论电子商务的特征及其发展趋势

从电子商务的内涵出发 ,指出了电子商务具有主动性、风险性等特征 ;在分析影响电子商务的有利因素和不利因素的基础上 ,阐明了电子商务的发展趋势。     

特征基机械加工工艺过程设计加工元模型与应用

以零件特征为基础,以加工元为基元,全面考虑制造对象、制造工艺、制造资源等相关对象的多重约束关系,提出了基于加工元的机械加工工艺决策模型.     

中川机场风沙天气的气候特征及低能见度的分析预报

利用１９８７－１９９８年中川机场逐日２４小时观测资料,统计了扬沙、浮尘低能见度的年际、年、日变化及其持续时间等航空气候特征;分析了各类风沙天气的特点及矛盾着眼点。     

基于多时间尺度特征的语音识别模型

提出了基于多时间尺度特征的语音识别模型.该模型采用描述谱参数轨迹的段特征,在段尺度上实现了对语音信号帧间相关性的显式建模;采用段特征依赖的非平稳时间序列产生模型,实现了不同尺度特征间的相关性建模,并在帧尺度上通过参数化的均值轨迹函数,实现了对语音信号帧间相关性的隐式建模.给出了基于多时间尺度特征联合统计距离优化的分段算法及基于最大似然准则的模型参数估计算法.识别实验表明,该模型的识别性能优于标准HMM及趋势HMM.     

简论毛泽东执政思想的八大特征--纪念《论人民民主专政》一文发表55周年

毛泽东同志的执政思想根植中国革命和建设的伟大实践,汲取中国传统执政思想与西方近现代执政理念的精华,博大精深、意蕴深厚、影响巨大.本文以独特的思维视角,从《论人民民主专政》一文主要思想内容中管中窥豹、层层展开、概要论述了毛泽东执政思想的八大特征.     

微磨料气射流加工技术研究现状与展望

微磨料射流加工技术是一种基于高能流体的磨粒冲蚀磨损加工技术,已广泛应用于难加工材料、复杂三维型面、光滑表面的加工。为进一步提高磨料射流加工过程中的精准控形控性能力,国内外学者开展了诸多基础加工理论与工艺探索等方面的研究工作。本文在概述磨料射流加工技术发展的基础上,全面总结了国内外学者在微磨料气射流加工（MAJM）技术中的微磨料气射流束发散效应及其抑制策略、材料力学性能对材料冲蚀去除模式的影响、材料冲蚀加工过程磨料嵌入抑制策略、微结构冲蚀加工几何特征等方面的主要研究成果,并对微磨料射流加工技术的难点与发展趋势进行了展望。     

一种基于区域划分的改进ORB算法

针对传统ORB算法所提取的特征点分布不均匀、存在冗杂，且不具有尺度不变性的问题，提出了一种基于区域划分的改进ORB算法。算法根据需要提取的特征点总数和所划分的区域个数计算每个小区域需要提取的特征点个数，解决了在特征点提取过程中特征点重叠和特征点冗余的问题；通过构建图像金字塔，在每一层图像金字塔上提取特征点，解决了ORB算法提取的特征点不具有尺度不变性的问题。实验结果表明:在不损失图像匹配精度的同时，所提算法提取的特征点更加均匀合理，在提取速度上也较传统ORB算法提升了16%左右。      

基于特征序列的时域STBC-OFDM盲识别算法

为有效解决STBC-OFDM信号盲识别过程中存在的低信噪比适应能力弱等问题，在OFDM块大小已知的前提下，提出了一种在时域上构造特征序列的识别算法。该算法推导了空时分组码接收信号的时域特性，以及四阶特征向量，并构造特征序列，通过检测特征序列达到识别4种STBC-OFDM信号的目的。推导和仿真结果表明:所提算法无需信道、噪声、调制方式和OFDM块起始位置等先验信息，在较低信噪比条件下也具有良好的识别性能，且对频偏、多普勒频移和时延的鲁棒性能好，计算量较低，具有较高的实用价值。      

Weighted marginal fisher analysis with spatially smooth for aircraft recognition

Due to limitations to extract invariant features for recognition when the aircraft presents various poses and lacks enough samples for training, a novel algorithm called Weighted Marginal Fisher Analysis with Spatially Smooth （WMFA-SS） for extracting invariant features in aircraft rec- ognition is proposed. According to the Graph Embedding （GE） framework, Heat Kernel function is firstly introduced to characterize the interclass separability when choosing the weights of penalty graph. Furthermore, Laplacian penalty is applied to constraining the coefficients to be spatially smooth in this algorithm. Laplacian penalty is able to incorporate the prior information that neigh- boring pixels are correlated. Besides, using a Laplacian penalty can also avoid the singularity of Laplacian matrix of intrinsic graph. Once compact representations of the images are obtained, it can be considered as invariant features and then be performed in classification to recognize different patterns of aircraft. Real aircraft recognition experiments show the superiority of our proposed WMFA-SS in comparison to other GE algorithms and the current aircraft recognition algorithm; the accuracy rate of our proposed method is 90.00% for dataset BH-AIR1.0 and 99.25% for dataset BH-AIR2.0.