基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

PMSM转矩估计算法研究及其嵌入式代码自动生成

伴随着石油资源的不断减少和人们对生存环境的重视不断加深,电动汽车的发展越来越受到各国政府和汽车企业的重视。电动汽车控制的关键在电机电磁转矩控制。文章研究了基于车用永磁同步电机的矢量控制模型的滤波器法和饱和反馈法转矩估计算法,比较了算法的优劣。接着利用MATLAB平台生成了该算法的嵌入式代码并进行了验证。     

一种基于微课程的信息类学科移动微学习平台的构建

微学习是基于学生注意力集中时间段的特点提出的,微课程是对微学习的一种发展,是强化学生体验的一种更细化的方法。文章以满足学生身心发展需求出发,积极构建一种基于微课程的信息类学科移动微学习平台,进一步促进微学习的目标要求。     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。     

CHOCOLRTE 撩动心弦的纯美 LG KG90巧克力手机

手中曾经用过的手机有多少，早已是个无法查证的数字，只记得第一次听到和弦时耳际的兴奋，第一眼看到彩屏时的欣喜，第一次触摸到金属机身边的激动……当手机这个名词早已延伸至电子产品的范畴之外，我们分明又感觉到这种消费电子产品所拥有的越来越丰富的内涵，一些越来越多无法被量化的东西。就像LG KG90（以下简称“巧克力”）刚刚落于掌心之中的那一刻，心弦瞬间奏出的音符是难以名状的……[编者按]     

H.264变换和量化算法研究

详细分析了H.264视频编码标准中的整数变换原理,阐述了与变换相关的量化过程.H.264标准中采用了4×4块的整数变换算法,并将尺度调整融合在量化过程中,有效地降低了编解码的运算量,且不存在反变换的匹配误差,精度更高.最后给出了变换和量化算法的软硬件实现方法.