检索结果-南通市图书馆

单链纳米药物的制备及其在实体肿瘤中渗透性能的研究

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

单链纳米药物的制备及其在实体肿瘤中渗透性能的研究

作者：许铭珩南方医科大学

学位级别：硕士

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏恢复的快速高精度DOA估计算法

系统工程与电子技术 2024年

作者：刘鲁涛徐国珩王振哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

离网波达方向(off-grid Direction Of Arrival， off-grid DOA)估计算法能够解决信号实际入射角度与离散采样网格之间的误差。传统的DOA估计算法为了提高估计精度，使用密集的离散采样网格，将会导致计算量显著增加。该文首先从稀疏的... 详细信息

离网波达方向(off-grid Direction Of Arrival， off-grid DOA)估计算法能够解决信号实际入射角度与离散采样网格之间的误差。传统的DOA估计算法为了提高估计精度，使用密集的离散采样网格，将会导致计算量显著增加。该文首先从稀疏的网格点集入手，使用网格进化(Grid Evolution)方法在合适的位置增加网格点；然后二次估计噪声方差来提高对紧邻信号的分辨能力；最后使用离网求根稀疏贝叶斯学习(Off-Grid Root Sparse Bayesian Learning， OGRSBL)方法来得到目标信号入射角的精确估计值。仿真表明，所提算法计算速度较快，同时对紧邻信号有着优秀的估计能力。

关键词： DOA估计离网网格进化稀疏贝叶斯学习

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于向量投影的立体阵定位算法

电子与信息学报 2024年第1期46卷 31-40页

作者：孙大军蔡珩郑翠娥程驰宇哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001

传统适配立体阵型的超短基线定位算法计算量大、定位误差难以通过解析式精确表征。针对这些问题,该文提出基于向量投影的立体阵定位算法,从向量投影的角度构建立体阵中各基线向量与目标方位之间的观测方程,实现对传统算法定位模型的简... 详细信息

传统适配立体阵型的超短基线定位算法计算量大、定位误差难以通过解析式精确表征。针对这些问题,该文提出基于向量投影的立体阵定位算法,从向量投影的角度构建立体阵中各基线向量与目标方位之间的观测方程,实现对传统算法定位模型的简化。该文算法通过求解线性方程组即可实现对目标方位的估计,时间复杂度远小于传统算法。此外,基于该文算法简洁的观测方程,给出了适配立体阵的定位误差精确解析表征。仿真结果表明,该文算法消耗的运算时间远小于传统算法,且定位误差变化规律与基于理论解析式得到的结论相符。湖试试验结果表明,该文算法的定位精度与传统算法几乎一致,且计算效率更高。

关键词：超短基线定位立体阵向量投影

含d0过渡金属离子的碲酸盐光学晶体的设计、合成及性能研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

含d0过渡金属离子的碲酸盐光学晶体的设计、合成及性能研究

作者：佘羽珩天津理工大学

学位级别：硕士

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

心血管科护士职业认同水平现状调查与分析

护理管理杂志 2012年第7期12卷 471-473页

作者：杨雨佳吴晓珩杨海燕李水仙张京煜北京协和医院国际医疗部门急诊北京市100730 东莞康华医院ICU 东莞市523080 深圳市卫生和人口计划生育委员会 518020 北京协和医学院护理学院北京市100041

目的了解心血管科护士职业认同水平现状。方法采用护士职业认同量表,对北京市116名心血管科护士进行调查。结果心血管科护士职业认同得分为(115.05±17.33)分;7个维度得分中自我效力感得分最高,为(6.21±0.79)分,组织影响感得分最低,为(... 详细信息

目的了解心血管科护士职业认同水平现状。方法采用护士职业认同量表,对北京市116名心血管科护士进行调查。结果心血管科护士职业认同得分为(115.05±17.33)分;7个维度得分中自我效力感得分最高,为(6.21±0.79)分,组织影响感得分最低,为(4.20±1.36)分。不同年龄、护龄、科室和职称的护士之间,职业认同感得分差异具有统计学意义(P<0.01或P<0.05)。结论心血管科护士职业认同水平相对较高,护理管理者应注重监护室的人员配置,重视对年轻护士、护龄短及职称低的护士的培养。

关键词：心血管病专科护士职业认同

基于积分终端滑模的SGCMG伺服系统的抗干扰控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

航空学报 2024年

作者：鲁明宿诺赵维珩田利梅张强北京控制工程研究所

单框架控制力矩陀螺(Single Gimbal Control Moment Gyroscope)是空间飞行器姿态控制的重要组成部分。对柔性隔振器和太空中存在的未知干扰影响，设计了一种基于积分终端滑模控制器(Sliding Mode Control)和有限时间干扰观测器(Finite T... 详细信息

单框架控制力矩陀螺(Single Gimbal Control Moment Gyroscope)是空间飞行器姿态控制的重要组成部分。对柔性隔振器和太空中存在的未知干扰影响，设计了一种基于积分终端滑模控制器(Sliding Mode Control)和有限时间干扰观测器(Finite Time Disturbance Observer)的复合控制方案，它能够消除柔性隔振器中存在的不确定干扰，并在收敛时间内达到期望速度。与传统PI控制器相比，设计的积分终端滑模的波动幅度和振荡频率更低，稳态误差小于等于0.032，调节时间快百分之四十，超调量降低百分之二十四，抗扰能力更强；在积分末端滑模控制器上设计有限时间观测器进行抗干扰补偿，组成的复合控制器稳态误差再次缩小不超过0.003，超调量降低至百分之一，具有低抖震、强抗干扰效果，对于空间中存在的未知干扰进行了有力的消除。最后，通过Matlab仿真验证了上述方法可以达到预期效果。

关键词：单框架控制力矩陀螺柔性支撑动态积分终端滑模干扰观测器抗干扰

从“生命史学”到“大文学史观”——钱理群先生对中国现代文学史研究的贡献

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

南方文坛 2024年第3期 23-29页

作者：吴晓东北京大学中文系

钱理群先生是中国现代文学研究领域的重镇,是第三代学人中的代表性和标志性学者,也是学界的常青树,多年来笔耕不辍。在《我的现代文学史研究与学人研究——在“钱理群学术思想暨中国现代文学研究”学术研讨会上的讲话》一文中,钱理群把... 详细信息

钱理群先生是中国现代文学研究领域的重镇,是第三代学人中的代表性和标志性学者,也是学界的常青树,多年来笔耕不辍。在《我的现代文学史研究与学人研究——在“钱理群学术思想暨中国现代文学研究”学术研讨会上的讲话》一文中,钱理群把自己的学术研究分为三个时期:第一时期(1981—2002):学院任教21年,从事文学领域专业化研究,主要是鲁迅、周作人、曹禺研究,以及现代文学史研究。

关键词：中国现代文学研究曹禺研究钱理群大文学史观周作人中国现代文学史研究现代文学史专业化研究

基于掩膜Transformer的HDR图像重建算法

维普期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

激光与光电子学进展 2024年

作者：张祖珩陈晓冬汪毅蔡怀宇天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室

在众多HDR(High Dynamic Range)图像重建算法中，生成包围曝光式的HDR图像重建算法因其突出的动态范围扩展能力及对复杂光照场景的适应能力成为研究的热点。然而，生成包围曝光式重建算法往往基于卷积神经网络构建图像生成器，导致生成... 详细信息

在众多HDR(High Dynamic Range)图像重建算法中，生成包围曝光式的HDR图像重建算法因其突出的动态范围扩展能力及对复杂光照场景的适应能力成为研究的热点。然而，生成包围曝光式重建算法往往基于卷积神经网络构建图像生成器，导致生成器仅具有局部感受野，难以利用全局信息，使图像过曝与欠曝区域信息恢复能力受限。为此，本文引入Transformer架构赋予网络全局感受野，增强网络建立长距离依赖的能力。同时，为Transformer添加单向软掩膜，避免过曝与欠曝区域的无效信息向特征图输入噪声，进一步提高重建质量。实验结果表明，所提算法在VDS数据集与HDREye数据集上PSNR（峰值信噪比）分别提高2.37dB和1.33dB，主观对比实验进一步证明所提算法的有效性。本工作为提升HDR图像重建算法对过曝与欠曝区域的信息恢复能力提供了一种新的思路。

关键词：高动态范围图像重建深度学习软掩膜 Transformer

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度非对称密集网络的高光谱图像分类

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1448-1457页

作者：蔡轶珩谭美伶潘建军何楷祺北京工业大学信息与通信工程学院北京100124

近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的... 详细信息

近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性,该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先,提出一个多尺度样本构建模块,通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块,并进行反卷积和拼接以构建输入样本,使其既包含详细的结构区域,又包含较大的同质区域;然后,提出一个非对称密集连接结构,在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强,即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征,有效地促进了特征重用。此外,为了提高光谱特征的鉴别性,提出一种精简的元素光谱注意力机制,并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下,该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%,取得了极具竞争力的分类结果。

关键词：高光谱图像分类多尺度非对称卷积光谱注意力机制