英语听力教学的重要性及其学习策略研究

学生在学习所有语言技能的过程中,听力技能的学习难度最大,同时也最为重要。同样的一段对话,如果让学生照着书去阅读则比听磁带去理解要容易得多,老师通常以被动语言技能的学习方式在课堂上教授学生如何去学习听力。听力练习主要是将所收到的口头语言信号加以分析并以某种方式加以解释,以达到语言交流的目的。了解听力学习过程中存在的具体困难及培养正确的听力训练方法和学习策略则是达到这一目的的关键。     

深挖课堂潜力变抽象理论为综合运用能力——《信号与系统》核心课程的综合教改研讨

本文完成了信号与系统核心课程的教学改革.主要内容包括教材的优化选择、仿真实验和物理实验安排、课堂内容的设计和作业及测验的配置等内容,改革实践表明,以“深挖课堂潜力,变抽象理论知识为综合运用能力”的教学改革取得了很好的成绩.     

基于STC单片机的自动称重系统

随着传感器技术、电子技术和微机技术的崛起,动态称重技术得到了迅速发展.动态称重系统在数字化,智能化等方面有长足的进步,称重系统的研究与开发也进入了一个崭新的阶段[1].动态称重系统是对托盘上的物体进行连续称量的系统,在医疗、电力、化工、煤炭、粮食等行业都有较广泛的应用,其技术相对成熟[2-3],市场需求巨大.本文设计的自动称重系统以STC12C5412AD单片机为控制单元,采用精确的低压差恒压源,高分辨率转换芯片AD7730,实现了测量精度达到±1g,系统稳定,功能全面,市场前景广阔,性能指标符合国家质量标准.     

多天线超宽带穿墙雷达人体微动检测方法

针对隐藏人体目标出现在偏离雷达视角的其它不同的位置或在检测过程中存在身体的偏移等情况使得回波非常微弱甚至没有,导致检测失效的问题。为此,在多发多收（MIMO）雷达体制的基础上提出一种多通道雷达检测方法,将天线放置在合理的位置,以确保人体回波信号能够被检测到。通过对每一通道回波信号预处理,并将所有通道的预处理结果进行小波图像融合和恒虚警（CFAR）处理实现隐藏人体目标的准确检测与定位,这样不仅提高回波信号的信噪比,还增加了雷达探测视角和距离。实验结果表明,该方法能够有效提高人体呼吸微动频率和位置的检测精度,优于传统的单站雷达检测方法。     

催产素有助消除恐惧

<正>德国波恩大学心理学家莫尼卡·埃克施泰因最近设计了一项试验研究,把催产素注入62名参与试验者的鼻腔中,希望能消除他们的恐惧,对多数人来说,这还真的有效。大脑扁桃核区是两个杏核形状的区域,位于脑室的下方,是人类和其他哺乳动物产生恐惧的中心。通常情况下,当受到潜在的危险刺激时,大脑扁桃核区就会活跃起来。而当反复遇到一开始认为是威胁但后来证明是安全的信号时,大脑中的脑额叶前部皮层就会抑制大脑扁桃核区的活动。但如果一个真的威胁反     

伪随机时频跳变网络谐振信号的信息容量估计

在网络切换和数据通信中,会产生一种伪随机时频跳变网络谐振信号,需要对这种谐振信号进行信号抑制,提高网络的安全性和稳定性,对网络谐振信号的信息容量估计是实现谐振信号抑制的基础。提出一种基于人工免疫的伪随机时频跳变网络谐振信号的信息容量估计算法,首先进行伪随机时频跳变网络系统的总体设计,计算网络跳变信号在人工免疫进化过程中免疫节点的位置和尺度参数,引入自适应转发控制策略,构建数据信息链优先链路选择准则,预测信号的下一个跳变点,得到多路复用波束域约束指向形成信号容量的输出结果,通过对信号容量的准确估计,可以避免网络出现启动滞后、服务器负载、消息消耗以及颤抖等现象。实验结果表明,该算法对伪随机时频跳变网络谐振信号的信息容量估计精度高,抑制性能和检测性能较好,确保了网络系统的稳定。     

网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计

对网络攻击信号检测中,需要对网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计,提高攻击信号检测性能。传统方法采用伪随机时频跳变的信息容量估计方法实现阈值估计和攻击信号检测,当攻击信号为非线性谐振信号时,检测性能不好。提出一种改进的网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计算法。构建多路复用器输入输出网络威胁态势预测算法,通过病毒信息特征预处理为免疫性分析提供信息特征数据基础。得到网络跳变向量和观测向量的标准正态阈值,将网络接收端和发送端数据的信息熵作为信道传递向量函数,在人工免疫进化过程中实现对免疫节点的抗体的虚警概率阈值估计,提高网络攻击信号的检测性能,降低网络威胁态势抗体虚警概率。仿真实验得出,该算法得到的估计结果精确,有效提高了攻击信号的检测性能,确保网络安全。     

基于机器学习的电磁脉冲相位特征挖掘算法

对电磁脉冲信号相位特征的准确挖掘和参量估计可以有效准确地确定信号源的方位,实现对识别目标的准确定位。传统的相位特征挖掘算法采用贝叶斯估计算法,算法在受到脉冲干扰时估计性能不好。提出一种基于机器学习的电磁脉冲信号相位特征挖掘算法,实现对相位估计精度的改进提高。首先构建电磁脉冲信号的模型,得到相位特征挖掘模型原始模型,求解相位模糊数搜索结合解得到两个阵列输出数据的相位差。计算电磁脉冲信号参数相位补偿项,采用机器学习算法进行电磁脉冲信号相位特征挖掘,构建调频信号作为估计目标方位角的载波信号,采用最小二乘拟合求斜率最终实现相位特征等相关信息的挖掘。仿真实验表明,该算法能准确估计出电磁脉冲信号辐射源的相位等参数信息,相位特征挖掘性能较好,展示了优越的数据挖掘和目标检测定位性能。     

基于管理防御假说下经理人投资行为的博弈研究

应用博弈方法分析影响投资行为的具体因素以及影响经理人对长短期投资选择的因素;运用完全信息博弈和不完全信息博弈两种模型阐述经理人对投资行为的选择;分析补贴力度的大小和范围。结果表明:适度的补贴能使经理人放弃短期投资而选择对股东有利的长期投资。     

基于清洁发展机制的碳减排投资机制设计研究

采用清洁发展机制下碳排放总量限制的减排政策时,企业吸引投资者对减排方面的相关技术和设备的投资非常重要。由于企业和投资者之间信息的不对称,投资者无法判断企业是高收益企业还是低收益企业。基于此,本文构建了企业和投资者之间的信号传递博弈模型,结果表明,企业用自身收益的一定比例换取投资者对新上项目的投资,对低收益企业的投资概率要大于高收益企业;在不区分企业收益情况下,进而研究了达到预期减排目标的企业和投资者之间的混同完美贝叶斯均衡策略,为投资者的投资决策提供了参考依据。