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大数据时代的到来引起了教育领域人士的关注,各高校逐步开始重视相关教学及研究.根据大数据概念及计算机学科联系紧密的特点,能够帮助学习者整理和分析信息,结合实际教学经验,引入计算机专业教学的教育模式、创新教学方法、与时俱进的学习意识等内容来探索大数据时代对计算机专业教学作用及方法,为该专业教学研究人员提供一定参考,也为培养大数据研究人才奠定基础. 相似文献
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为了提高路径规划效率,提出一种改进的分层路网的路径规划算法。首先,城市路网进行分层处理,以经典A*算法为核心,在高层路网上使用改进机制,评估函数做相应调整,然后,对其权值设置上下限阈值,提高算法的搜索精度及搜索效率。实验结果表明,规划的路径并非Dijkstra算法的最短,但是改进的算法使快速路段所占比例达90%以上,实际运行最优。 相似文献
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为了探究二维纳米材料的尺寸对复合相变材料储热特性的影响, 将膨胀石墨分别超声振荡10、30和90 min, 得到3种不同尺寸的石墨纳米片:GNS-10、GNS-30、GNS-90, 添加到十六醇中制备出纳米复合相变材料。利用SEM、XRD和Hot Disk等方法对其微观结构和性能进行表征和测试的同时, 对比研究了Maxwell、Bruggeman及Nielsen模型对热导率的计算结果。结果显示, 石墨纳米片尺寸越大, 对复合相变材料热导率的提升幅度越大。当GNS-10添加量为10%(质量分数)时, 热导率提升了约517%。Nielsen模型在形状因子A取100~180时可以较好地预测实验值。与大幅增长的热导率相比, 复合相变材料相变温度、相变焓的变化可忽略不计。此外, 石墨纳米片的加入明显缩短了储热材料的凝固速率, 有效热导率的提高是产生这种效果的主要原因。 相似文献
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针对大规模MIMO系统中小区间干扰而导致的导频污染问题,提出了基于IGTSA(Improved Greedy and Tabu Search Algorithm,改进贪婪禁忌搜索算法)和基于CA(Competition Algorithm,竞争算法)的导频分配方案。提出的ITSA是将遗传算法中的变异操作加入禁忌算法来避免其陷入局部最优解,提升全局搜索能力。为更好地实现全局搜索与局部搜索的协调统一,引入CA进一步优化以系统可达和速率达到最大为目标的导频分配方案。相比于局部搜索算法,如GA(Greedy Algorithm,贪婪算法)和TSA(Tabu Search Algorithm,禁忌搜索算法),所提出的方案能获得更优的系统性能。仿真结果和分析证明了算法的有效性。 相似文献
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城市生活垃圾焚烧处理在垃圾处理方法中所占比重越来越大,焚烧控制不当,会对环境造成严重污染。以一城市生活垃圾焚烧电厂的工程实例介绍了通过多种方式对二恶英进行的有效控制。 相似文献
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混合纳米填料对复合相变材料导热系数的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究混合纳米填料对复合相变材料导热系数的影响,制备以碳纳米管和银(或氧化铝)纳米颗粒为二元混合填料的有机类复合相变材料.采用瞬态平面热源法导热仪对复合相变材料在室温下固态时的有效导热系数进行测试.研究中综合考虑填料总加载量、碳纳米管/纳米颗粒的配比以及基底相变材料对复合相变材料有效导热系数的影响.实验结果表明,碳纳米管和纳米颗粒填料之间是互相抑制的,混合纳米填料所导致的复合相变材料导热系数增长甚至低于仅添加单一碳纳米管或纳米颗粒时的效果.在本研究所关注的较低的总加载量下(最高体积分数为1.5%),尚不足以构建出能够实现混合填料协同效果的有效导热网络.纳米填料分布的微观表征图片证实,虽然混合填料各自的分布都较为均匀,但导热机理的差异和较高的界面热阻使得不同纳米填料之间无法体现出理想的协同效应,反而导致当单一纳米填料之间的导热通路被破坏时会呈现出反效果. 相似文献
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帧长和信道预测对自适应调制系统性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
该文主要分析了在自适应调制系统中,帧长自适应和信道预测对系统性能的影响。推导了信道预测和没有信道预测的自适应调制系统的频谱效率公式,分析结果表明对于自适应调制系统,信道预测的系统频谱效率是最优的,非信道预测系统根据信道情况选择最优帧长可以获得该系统的最优系统频谱效率,但它是低于信道预测的频谱效率的,而且是随多普勒频率的增大而逐渐减小的。 相似文献
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在大规模多输入多输出(MIMO)系统的上行链路检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法是接近最优的,但算法涉及到大矩阵求逆运算,计算复杂度仍然较高。近年提出的基于诺依曼级数近似的检测算法降低了复杂度但性能有一定的损失。为了降低复杂度的同时逼近MMSE算法性能,该文提出基于二对角矩阵分解的诺依曼级数(Neumann Series)近似,即将大矩阵分解为以两条主对角线上元素组成的矩阵与空心矩阵之和。理论分析与仿真结果表明所提算法检测性能逼近MMSE检测算法,且其复杂度从O(K3)降低到O(K2),这里K是用户的数目。 相似文献