摘要：在低信噪比环境中及极远测距范围内获得高精度距离测量量是深空测距面临的挑战。再生测距系统通过在航天器中将测距码再生,可将下行链路信噪比提升约30dB,从而解决低信噪比问题,但是已知测距码的无模糊测距距离难以满足未来深空测距需要。通过对复合函数与测距误差的关系进行系统分析,提出通过改变复合函数降低测距误差的方法,并用m序列及新复合函数设计新测距码。共设计8个新测距码,测距误差方差比已知测距码降低0.28~3.78dB,无模糊测距距离从7.5×10^(4)km提升至117×10^(4)~17884×10^(4)km,扩展了15~2384倍。其中包含一种直流分量为0的完全均衡的测距码。仿真结果表明:新测距码能为未来深空通信及深空探测提供更远距离内更高精度的距离测量支撑。

摘要：为了满足机器人专业课程实验研究性教学需求,设计一个多传感器融合的无人车自主定位实验。选择智能机器人开放平台作为载体,在硬件平台上研究退化环境实验,实现3D激光惯性融合的定位与建图。在实验环节中,首先,通过惯性测量单元(IMU)获得位姿信息,通过激光雷达获得点云数据,利用扩展卡尔曼滤波处理位姿信息,并利用体素滤波处理点云数据,从而完成数据预处理;然后通过坐标转换实现激光惯性组合定位;最后在硬件平台上研究退化环境实验,实现3D激光惯性融合的定位与建图。实验结果表明,IMU测量数据有较高的准确性,而激光点云则会约束IMU的测量偏差。这种组合方式能够有效地提高同步定位与建图(SLAM)系统在复杂现实环境中的测量精度和鲁棒性,适用于无人车的自主定位。应用表明,该实验系统使学生获得了综合训练,提升了学生的综合实践创新能力和科研创新能力,并取得了良好的教学效果。

摘要：图神经网络(graph neural network,GNN)是处理图结构数据的强大工具,能够捕捉节点间的复杂关系和特征.但GNN的离散架构导致其在表示图结构、建模图演化、适应不规则数据和计算开销等方面面临诸多挑战.面对这些挑战,神经常微分方程(ordinary differential equation,ODE)由于能够模拟系统状态的连续变化,具备“连续深度”的编码和推断能力,被作为解决GNN面临挑战的全新方法而引入.然而,神经ODE是为欧式结构数据设计的,无法直接捕捉图结构特性.因此,提出了图神经ODE,一种将神经ODE与GNN结合的新架构,可以更好地适应图结构数据并充分利用其特性.近年来,图神经ODE相关研究已经深入到图机器学习的各个方向中,引发了新的研究热潮.在此背景下,适时地对图神经ODE研究前沿进行了系统性综述.首先,回顾了GNN的关键优势和面临的诸多挑战,阐述了引入神经ODE并与GNN结合的理论基础和实践意义.随后,详细介绍了图神经ODE的背景和基本概念,并提出了一种新颖的分类方法,在此基础上对当前的相关方法进行了全面描述.然后,介绍了相关研究常用的验证方法,包括下游任务及数据集.进一步,深入探讨了图神经ODE在多个实用领域上的应用.最后,对图神经ODE面临的挑战和未来发展趋势进行了总结和展望.

摘要：随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加，印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况，提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个激活函数进行学习和训练，建立了精度更高的MLP模型。之后，结合Bagging算法构建多个并行的MLP模型。所提出的神经网络多物理模型可以快速准确地预测PCB的电热响应。实验结果表明，此方法与有限元法相比，可以节省约97%的计算内存和99%的计算时间，与传统神经网络如随机森林(RF)、长短时记忆(LSTM)网络、MLP相比，该方法表现优良且泛化能力较好，为提高PCB设计效率提供了一种可行方法，为PCB热分析提供了更高效的解决方法。

摘要：本文旨在通过构建DEA-Malmquist区域经济增长数字流通贡献率指数分析模型,在该模型中引入动态权重模型,使得权重能够根据实际情况进行自适应调整,基于该模型实证分析数字流通对区域经济增长的影响。在研究中通过计算数字流通贡献率指数(D),对山东、珠三角和长三角地区数字流通贡献进行分析。研究发现,数字流通对区域经济增长具有积极影响。数字流通的高效运作加速了商品和服务的交易,提高了资源配置效率,推动了经济发展。本文研究成果不仅丰富了区域经济增长与数字流通方面研究的理论模型,并且得出的实证结论对政府决策和企业战略制定具有重要指导意义。

摘要：随着我国全面进入小康社会,人们对自身健康状况越来越关注,个人健康助手类的产品也因此在市场上风靡起来。健康智能手环是一种时尚便捷的可穿戴智能设备。该文设计一款基于STM32单片机和MAX30102等模块的个人健康助手系统。使用者通过该系统可以实时了解自身的健康状况。该系统具有设计小巧、便于携带、方便使用等特点,即时反馈人的身体健康状况,起到保护使用者身体健康的作用。

摘要：为满足无线通信技术对高性能功率放大器的需求,提出一种新型宽带高效率B/J类功率放大器的设计方法。区别于传统连续B/J模式,设计中引入变量因子重塑其时域电压波形表达式,推导出扩展的阻抗设计空间。扩展的阻抗设计空间增加了阻抗匹配的灵活度,拓展了带宽,同时仿真表明可获得与传统连续B/J类功率放大器相同的功率和效率。基于此新型阻抗匹配技术,设计了一款工作频段为1.5~2.5 GHz的GaN HEMT宽带功率放大器。测试结果表明,在该频率范围内,输出功率大于40.6 dBm,漏极效率为72.4%~79.1%,增益为10.6~11.9 dB表明,所提出方法具有有效性.

摘要：Java虚拟机技术是一种跨平台的编程语言运行环境,是计算机领域中的重要部分。通过Java虚拟机技术,开发人员可以实现更高效的内存管理和多线程并发操作,提高程序运行的性能和稳定性。文中从Java虚拟机的基本理论出发,通过优化其执行技术,利用S3C2440芯片和Linux系统实现Java虚拟机设计,以期能为跨平台编程语言的发展提供技术支持。

摘要：该项目是在社区养老的基础上,为居家老人设计的一款具备健康检测、一键求助社区功能的智能轻便手环。该产品以方言识别为特色,旨在解决老人语言沟通问题,助力老人实现居家养老。

摘要：当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为了克服上述亟待解决的关键性难题,本文提出一种多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法.首先,探索分析真实自然图像和GAN合成图像在不同色彩空间相邻像素之间的差异,并设计差异度量算法,完成色彩通道选择.其次,利用图像像素间的高度相关性,在八个方向上通过二阶马尔可夫链对相邻像素之间的差分数组进行建模,提取差分像素邻接矩阵特征.最后,利用上述特征,设计一种简单且高效的集成分类器完成GAN合成图像的检测任务.在基于StyleGAN模型合成的伪造人脸数据集中,所提出方法的检测准确率高达100.00%;在小样本训练约束条件下,正负样本对数仅仅为2时,检测准确率高达99.65%;在单类样本训练约束条件下,正样本数仅仅为50时,检测准确率高达92.84%.在基于更先进的StyleGAN2和PGGAN模型合成的伪造场景数据集中,所提出方法的检测准确率达到99.96%以上.以上大量实验表明,本文所提出的方法明显优于比较的GAN合成图像检测方法.本文方法已经开源:https://***/cyxcyx559/ccss.