虚拟演播室

虚拟演播室是一种只有赏和道具，不需要实际场景的演播室系统。它利用计算机技术和视频技术，把实际存在的景物图像和计算机生成的、并不存在于现实世界的人工图像实时地形成具有完全真实感的三维视觉效果。它不仅为电视节目制提供了高科技的制作手段和无限自由的创伤空间，而且在丰富节目包装方式、降低节目费用等方面也具有十分重要的意义。     

无穷观问题的研究(Ⅲ)——‘每一''与‘所有''

本组系列论文（I）－（Ⅴ）从数学和认识论的角度系统地研究了无穷观问题的历史发展和现状，确立了无穷观背景世界的三分法原则，指出了两种穷观相互排斥的局限性，形成了统一两种无穷于同一框架中的基本观点，并建立了一个统一实无限与潜无限于同一框架中的公理集合论系统APAS。     

无穷观问题的研究(Ⅳ)--自然数系统与无穷公理

本组系列论文（I）－（V）从数学和认识论的角度系统地研究了无穷观问题的历史发展和现状，确立了无穷观背世界的三分法原则，指出了两种无穷观相互排斥的局限性，形成了统一两种无穷于同一框架中的基本观点，并建立了一个统一实无限与潜无限同一框架中的公理集合论系统APAS。     

导弹发射装置的总体设计方法

Anew method in system design of ejecting devices of missiles is first presented.Some important points are dis-cussed,which guid the research and development of new ejecting devices of missileg,amd provid the foundation flr thw design of mew ejecting device is provided.The system design includes the distribution of techmology specifica-tion,3-D solid modeling of ejecting devices of missiles im-ported from abroad,the design of pmeumatic device sys-tem,the design of ejecting mechanism system,the predic-tion of reliability and the experimental analysis,etc.     

着舰导引中的H∞飞行/推力综合控制设计

以提高低动压着舰时动态跟踪及抑制舰尾气流扰动的性能为期望 ,基于线性矩阵不等式 (LMI)的 H∞ 控制理论 ,提出了保持由地速构成的迎角 αd 恒定的 H∞ 飞行 /推力综合控制增广模型结构。使飞机在接近舰尾处于雷达导引系统关闭的关键时刻 ,该系统仍有姿态保持及抑制气流扰动的优良性能 ,从而改变了传统设计需由导引系统纠正气流扰动而引起的轨迹偏离。基于工程应用 ,文中提出了 H∞ 控制器的降阶方法 ,进行了离散化实时仿真验证。仿真表明 ,本文开发的系统能够很好地满足设计要求     

导弹发射装置的总体设计方法(英文)

提出了一套新型导弹发射装置的总体设计方法 ,对其中的重要问题加以讨论并指导新型导弹发射装置的研制 ,为新型导弹发射装置的设计提供依据。导弹发射装置总体设计涉及的内容包括 :导弹发射装置技术指标的分配 ,国外引进的导弹发射装置的实体建模、气压传动装置的设计、弹射机构装置的设计、导弹发射装置的可靠性预测及导弹发射装置的实验研究。本文将就这几个问题展开深入研究。     

系统群进化环境的模型设计

由于系统群复杂性的增加和有关实践的非成熟性，开发了一个系统化的方法来进行进化活动显得十分必要。本提出了一个系统群进化的综合环境的设计模型，介绍了该环境的设计思想，操作的流程，主要的模块以及如何运用系统构架知识来支持系统的进化，最后给出了该环境设计的高层结构。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

亚超剪切混合层燃油雾化特性试验研究

为了摸清亚超大梯度剪切混合层内直射式喷嘴的燃油雾化特性,设计了用于向亚超剪切混合流中进行燃油喷射的直射式喷嘴,建立了亚超剪切混合层中燃油雾化试验系统。利用粒子图像测速系统（PIV）,对亚超大梯度混合层中油雾场进行测量。通过改变喷嘴流量、喷射角度和喷嘴数量研究不同参数对雾化特性的影响,并应用图像处理技术对亚超大梯度剪切混合层内的油雾场进行分析,总结归纳其雾化规律。试验结果显示：随着流量增大,穿透深度会随之增大,破碎后的颗粒分布峰值所对应的液滴直径会逐渐变小,雾化效果提升;相同流量条件下,喷嘴的角度改变对雾化效果有影响,顺喷和逆喷的雾化效果均好于垂直喷射;逆喷的喷射高度最高,随着流量的增长,燃料将会碰壁;顺喷条件下,随着角度的增加,穿透长度会有所增加;综合燃油轨迹边界,逆喷的效果相对较好。相同流量条件下,喷孔个数的改变对雾化效果和穿透深度的影响不大。