面向分级设计优化的飞行器参数化建模方法

针对飞行器气动隐身外形综合设计优化问题,提出合适的面向分级设计优化流程,建立适应该流程的渐进分层参数化建模方法;用基于敏度分析的参数影响程度分析方法筛选复杂设计变量;采用多学科设计优化（Multidisplinary Design Optimization,MDO）理论和差分进化算法进行飞行器气动隐身外形的综合设计优化.将该方法用于某飞行器外形设计优化,结果表明：该方法合理可行,可为飞行器外形多学科设计优化提供一定参考.     

钩子函数在Windows键盘锁中的应用初探

钩子函数是Windows系统的重要技术,利用它可以实现许多通用软件不能完成的任务.本文介绍了钩子函数的创建、使用和撤销,并在此基础上实现了键盘锁.     

基于循环神经网络的双耳助听器语音增强算法

基于神经网络的语音增强算法相比于传统方法具有更好的语音增强效果,但因网络规模大导致其难以实时实施于助听器中.对此,本文提出了一种具有低复杂度的循环神经网络用于增强双耳语音.该算法结合双耳语音提取梅尔频率倒谱系数和耳间相位差作为网络的输入特征,在使用双耳语音振幅信息的基础上结合语音空间线索更好的映射目标语音和带噪语音之间的关系.实验结果表明,与助听器常用算法相比,本文算法的双耳平均信噪比和短时语音可懂度平均提高了4.68 dB和4.5％;与基于神经网络的算法相比,本文算法的双耳平均信噪比和短时语音可懂度分别提高了1.63 dB和4.8％.当时钟频率为10 MHz时,本文网络的硬件设计需要4.2 ms左右的处理时间,可以满足助听器的实时需求.     

基于生物特征的身份识别技术

生物特征识别技术是通过对人体各器官的特征以及差异明显行为动作进行分析研究来实现身份识别的一种手段。通过对各种不同的生物特征识别方法的优势和不足进行介绍和分析，并针对不同的应用领域提出了相应的生物特征组合的识别方法。     

基于维基百科的短文本语义扩展方法研究

面对短文本信息内容稀疏、上下文语境提取困难的挑战,基于维基百科的结构化信息特征,提出一种利用NMF算法来扩展短文本语义的方法。通过自动识别与短文本信息语义特征相关的维基百科概念来丰富它的内容,从而有效提高短文本信息数据挖掘和分析的效果。实验结果表明与已有方法相比,应用此方法可以进一步提高短文本信息语义扩展的效率和准确率。     

在计算机基础教学与等级考试关系中对教学改革的思考

文中论述了目前大学计算机基础课程的教学目的和全国计算机等级考试的积极作用,就如何提高教学效果、培养学生的应用能力,更好地参加全国计算机等级考试等方面对大学计算机教学改革提出了一些切实可行的探索方法,力争提高计算机基础课程的教学质量和教学效果。     

基于Web技术的教学系统开发

通过比较C／S结构和B／S结构在网络应用开发中的优缺点，在比较的基础上提出了一个基于WEB技术的教学系统的开发，重点介绍了该系统的辅助教学及考试系统设计方案，所采用的主要技术，以及该系统所能实现的功能。并对系统的可扩展性作了探讨。     

3ds MAX 5制作有机分子模型的研究

简要介绍了利用3ds MAX 5制作立体有机分子模型的一般步骤。     

EOFDM:一种面向众核架构的最低能耗搜索方法

面向能耗优化的面积(核数)-功率(频率)分配问题是当前众核处理器研究热点之一.通过性能-功耗模型了解其在核数-频率空间的分布规律,然后在核数和频率级别这2个维度上通过实测执行逐步搜索,可以获取“核数-频率”配置的最优解,从而达到能耗优化的目的;然而本领域现有方法在核数-频率空间内实测搜索最低能耗时收敛速度慢、搜索开销大、可扩展性差.针对此问题,提出了一种基于求解最优化问题的经典数学方法——可行方向法的最低能耗搜索方法(energy-efficient optimization based on feasible direction method,EOFDM),每次执行都能从核数和频率2个维度上同时减小搜索空间,在迭代执行中快速收敛至最低能耗点.该方法与现有研究中最优的启发式爬山法(hill-climbing heuristic,HCH)进行了对比实验,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低39.5％,46.8％,48.3％,提高了收敛速度,降低了搜索开销;当核数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低48.8％,51.6％,50.9％;当频率级数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低45.5％,49.8％,54.4％,在收敛速度、搜索开销和可扩展性方面均有提高.     

改进SIFT算法在文字图像匹配中的应用

使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。实验结果证明,与标准SIFT算法相比,改进SIFT算法能有效提高文字图像匹配的准确率。