基于信道估计自适应算法的AVLC重发机制仿真

航空甚高频链路控制(AVLC)是下一代民航地空数据链甚高频数据链模式2(VDL2)的链路服务规程.为了提高AVLC重发控制效率、减少误重发,提出了基于信道估计的监督帧发送时刻自适应算法.在OPNET平台上建立了物理层、数据链路层和子网层VDL2架构;利用动态进程建模方法,建立了AVLC模型.通过对无监督帧、监督帧发送时刻静态算法和自适应算法分别建模,开展对比仿真,验证了监督帧重发控制对于提高VDL2性能的有效性和自适应算法较静态算法的优越性.实验结果表明,在宽范围的系数合理区间内,所提出的算法可有效增加吞吐量,缩小包延时,同时可增强系统稳定性.      

高校人才培养的社会德性培育研究

在当前“以就业为导向”的大前提下,高校的人才培养目标大多是基于学生未来的社会就业,兼顾学生的心理成长的教育模式。但事实上。人才培养的终极目标首先应该是让学生发展成为一个真正意义上的社会人。那么,作为社会人培养的支点究竟在哪儿,其最佳实现途径是什么,都值得所有的教育人去认真思考。     

初探面向青少年航天科普活动的四个层次

<正>自1961年原苏联宇航员加加林进入太空,尤其是1969年阿姆斯特朗等两位美国宇航员登上月球以来,航天技术已经对人类社会的许多重要领域产生了重大而深远的影响。人类最高精尖的探索宇宙航天活动不仅引起了人们浓厚的兴趣,而且触发了人们对未知太空领域的无限向往。青少年是国家和航天事业的未来,面向青少年开展航天科普活动十分重要,但如何科学设计和组织航天科普活动内容,在寓教于乐、激发兴趣、普及知识的同时,能更进一步使参与的青少年有体验、有感触、有启迪,甚至触动思     

语音识别在空中交通管制中的应用挑战与发展

研究一种安全可靠的管制语音识别系统对于推进空管自动化进程、降低管制人员负荷、提升安全效能至关重要。对管制语音识别技术发展所面临的挑战进行了详细介绍,测试科大讯飞、腾讯云、阿里云、上海麦图这4家公司的商用语音识别系统。结果表明,在前3家通用领域的商用ASR系统中,科大讯飞识别效果最好,CER为25.36%。相比之下,由于麦图的产品是基于ATC数据训练,具有最佳性能,其CER为15.02%。此外,设计了实验来探究人工设计的语音特征和基于自监督预训练策略提取的特征之间的优缺点。结果表明,后者有利于提升识别系统识别准确率和鲁棒性,但存在推理速度慢和部署难度大的问题。最后,总结了研究进展并进行了未来展望。     

选拔任用干部要注重社会公论

用什么样的标准选拔、任用干部,这是一个非常严肃而又重要的问题.本文论述了社会公论标准的内涵及主要内容;社会公论标准同以个人好恶为标准的根本区别;坚持社会公论标准的基本途径以及按社会公论标准选人用人的重要意义等.     

关于一人公司若干法律问题研究

一人公司作为一种企业发展的有效模式,已经为世界上众多的国家所承认.而对一人公司在我国的设立,法学界一直存在着不同的观点,近期新<公司法>的出台更使这一争论变得激烈.本文针对一人公司的多个法律问题展开探讨,以期对引导和规范我国一人公司的良性发展有所裨益.     

基于SNA的航空发动机空中停车文献分析

由于发动机故障引起的空中停车存在高危险性和不确定性,必须做好防范和处置。在 CNKI 数据库中以“空中停车”关键词检索相关研究文献,应用 SATI3.2 软件对检索文献数据进行数据预处理,获取高频关 键词并构建共词矩阵;应用 Ucinet6.0 软件对关键词进行社会网络分析和聚类分析。结果表明:航空发动机空中停车研究领域热点集中于管理、维修、人员及企业运营等方面;民用航空与军用航空在该领域的研究重点存在差异;非常规类飞机的空中停车受到关注,无人机空中停车研究将成为该领域的热点问题;军用飞机空中停车研究成果相比民用飞机存在一定差距,随着军用飞机适航工作的开展和推进,军用飞机空中停车研究将在该领域占据重要地位。     

发展中的南非海军

南非雄踞非洲的最南部，东、西、南三面为印度洋和大西洋环抱．海岸线长达2500千米．海军的在国家政治、社会生活和军队中占据重要地位，南非海军虽然人数不多，但装备较为精良，海军科研军工也较为发达。近年来，随着国家政局的稳定，经济的复苏，南非海军也在迅速壮大，成为非洲的海军强国。[编者按]     

试论《呼啸山庄》爱情悲剧的社会必然性

从"呼啸山庄"与"画眉田庄"的象征意义出发,对男女主人公从"自然"向"文明"渗透与转化的进程进行分析,得出凯瑟琳对希刺克厉夫与林顿之间的选择是对"自然"与"文明"的选择。最终"文明之爱"战胜了"自然之爱",这是资本主义社会金钱观与婚姻观所决定的。这场爱情悲剧的根源是不平等、不自由的,具有社会必然性。     

鲁棒的低秩鉴别嵌入回归

局部保持投影（Locality preserving projection, LPP）在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一种新的模型来发现和提取特征。利用L2,1范数来约束损失函数和回归矩阵,不仅降低了对异常值的敏感性,而且限制了回归矩阵的低秩条件。然后给出了优化问题的求解方法。最后,本文将该方法应用于多个人脸数据库和掌纹数据集进行了性能测试,并将实验结果与现有的一些方法进行比较,结果表明该方法是有效的。