帕特里克·怀特小说《人树》的叙事时序分析

《人树》以斯坦的一生为线索，在叙事时间的进程中融入对生命的深入思考，具有宏魄的内涵和史诗般的气韵。怀特对时间自如的处理充满了思考的张力。他用顺叙清晰地勾勒出故事的框架，用追叙和预叙打破了故事时间正常发生序列的安排，叙事时间由单一变得立体，使文本获得了别样的艺术韵味。从而使读者打破了传统的阅读习惯，和斯坦一起在时间的河流中寻找生命的依托和心灵的安顿。     

珠海之滨的商务区

十字门中央商务位于珠海美丽的海滨。在这个美丽的城市设计项目中,主创设计师Gordon Affleck希望商务区能够完全融入珠海的海岸线之中,并利用建筑的语言充分展现当地独特的景观个性。十字门中央商务区是一个计划占地64万平方米的大型城市设计项目。作为主创设计师,Gordon Affleck希望通过它展现出珠海美丽的自然环境和著名的天然雕塑礁岩海岸线,并依靠特殊的地缘位置,成为驱动经济发展的强劲引擎。其中320米超高塔楼,则将成为当地全新的地标性建筑,并与     

从《历史时间尺》谈教学工具的制作

作为NOC活动的资深评委,田岗老师一直以来都希望自己能够转变角色,作一次选手,汇聚经验,展现所思。如今,他成功"转型"了,希望他的《历史时间尺》能带给我们一些启发。     

一种位置关系约束的异源图像匹配算法设计

为解决无人机植保过程中由于无光照或无信号造成的定位不准问题,文中介绍了一种基于红外与可见光图像匹配算法。该算法首先对可见光图像选取两处显著性区域,其次利用两区域的位置关系约束,生成将两区域包络的矩形作为模板,最后使用简化的协方差相关算法快速计算出定位坐标。实验表明,利用显著性区域位置关系的模板匹配比单个显著性区域匹配的鲁棒性更好,简化的协方差算法能够有效减少运算量。     

顺南超深水平井分段完井管柱优化设计方法

针对塔中北坡顺南超深水平井的超高压、超高温特性及管柱设计矛盾突出问题,提出了一套用于超深水平井分段完井管柱的优化设计方法。对塔中北坡顺南某超深水平井的井筒压力、温度分布及油套管安全系数进行计算,并对完井管柱的尺寸、完井液密度和封隔器位置等参数进行优选,有针对性地制定了解决管柱设计难题的对策,完成管柱组合优化设计,得到了不同工况下的施工控制参数:在50 MPa平衡套压下,低挤酸液时最大泵压不得超过74 MPa;压裂排量为7m3/min时,预测泵压110 MPa;假设日产纯气20×104m3,预测油压53 MPa,不需平衡套压;关井时预测油压68 MPa,不需平衡套压;开采后期产能衰竭,纯气油压不低于14 MPa。基于优化完井管柱组合,对封隔器进行校核可知,各工况下悬挂封隔器和分段裸眼封隔器性能均满足设计要求。研究结果对类似完井管柱的优化设计有很好的借鉴作用。     

基于贪婪局部路径重连的随机并行社区检测

为提高社区检测的效率与精度,提出一种随机并行的局部搜索算法。用图模型结构表示复杂系统,将顶点划分成簇。构建贪婪随机自适应搜索过程与路径重连过程,以解决加权图的模块最大化问题。引入一种{0,1}矩阵类特征并定义聚类的距离函数,从而进行顶点的邻域搜索,实现社区的高精度检测识别。实验结果表明,该算法的F_1值与NMI指标值均较高。     

变邻域量子烟花算法求解CVRP

针对带容量约束的车辆路径问题，提出一种融合量子进化算法和变邻域优化策略的变邻域量子烟花算法。该算法采用等分随机键与最大位置法结合的实数编码方式，通过量子旋转门和非门变异提高算法全局搜索能力，同时运用结合2-Opt的变邻域优化策略加强局部搜索能力。选取17个基准算例进行参数实验和对比实验，实验结果表明，相对于对比算法，所提出的算法具有较好的寻优能力和收敛速度。     

MIMO-GFDM系统中低复杂度动态禁忌搜索检测算法的改进

针对多输入多输出的广义频分复用（MIMO-GFDM）系统的等效信道矩阵维度极大，传统的MIMO检测算法复杂度高且性能不佳的问题，将大规模MIMO系统中的动态禁忌搜索（RTS）检测算法运用到MIMO-GFDM系统中，并解决了RTS算法初始值的求解复杂度高的问题。首先利用最小均方误差（MMSE）检测算法所用到矩阵的正定对称性将矩阵Cholesky分解，并结合Sherman-Morrison公式迭代计算初始值，降低了初始值求逆的高复杂度；然后以改进的MMSE检测结果作为RTS算法的初始值，从初始值逐步全局搜索最优解；最后通过仿真，对不同算法的迭代次数和误码率（BER）性能进行了研究。理论分析与仿真结果表明：在MIMO-GFDM中，所提改进RTS信号检测算法误码率远低于传统信号检测算法。在4QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测6 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-3时）；在16QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测4 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-2时）。与传统RTS算法性相比，所提改进算法在不影响误码率性能的同时降低了算法复杂度。     

基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.