教育电视节目画面的编辑

教育电视节目编辑是一项既有艺术性又有技术性的工作。     

开发非就业劳动力

在从计划经济向市场经济转换的过程中,我国必然要面临着一些挑战,其中一个现实的问题就是大量的下岗和失业,而失业率的高低又影响着国家的经济发展.从信息方面来讲,由于信息的不对称,导致了劳动力失去了就业机会,要改变这种状况,可以建立一种劳动力中心的信息沟通模式来开发非就业的劳动力,从基本面提供一个充分开发劳动力的方法.     

教学设计的新发展及学习风格理论的应用

教学设计原理在不断地发展,无论是以“教”或以“学”为中,心,还是两者兼顾的教学设计都必须与学生的学习风格相匹配。本文在阐述学习风格理论教学设计的同时,提出了教学设计实践的典型例子,并总结了经验。     

试论“能级匹配”与现代人力资源管理的价值选择

现代管理理论的发展方向，正在逐步向以人的全面自由发展为目的的阶段迈进。在这个发展过程中，人力资源管理实现人与事的能级匹配，日益成为诸多价值追求的核心，所有管理理论与实践的出发点和归宿，是以实现人的能级匹配为目标的。     

基于图像分割和EM算法的PolSAR地物分类方法

在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。     

基于AdaBoost改进随机森林和SVM的 极化SAR地物分类

为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。     

基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.     

浅述卫星信号接收系统的调试和维护

本文主要介绍了卫星信号接收系统的调试与维护的方法和技术要点。     

CMS中四种色彩转换方式的比较

色彩管理系统(CMS)是目前彩色印刷技术的核心,它可以控制印刷系统中不同设备间的色彩传递与转换.色彩管理系统中所采用的ICC标准规定了四种色彩转换方式,它们分别为:等比压缩(Perceptual,也称为感性压缩)、饱和度优先(Saturation)、相对色度匹配(Relative Colorimetric)和绝对色度匹配(AbsoluteColorimetric).本文通过对四种色彩转换方式的输出结果进行测试,分析四种转换方式的差别.