摘要：体育课中有很多的师生互动,体育教学的环境,也远比一般的室内教学更复杂。由于教学活动区域大、应用器材多,体育教学又以学生的身体活动为主,在活动中学生受伤的几率很高,因此体育教师比其它课程的教师,更要具备班级管理的艺术。本文从教学实际出发,从多方面阐述学生行为管理是提高教学质量的先决条件。

摘要：从算法思想和排序过程两方面讨论归并排序和合并排序的区别,指出归并排序算法不能以合并排序算法完全替代;进而借鉴合并排序算法设计符合标准的归并排序思想的算法,并通过实例验证算法的正确性。

摘要：针对非等概率查找问题,采用自组织线性表作为查找表,探讨了有关的算法设计方法,并通过测试用例和记录访问模式的设计,对其查找性能进行深入研究和分析,得到了预期的结果。这些结果无论对于教学和工程实践应用都具有积极的意义。

摘要：自组织线性表在非等概率查找中具有较好的效率。本文在原有3种基本构造策略的基础上,提出一种新方法———移至中位策略。该策略优化自组织线性表中记录的调整方式,减少了累计记录比较次数,从而提高了查找响应速度。在实验测试中,提出平稳的查找过程和非平稳的查找过程的概念,并分别设计相应的测试用例。实验结果表明,移至中位策略的综合性能最好。

摘要：讨论了开发网上选课系统的有关问题,并就其中的用户管理机制及实现技术作了分析和探索。

摘要：基于微波宽频段有源相控阵系统T/R组件工程化迫切需求,针对传统T/R组件工作频带不够宽、体积尺寸大、稳定性差、移相衰减精度不高等问题,本文设计了一种X-Ku波段宽频段高性能高集成T/R组件。在突破八通道组件架构设计技术、基于LTCC整板的高密度集成设计技术、宽带GaN功放高可靠高效率及散热设计技术、高频宽带高隔离防腔体效应设计技术、组件模块化设计及可制造性设计技术等关键技术基础上,研制出X-Ku波段10~18 GHz八通道T/R组件。组件具有收发放大、幅相控制和安全保护等主要功能,实测结果全频带内输出功率≥23.9 W、噪声系数≤3.52 dB、移相精度≤3.90°(RMS,均方根值)、衰减精度≤0.94 dB(RMS)、驻波≤1.98、效率≥23%。其中,工作带宽指标由之前的单频段10~12 GHz、15~17 GHz拓宽到宽频段10~18 GHz,输出功率由之前的10 W量级提高到20 W量级,噪声系数由之前的4.3 dB提升到小于3.52 dB。本组件具有高频、宽带、高效、高集成的特性,可应用于新型综合传感器雷达系统、多功能综合电子系统等装备中。

摘要：情绪影响身心健康及认知功能等,因而在人们的生活中扮演着重要角色.自动情绪识别有助于预警心理疾病和探索行为机制,具有巨大的研究与应用价值.在过去十余年中,研究者们提出了各种情绪识别方法,但均存在不同方面的不足:基于脑电图(Electroencephalography,EEG)信号的方法需采用专业、昂贵且不易操作的脑电仪;基于视觉和语音的方法存在隐私泄露的风险;基于手机使用模式分析的方法其可靠性和准确性有待提高等.本文利用生理信号如呼吸音、心跳音及脉搏等与情绪的潜在关联性,创新性地提出基于低成本、普适易用可穿戴硬件的情绪识别技术,借助多模态数据融合对不同类型数据进行有效利用,既减少了数据冗余又有效提升了系统性能.此外,在保证良好识别准确率的前提下,为提升情绪识别模型对不同用户的泛化性、最大化降低新用户的使用成本,本文提出了基于多源域对抗思想的情绪识别模型,借助少量来自新用户的无标签数据实现模型的无监督迁移,再辅之以极少量有标签数据微调分类器参数可进一步提升情绪识别准确率.为验证所提情绪识别方法的有效性,本文设计并实现了一套融合麦克风与光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器以测量人体心跳音、呼吸音及脉搏等生理指征的可穿戴系统.基于此系统,本文在不同设置下开展了大量实验并对不同影响因素进行了评估.实验结果表明:对于四类基本情绪,本文所提方法单被试识别准确率可达95.0%,跨被试识别准确率为62.5%,比基准方法提升了5.3%.结合有监督小样本参数微调,识别准确率可进一步提高至81.1%,比基准方法提高了12.4%.上述结果验证了本文所提方法的可行性,为泛在情绪识别研究做出了崭新的探索.