基于用户协作PDMA的星地融合网络性能分析

将用户协作PDMA技术引入到星地融合网络下行链路系统的通信中,目的是当卫星向用户发送PDMA叠加信号时,其中最佳信道用户能够作为半双工中继节点解码和转发其他用户的信息,以提高弱用户的通信性能。文章推导出三用户处于不同程度衰落情况下系统的中断概率和遍历容量表达式,并通过仿真验证了理论分析的正确性,而且证实了与传统的正交多址接入及非协作PDMA系统相比,用户协作PDMA方案可以获得更高的中断性能和遍历容量。     

网络环境下的馆际互借模式研究

馆际互借是实现图书馆文献信息资源共享的最基本、最直接的手段,也是文献资源共建共享的主要目的。馆际互借有5种模式:网络型、集中型、区域层次型、网络层次型、虚拟中心。我国馆际互借模式:建立各地区跨行业、跨系统的集中型书目利用共同体和馆际互借中心,在权威机构的统一领导、协调下,建成我国新一代图书馆协作网。参考文献9。     

信息时代档案文化样态探析

档案文化以开放的姿态融入信息社会,才能真正实现自身的价值。文章以社会公共文化作为信息时代档案文化发展的新定位,以大众文化为新的表现形态,共同推动档案文化从“组织文化”向“社会文化”的转变,并结合实践中的具体案例从空间、主体和成果三个维度描述信息时代档案文化所呈现的微观样态,将档案文化空间样态解构为网状实体空间与赛博空间;阐释了档案文化主体样态呈现出的多元化和协作化趋势;档案文化创意产品和档案文化服务活动共同构成了面向大众的档案文化成果样态。     

“读后感”写作训练模式刍议

根据建构主义理论，从写作的本质出发，重新审视了写作与阅读的关系，并探索思考了中学写作教学的一种新的有效模式——读后感训练模式。     

《文心雕龙·原道》述要

《心雕龙》中的《原道》篇,专门探讨了“”的起源问题,鲜明地提出了“”源于“自然之道”的观点,奠定了《心雕龙》全书以论“言为之用心”为旨归的理论基础,从根本上确立了矫正浮靡、讹滥的形式主义风的理论根据。突出地表现了刘勰论的最根本的观点和主张,可谓《心雕龙》理论体系的核心。     

高校经济效益审计目标与模式刍议

“评建”已经成为全国普通高等学校的热点话题,并被社会所关注。从去年开始,教育部在评估中心网站上,向社会每年公布一次高等学校教学基本状态数据,同时公布迎评高校的自评报告、专家组进校考察评估意见、学校最终评估结论。从国家宏观管理、指导和高校建立健全教育教学质量保证长效机制的层面上看,开展对高校经济效益审计将呼之欲出。     

学术机构引证中的中介关系

本文研究学术机构引证网络中的中介关系,识别和分析以中间人作为纽带的中介路径以及中介模式。选取信息计量领域机构数据,依据P(Top 10%)指数将学术机构划分为“强”“中”“弱”三个学术实力等级,结合中间人中介关系分析,得出三条主要知识交流路径,按照显著程度,依次为“中→弱”“弱→弱”和“强→弱”。中介模式方面,“强”等级中间人机构发挥主导中介作用。显著路径末端的机构与对应的始端机构具有潜在的知识交流需求,双方可在重合的研究主题和研究方向上推进交流合作。图6。表8。参考文献26。     

应用HMM识别在线协作交互模式

协作学习的本质是协同建构知识的过程,实现该过程主要有三类交互模式:分享信息、协商冲突和共同创造。基于隐马尔可夫模型,以实时交互言论的行为类型为观察序列,以小组讨论状态为状态集合,该论文尝试了上述三类协作交互模式的识别研究。     

论公私合作模式对我国城市公共品的适用性

随着我国经济的迅猛发展,公私合作模式即PPP在我国具有一定的适用依据。针对PPP模式在我国城市公共品领域应用过程中出现的一些问题,本文就PPP模式在我国城市公共品领域的适用性进行了研究和分析,并提出了相关的对策和建议。     

Pattern and content controlled response generation

Controllable response generation is an attractive and valuable task to the success of conversational systems. However, controlling both pattern and content of the response has not been well studied in existing models since they are mainly based on matching mechanisms. To tackle the problem, we first design a pattern model to automatically learn and extract speech patterns from words. The pattern is then integrated into the encoder–decoder model to control the response pattern. Second, a sentence sampling algorithm is built to directly insert or delete words in the generated response, so that the content is controlled. In this two-stage framework, the response could be explicitly controlled by the pattern and content, without any human annotation of the post-response dataset. Experiments show the proposed framework achieves better performance in response controllability than the state-of-the-art.