李清照《醉花阴》赏析

李清照是北宋婉约派词人的代表作家,她的词刻画细腻,微妙的心理活动,表达丰富多样的感情体验,塑造鲜明、生动的艺术形象。《醉花阴》通过白日独坐,对花浅酌的场景,人花比瘦,刻画词人思念之情。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

高光谱图像压缩感知投影与复合正则重构

压缩感知理论提供了一种新的数据获取和压缩思路,能有效地把计算负担从编码端转移到解码端。高光谱数据具备数据稀疏性、空间相关性和谱间相关性,结合这3类先验知识,提出了一种基于复合正则化的高光谱图像压缩感知投影与重构方法。该方法的编码端只需要一个简单的投影操作;在重构算法实现中,基于变量分裂的思想,把具备多个正则项的优化问题转化成多个简单的优化问题,并用迭代方式求解。实验结果表明,本文算法在高光谱图像重构上能获得更高的峰值信噪比和更好的重构效果。该方法具备极低的编码复杂度,适用于资源受限的机载和星载高光谱成像平台。     

国有航空制造企业岗位评价策略研究

岗位评价应用需要一定基础和环境,以A公司为例指出岗位评价应当关注其适用的局限,应用前期应建立在对企业环境充分分析的基础上,灵活应用先进的岗位评价工具,应根据企业特点设计适当的方法、程序,并提出合理的岗位评价策略的应用可以在岗位评价从设计到实施全过程对其进行科学导向,从而有效保障岗位的评价效果.