结水过冷度表征了凝汽器热井中凝结水的过冷却程度，凝汽器热井出口凝结水温度与凝汽器在排汽压力下对应的饱合温度之差即称为过冷度。     

基于FPGA单总线温度测量在多点测温方向的应用设计

本文提出了一种基于FPGA的单总线多点测温的应用设计方案,只需3根线就能完成几十个甚至上百个温度点的测量,与通常单线单点测温相比,具有线路简单、占用资源少、扩展维护方便等特点。通过实验样机验证:基于FPGA的1-wire多点测温设计方案是可行的,已成功实现单总线8个温度点的实时测量,并试验样机工作稳定可靠,此设计方案可应用在工业生产、民用生产、军工设备等设施的多点温度检测与控制等领域。     

Investigations of ionization-induced injection of laser wake field acceleration using phenomenological model

We develop a phenomenological model to investigate dynamics of ionization-induced injection. In the ＂bubble＂ regime of laser wakefield acceleration （LWFA）, it is found that there is an upper limit for laser intensity of ionization-induced injection. In the plane perpendicular to the laser polarization, when the laser pulse is linearly polarized, ionization-induced injected electrons exhibit a filamented structure and semi-coherent betatron oscillation.     

A new nonlinear oscillator with infinite number of coexisting hidden and self-excited attractors

In this paper,we introduce a new two-dimensional nonlinear oscillator with an infinite number of coexisting limit cycles.These limit cycles form a layer-by-layer structure which is very unusual.Forty percent of these limit cycles are self-excited attractors while sixty percent of them are hidden attractors.Changing this new system to its forced version,we introduce a new chaotic system with an infinite number of coexisting strange attractors.We implement this system through field programmable gate arrays.     

科技支撑粤东西北传统产业升级的现状、路径和对策研究

正自改革开放以来,广东省经济总体水平表现抢眼,多年蝉联"地区GDP全年总量"全国第一,但近年屡有被后起之秀江苏、山东等省赶超的压力,且省内各区域的经济发展呈现出严重不平衡的态势。从地域来看,广东省的粤东西北地区人均GDP仅相当于全国平均水平56.4%和全省平均水平的39%,与珠三角之间的差距巨大。如何协调粤东西北地区与珠三角地区的均衡发展成为一道亟待破解的难题。1问题的提出     

卷积神经网络在流场重构研究中的进展

近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望.