爱奇艺综艺节目高规格亮相上海电视节

6月14日,“网络综艺军团崛起”——综艺新势力,爱奇艺出品网络综艺节目论坛在上海电视节期间举办。爱奇艺携旗下《浪漫满车》、《健康相对论》、《小姐爱旅行》、《以德服人》等多档综艺自制节目亮相上海电视节。自2011年启动“爱奇艺出品”自制战略以来,爱奇艺整合多方资源,在综艺自制领域全面布局,大力出击。     

聚焦伦敦奥运 见证置信·牧山丽景冠军生活品质

2012年7月底,第三十届夏季奥林匹克运动会将在英国伦敦拉开帷幕。届时,全世界的目光将聚焦伦敦,聚焦英伦三岛这一古老的国度。当来自世界各地的奥运健儿奋力角逐每一项冠军的时候,作为还原了维多利亚时代纯粹英伦风情的庄园社区,置信·牧山丽景又是如何塑造高端住宅的冠军品相呢?冠军品相源于对细节的千锤百炼天下难事,必作于易;天下大事,必作于细。早在7年前,即伦敦成为2012奥运主办城市的那一年,置信·牧山丽景规划设计团队一行10余人     

“总统牧师”葛培理

葛培理牧师是美国极具影响力且备受尊敬的福音派教会领袖,在美国提起他的名字恐怕无人不知无人不晓。自从杜鲁门总统上台以来,葛培理先后与12位总统有交往,并担任艾森豪威尔之后的每一位美国总统的精神顾问。他被亲切地称为美国牧师和总统牧师,还曾获得过美国总统自由勋章。     

加强大学生网络文化引导的思考

网络文化作为一种新型的文化形态,其内容、形式、特点等都对大学生产生了深刻影响,高校应从理解网络文化内涵、培养自律能力、普及网络技术知识、建设校园网络文化阵地等方面加强大学生网络文化的引导。     

在我院大学英语教学中发挥多媒体及网络功能

传统的英语教学重视语言知识的传授，而忽视语言的实际运用。当今英语教学以学生为中心，重视学生运用英语的能力。中国学生学习英语最大的困难就是缺少英语的语言环境，学生们接触英语的机会少，语言不地道，所学语言不能真实地反映社会化，在实际交际中也就不能得体地运用它。根据学生身心特点，英语教学应发挥多媒体、网络功能，创造各种语言情景，激发学生学习兴趣，吸引学生参与英语实践活动，提高学生为交际运用英语的能力。     

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

航天企业六西格玛管理实践与应用

介绍某航天企业在六西格玛(6σ)管理推行工作中的一些经验做法,详细阐述六西格玛导入、推行历程、项目开展等各阶段的工作内容以及选择项目实施流程、常用的工具与方法,并举例将应用的情况及取得的成效作了说明。     

卫星时钟信号功分网络对锁相环电路干扰分析

在多颗卫星测试中,连接在功分网络上的设备在各自加断电的瞬间,会造成锁相环电路输入信号的相位瞬时变化,引发锁相环电路的相位跟踪,导致瞬时失锁。文章通过理论推导和公式仿真,明确了产生干扰的各设备时钟信号入口的反射系数和功分网络各输出端口的隔离度是影响干扰强弱的主要因素。提出了使各设备时钟信号入口的驻波不相等,且反射系数相位趋于同相,同时提高网络各输出端口的隔离度的消除干扰方法,并通过设备的系统联试进行了验证。结果表明:此方法可以有效抑制此类干扰,可为卫星时钟信号功分网络设计提供参考。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。