基于RSSI测距误差修正的方法

基于RSSI的测距是一种低成本的距离测量技术。在分析影响RSSI测距误差的因素后,根据实际情况设计一种用于修正RSSI测距误差的方法,以减少由各种综合性因素引起的测距误差给节点定位带来的不良影响。理论分析和仿真结果表明,该修正方法可以有效地降低节点的定位误差。     

“两段式”工科化学系列课程体系的实践与完善——大一化学原理与物理化学课程衔接的实践

现代基础化学课程作为工科化学系列课程改革项目的一个环节，在我校已经运作了五年。本主要介绍和分析了该课程化学原理部分的教学中与物理化学有关内容进行衔接的问题，同时也提出了在课程改革中应当注意的方面。     

普通地方高校计算机类专业建设的思考

文章以全面提升专业建设水平和服务经济社会发展能力,提高人才培养质量为宗旨,结合信阳师范学院计算机与信息技术学院的专业建设的现状,从专业建设、课程建设、实践教学和实验室建设等方面阐述了地方普通高校计算机类专业建设的思路。     

多组分紫外光纤包层玻璃化学稳定性

研究了紫外光纤用包层玻璃组分的变化以及外掺ZrO2对光纤包层玻璃化学稳定性的影响。结果表明,通过改变S iO2/B2O3、B2O3/A l2O3、B2O3/(K2O Na2O)的质量比,以及适当增加外掺ZrO2含量,可以明显地提高碱硼硅酸盐玻璃化学稳定性。红外光谱分析表明玻璃化学稳定性提高的主要原因是Zr4 的加入促进了玻璃内部的[BO3]层状结构逐渐转变为[BO4]网络状结构。     

3-氯丁醇的合成研究

介绍了以 1,3 丁二醇为原料 ,通过乙酰化、酯交换二步制备 3 氯丁醇的方法 ,对主要的影响因素做了考察并得出结论 :乙酰化温度小于 5 0℃ ,1,3 丁二醇与乙酰氯的摩尔比为 1∶1 2 ,酯交换时间为 10h ,总收率达到 75 %。     

城市构筑物暴雨内涝分层模拟技术及应用

气候变化和城市快速发展,导致我国城市洪涝问题日益突出。城市洪涝模拟是当前城市洪涝灾害风险管理领域研究热点,但国内外依然缺乏针对城市多层构筑物的精细模拟技术和方法。城市立交桥,是一种典型的城市多层构筑物,极易遭受洪涝灾害,并对城市交通造成严重影响。以城市立交桥为代表,在现有全分布式城市暴雨内涝模型基础上,结合城市立交桥的特点,提出一种分层模拟技术,并从网格分层构建、分层产汇流计算、地表与管网分层耦合和上层网格排水等方面详细阐述了分层模拟技术。将该分层模拟技术应用于深圳市罗芳立交桥2018年“8.29”暴雨积水过程模拟,与单层模拟方法相比,多层模拟结果更接近上报积水信息。研究表明,分层模拟技术更能准确表达城市复杂多层建筑物的实际暴雨内涝过程。     

GRU改进算法对实时策略游戏中指令类型的预测

从人工智能技术的角度来看,实时性策略(RTS,Real-Time Strategy)游戏是最复杂和最具挑战性的领域之一.一些实时策略游戏不仅具有状态动作空间巨大、环境部分可观测和即时性的特点,而且具有稀疏决策的特征.为了解决在实时策略游戏中决策比较稀疏的条件下进行指令类型的选择问题,引入了一种使用带权重的交叉熵损失函数的GRU神经网络模型.为验证所提方法的有效性,实验在游戏仿真平台上对GRU神经网络模型进行了综合评估.实验结果表明,对实时策略游戏中决策稀疏条件下的指令类型选择,改进的GRU网络模型是有效且稳定的.     

探索性测试在APP项目中的应用

介绍了软件测试的概念和基本类型,对最新的探索性测试进行了研究,对比了探索性测试和脚本测试的差别和优缺点,研究了探索性测试的一般方法、优缺点,对业界常见的探索性测试工具做了初步的研究,并给出了探索性测试适用的一些场景.     

基于边缘关注模型的语义分割方法

肝脏是人体代谢功能的主要器官,目前机器学习在肝脏影像语义分割研究中的难点有：1）肝脏中间部位有下腔静脉、软组织和血管,甚至有坏死或肝裂等情况;2）肝脏与一些邻近器官之间的边界模糊,难以分辨。针对这些问题,提出了边缘关注模型（EAM）及边缘关注网络（EANet）。该网络采用了Encoder-Decoder（编码-解码）的模型框架：在编码器中运用了在ImageNet上预训练好的残差网络ResNet34和EAM,由此来充分获取肝脏边缘的细节特征信息;在解码器中则运用了反卷积操作和EAM对有效信息进行特征提取,进而得到肝脏影像的语义分割图。最后,对分割后噪声较大的图片实施了平滑处理。在三个数据集上与AHCNet进行对比,结果显示：在3Dircadb数据集上,EANet的体积重叠误差（VOE）和相对体积差异（RVD）分别降低了1.95个百分点和0.11个百分点,且DICE精度提高了1.58个百分点;在Sliver07数据集上,EANet的VOE、最大表面距离（MSD）和均方差对称表面距离（RMSD）分别降低了大约1个百分点、3.3 mm和0.2 mm;在某医院临床MRI肝脏影像数据集上,EANet的VOE和RVD分别降低了0.88个百分点和0.31个百分点,且DICE精度提高了1.48个百分点。实验结果表明,所提出的EANet具有较好的肝脏图像分割效果。     

基于二叉知识树推理的可扩展智能排课系统

针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发。结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法。原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。