摘要：设计任意调控极化的电磁器件是一个研究热点,其中多功能可重构电磁器件在雷达、卫星通信等领域有着广泛的应用.本文设计了一种基于正本征负极(PIN)二极管可调谐的多功能可重构极化转换超表面,可以实现不同频段内的线极化波转换、线极化波-圆极化波转换和全反射功能的切换,在斜入射角小于30°时,多功能转换器能保持高效的宽带极化转换特性.这种转换和重构特性主要是由于结构本身的各向异性和PIN管不同状态时耦合模式的改变.此外,利用表面电流解释了偏振转换的物理机理,电谐振和磁谐振的共同作用导致了偏振转换.最后,对该结构样品进行实验验证,其结果与仿真吻合较好.该器件在极化调控、频率控制、智能反射面设计和天线设计等方面具有潜在的应用价值.

摘要：基于骨架数据的细粒度人体动作识别是一项重要的研究课题,但未被充分解决.由于骨架数据缺乏视觉表观信息,相似类别的人体动作很难被现有的深度网络模型识别.在这项工作中,我们提出了一个新型的运动显著性探测器(motion salience prober,MSP),并引入了配对学习(motion salience prober-incorporated pairwise-learning,MSP-PL)框架,以实现细粒度的骨架动作识别.我们的MSP-PL框架在构造成对的相似骨架运动样本基础上(查询样本与探测样本),利用运动显著性学习机制,促进编码器学习精细化的运动特征.其核心模块MSP可以在我们设计的探测样本和损失函数的帮助下,增强查询样本的显著性运动特征,并消除冗余的噪声.本文设计了3种探测样本构造策略来生成查询–探测样本对,辅助模型识别查询样本的动作,并测试了它们对模型性能的影响.在NTU-RGB+D120数据集与Kinetics-Skeleton数据集上的大量实验表明,我们的MSP-PL框架是通用的,大多数骨架特征编码器可以无缝嵌入其中,并显著提高其准确性.5个主流的编码器对精细化动作的平均分类准确率提高了2.4%以上.此外,我们的MSP-PL框架在与最新的编码器相结合时,在骨架动作识别方面达到了最先进的性能.

摘要：利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现.

摘要：论述了基于SNMP的防火墙代理FW-Agent模型的设计原理和模型的组成,并详细论述了主要模块的功能,最后给出了实现FW-Agent的主要技术.

摘要：仪器设备与实验室管理是学校教育管理信息化的一个重要组成部分,本文以《高等学校基础课教学实验室评估办法和标准》和教育部最新发布的《教育管理信息化标准(第一部分学校管理信息标准)》为参照标准,研究设计出一套功能全面、技术先进的基于分布式多层结构的实验室管理信息系统(LabMIS)。

摘要：基于阻抗匹配原理提出一种具有宽带微波吸收、高灵活性和高透光性的超薄反射型超材料吸波体,该吸波体由硬度小且高度光学透明的导电膜和介质基板构成,可实现柔性和高透光性。电磁仿真结果表明:在8.22~22.76 GHz的频率范围内,吸波体的吸收率大于90%,吸收总带宽为14.54 GHz,相对吸收带宽达93.9%。由于谐振层图案的中心对称特点,吸波体表现出对电磁波极化不敏感的特性。此外,对于入射角小于60°的电磁波,它仍然表现出良好的吸收性能。该研究结果表明所提出的超材料吸波体在医疗设备、航空航天以及雷达隐身方面具有巨大的应用潜力。

摘要：建立数据分析中心是实现我国企业强健康发展的需要,也是满足新产品开发的需要。数据分析中心具有提供基本数据分析及特殊数据分析功能,以及进行定期统计分析,提供调研结果的功能。其主要业务活动包括开发活动整体分析、市场态势综合分析、目标市场定位分析。数据分析中心的构建,核心是数据库系统的设计及数据处理平台的架构。

摘要：合作学习是建构主义学习理论指导下的一种学习策略。随着多媒体技术、网络技术、通讯技术的飞速发展,极大地推动了合作学习的发展。本文介绍的是如何构建基于网络的合作学习环境,着重从三方面分析了学习资源的设计;辅助通讯工具的种类及其特点;以Blog为合作平台的可行性分析等。文章最后提出了一个以Blog为合作平台的学习环境模型。

摘要：数据科学在教学实践领域的深度融合应用,为推动智能化决策和个性化学习、实现精准施教提供发展方向。学习者模型作为数字化教育实践领域的核心部件,以内部心理机制和外部行为结构理解学习者在学习实践场域中的结构形态。研究在学习实践场域下,融合学习活动流作用机制,提出一种学习者模型设计通用框架,关注模型的结构特征和内部层级关系。结合粒计算和数据分析方法分别对通用框架中的本体模型、知识模型、认知模型、行为模型和情感模型进行设计与计算分析。最后,基于有序偶表达形式构造元组间有序递归的完整学习者模型结构列表,实现可共享、重组的学习者数据模型。

摘要：任何一种学习形态的有效开展都离不开丰富的学习资源。基于手持终端的微学习活动同样如此。受手持终端功能的影响,微学习资源的设计方法有所不同,但都离不开真实学习情境的创设。因此,研究手持终端环境下的微学习资源的情境化设计具有重要的意义。