情感过滤假设在计算机辅助语言教学中的应用

情感过滤在第二语言习得过程中起着非常关键的作用。情感过滤程度的高低往往决定着第二语言学习者习得第二语言的程度。以克拉申的情感过滤假设为基础,阐述了在大学英语计算机辅助教学中,教师该如何激发学生学习动机、帮助学生建立自信心、保持适当焦虑,从而将情感过滤降到最低点,成功实现语言习得。     

MTL代数中素滤子集上的拓扑

通过研究MTL代数M中滤子、极大滤子的性质,在M的全体素滤子集P(M)上引进拓扑T并研究拓扑空间(P(M),T)的紧致性、分离性、连通性等拓扑性质,证明了(P(M),T)是紧致的T0空间.如果把P(M)上拓扑T限制在M的全体极大滤子集M(M)上,则(M(M),TIM(M)是紧致的Hausdorff空间.     

提高汇编语言课程教学效果的方法与途径

针对汇编语言课程的特点和教学中存在的问题,结合多年实际教学体会和经验,探讨了提高本课程教学效果的方法和途径,按知识点整合教学内容、调整教学顺序,形成本课程的知识结构。这些方法有效地激发了学生的学习兴趣,在教学实践中取得了明显的效果。     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

云系统垂直分层布隆过滤漂移数据删除技术

云系统中的漂移数据作为大量冗余数据的一种,对其有效及时的删除能保证云存储系统的稳定与运行。传统的云系统漂移数据删除技术采用全文件静态分块策略,由于操作粒度较小,对漂移数据的删除率不高。提出一种基于垂直分层布隆过滤的云系统漂移数据删除算法,设计基于客户端/服务器的云存储系统漂移数据删除机制体系构架,采用布隆过滤技术进行数据源端处理,引入热度垂直索引热度来衡量数据块边界偏移所造成用户的访问集中热点损失,文件根据内容划分成可变长度的数据块,进行垂直分层,得到备份集中数据对象的粒度,采用奇异值分解的方式对漂移数据序列的细节信号展示,根据矩阵奇异值分解矢量的唯一性,避免一些数据块边界偏移造成的误删和漏删。仿真实验表明采用该算法进行云系统的漂移数据删除,性能较好,执行效率和精度优越于传统算法。     

网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法

网络个体用户在遭受病毒入侵干扰下,由于病毒入侵信号对单个个体用户入侵的不确定性,难以实现对病毒的有效控制和免疫。提出一种基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,首先进行网络病毒面入侵信号的模型构建,设计滤波控制算法实现对网络个体用户遭受感染下的病毒免疫控制。设计网络个体用户遭受感染下的病毒免疫模型,进行网络个体用户遭受感染下病毒入侵路径和安全属性分析。设计基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,实现对用户遭受感染下的病毒入侵信号的滤波检测和控制。仿真实验结果表明,该算法能有效实现对病毒入侵路径和强度幅值的准确跟踪控制,免疫滤波效果较好,对病毒信号的检测概率提高15.7%,实时性和鲁棒性优越于传统方法,保证了网络个体用户的安全。     

Carbon of Magical Structures

<正>As one of the Partner Groups which were initiated to promote scientifi c exchanges and collaborations between the Max Planck Society(MPS)and the Chinese Academy of Sciences(CAS),the Partner Group led by Prof.Dr.ZHI Linjie was established on May,2010.During the past three years,the group received substantial support from the CAS and the Max-Planck-Institute for Polymer Research(MPIP)for extensive exchanges and collaborations on carbon-rich nanomaterials.Productive collaborations between the researchers and the students from the National Center for Nanoscience and Technology(NCNST)and the MPIP as well as the collaborations between the Partner     

基于Mel倒谱特征顺序统计滤波的语音端点检测算法

为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效.     

应用程序化和模块化技术提高图像滤波性能

滤波是一种运用广泛但耗时的图像处理技术。模块化技术利用程序局部性加快矩阵运算。将其应用于滤波处理的实验表明，模块化并不能明显提高滤波性能。PHiPAC程序化技术是提高运算程序性能的指导方针。论文提出了一种结合模块化和PHiPAC程序化技术的加速图像滤波处理方法，同时给出了优化的模块大小。结果表明，此方法能有效地优化滤波处理的数据访问模式，从而使二维和三维图像滤波处理速度提高3至7倍。     

基于最值中滤波的彩色图像噪声滤波器

构建了一种新的消除彩色图象中脉冲噪声的滤波法。该滤波首先根据极值点(最大或最小)的判别标准将全部像素分为两类(信号S与噪声N),再根据空间相关性将噪声点用该点邻域的中值取代,然后进行简单的局部纹理分析而自动选择使用标量中值滤波或者使用矢量中值滤波。实验表明,文中提出的方法计算量少,性能优良,图象信噪比高。