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高校青年海归教师政治认同:概念意涵、生成维度和培育路径

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思想教育研究 2024年第3期 122-127页

作者：程霞李亚汉康志亮西安电子科技大学马克思主义学院陕西西安710126 西安电子科技大学本科生院陕西西安710126 西安电子科技大学人事处陕西西安710126

高校青年海归教师政治认同对于新时代铸魂育人、建设教育强国和维护意识形态安全具有重要意义。应从以下4个层面培育高校青年海归教师政治认同:围绕“中国梦”这一主题深化爱国主义教育,铸牢政治认同的情感之基;将师德建设、传承红色文... 详细信息

高校青年海归教师政治认同对于新时代铸魂育人、建设教育强国和维护意识形态安全具有重要意义。应从以下4个层面培育高校青年海归教师政治认同:围绕“中国梦”这一主题深化爱国主义教育,铸牢政治认同的情感之基;将师德建设、传承红色文化有机融入青年海归教师思想政治教育工作中,增进社会主义意识形态及其核心价值认同;在全面深化改革中提高中国特色社会主义各项制度及其政策的公正有效性,提升中国特色社会主义制度认同;改善高校青年海归教师的生活和职业发展境遇,夯实中国特色社会主义治理绩效认同。

关键词：高校青年海归教师政治认同

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基于图神经网络的无人机网络表征与优化技术

数据采集与处理 2024年第1期39卷 44-59页

作者：承楠傅连浩王秀程尹志胜西安电子科技大学通信工程学院西安710071

无人机作为低空智联网的重要组成部分,在无线通信领域已经被广泛应用,然而在无人机网络规模和拓扑结构的不断变化时,现有解决方案常常遭遇诸多挑战,如收敛速度缓慢、实时响应能力不足、训练成本高昂以及泛化能力受限等。针对这些问题,... 详细信息

无人机作为低空智联网的重要组成部分,在无线通信领域已经被广泛应用,然而在无人机网络规模和拓扑结构的不断变化时,现有解决方案常常遭遇诸多挑战,如收敛速度缓慢、实时响应能力不足、训练成本高昂以及泛化能力受限等。针对这些问题,本文提出了一种基于图神经网络(Graph neural network,GNN)的无人机网络观测表征和决策方案。研究首先通过图建模方法对无人机与其观测实体之间的关系进行建模,设计了一种基于GNN的表征方案,并利用机器学习算法进行预训练,以适应动态变化的观测空间。针对决策空间的动态特性,进一步提出了一种基于边决策的GNN模型,该模型通过图建模及边权重拟合,以增强对动态决策空间的适应性。此外,通过两个无人机网络案例的研究,本文验证了所提出方案的有效性和先进性,展现了其在实际无人机网络应用中的潜力。

关键词：无人机网络无线通信图神经网络观测表征边决策模型机器学习

一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器及其在睡眠监测中的应用

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传感技术学报 2024年第2期37卷 345-352页

作者：骆懿王东祥赵治栋王金鹏吴颖杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学网络空间安全学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学微电子研究院浙江杭州310018 杭州电子科技大学教务处浙江杭州310018

针对日常睡眠监测的需求,提出一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/锆钛酸铅(PZT)压电传感器并对其性能进行了研究。首先,介绍了P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器的制作及封装流程。其次对其灵敏度,频率响应特性,瞬时响应和稳定性等进... 详细信息

针对日常睡眠监测的需求,提出一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/锆钛酸铅(PZT)压电传感器并对其性能进行了研究。首先,介绍了P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器的制作及封装流程。其次对其灵敏度,频率响应特性,瞬时响应和稳定性等进行了测试。结果表明,该传感器不仅具有良好的微观外貌形态,且相比于纯P(VDF-TrFE)压电传感器0.73 V/N的灵敏度,制备的含30%PZT的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器灵敏度是纯P(VDF-TrFE)压电传感器的2.5倍,达到了1.78 V/N。此外在低频下能够保持稳定压电输出且具备2 ms较快的响应时间。最后采用自制的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器测量人体心冲击信号,并通过支持向量机(SVM)训练睡眠分期模型实现了对睡眠质量的监测,四分类模型平均准确率达到72.5%,为可穿戴睡眠监测传感器的选择提供了参考。

关键词：压电传感器 P(VDF-TrFE) 高压静电纺丝 PZT 睡眠监测

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试论元宇宙背景下的外语教学研究

北京第二外国语学院学报 2024年第1期46卷 99-108页

作者：陈坚林秦枫西安电子科技大学 710126

元宇宙概念被广泛应用于各领域,助力创新发展。本文对元宇宙背景下如何开展外语教学研究这一问题进行了探索性阐述,讨论何谓元宇宙以及如何充分应用元宇宙场景开展外语教学研究,内容主要涉及元宇宙概念的源起和定义、人类活动空间的演... 详细信息

元宇宙概念被广泛应用于各领域,助力创新发展。本文对元宇宙背景下如何开展外语教学研究这一问题进行了探索性阐述,讨论何谓元宇宙以及如何充分应用元宇宙场景开展外语教学研究,内容主要涉及元宇宙概念的源起和定义、人类活动空间的演变、网络空间的发展过程、元宇宙背景下外语教学研究的发展新形态等,希望可以引发更多的观点与讨论。

关键词：元宇宙网络空间外语教学混合式教学

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一类三阶两点边值问题解的存在性

浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 273-276页

作者：王丽媛马如云西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710126

考察了三阶非线性常微分方程边值问题{u'''(t)=f(t,u(t),u'(t),u''(t)),a.e.0 详细信息

考察了三阶非线性常微分方程边值问题{u'''(t)=f(t,u(t),u'(t),u''(t)),a.e.0

关键词：三阶常微分方程边值问题 Leray-Schauder不动点定理存在性

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支持等式测试及密码逆向防火墙的SM9标识加密方案

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 1070-1084页

作者：熊虎林烨姚婷电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 网络与数据安全四川省重点实验室(电子科技大学) 成都610054

支持等式测试的标识加密(identity-based encryption with equality test, IBEET)体制解决了传统等式测试方案中证书管理的问题,得到了广泛的关注.但现有的IBEET体制难以抵抗渗透攻击,且都是基于国外密码算法设计,不具有自主知识产权.... 详细信息

支持等式测试的标识加密(identity-based encryption with equality test, IBEET)体制解决了传统等式测试方案中证书管理的问题,得到了广泛的关注.但现有的IBEET体制难以抵抗渗透攻击,且都是基于国外密码算法设计,不具有自主知识产权.基于此,提出一种支持等式测试并具有密码逆向防火墙的SM9标识加密方案(SM9 identity-based encryption scheme with equality test and cryptographic reverse firewalls, SM9-IBEET-CRF).该方案在用户与云服务器的上行信道间部署密码逆向防火墙(cryptographic reverse firewalls,CRF),对用户发出的信息执行重随机化以达到抵抗渗透攻击的作用.该方案拓展国密算法SM9至IBEET领域中,提升其运行效率并丰富国密算法在云计算领域的研究.给出了SM9-IBEET-CRF的形式化定义和安全模型,并在随机预言机模型中考虑2种不同的敌手将此方案在选择密文攻击下的不可区分性与单向性分别形式化地规约到BDH困难假设上.同时,该方案通过考虑第3种敌手证明CRF的部署为其带来维持功能性、保留安全性以及抵抗渗透性.实验仿真和分析结果展示了该方案的有效性.

关键词： SM9 等式测试密码逆向防火墙标识加密渗透攻击

基于SC/MRC的智能多无人机通信系统分析

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：黄海燕张鸿生梁琳琳王春丽张学军西安电子科技大学网络信息安全学院兰州交通大学电子与信息工程学院

针对通讯设备数量增多，无人机协作通信过程中存在共道干扰的问题，搭建存在多路共道干扰的多无人机协作通信系统。源节点与目的节点之间存在直接链路，目的节点采用选择合并或最大比合并技术合并源节点与最佳无人机中继传输的信号。考... 详细信息

针对通讯设备数量增多，无人机协作通信过程中存在共道干扰的问题，搭建存在多路共道干扰的多无人机协作通信系统。源节点与目的节点之间存在直接链路，目的节点采用选择合并或最大比合并技术合并源节点与最佳无人机中继传输的信号。考虑由多路共道干扰引起的信干噪比之间的相关性，分别推导Nakagami-m衰落信道下采用选择合并策略与最大比合并策略的系统中断概率精确表达式。为进一步讨论共道干扰对无人机协作通信系统性能的影响，推导出高信噪比下的系统渐近中断概率进行具体分析。结果表明：受共道干扰的影响，系统中断概率在高信噪比区域存在饱和值；Nakagami-m衰落参数m增大时，系统中断性能显著提升；无人机数量增多时系统中断概率在达到饱和值之前会获得更多的分集增益。

关键词：无人机通信共道干扰选择合并最大比合并中断概率

主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类

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光学精密工程 2024年第9期32卷 1395-1407页

作者：刘敬李银桥刘逸西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行... 详细信息

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行HSI的特征提取与分类,设计了基于分组卷积的轻量化网络模型以降低网络参数量。对线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维后的高光谱图像采用小批量K均值聚类算法划分成不同的簇,并用簇中心的光谱特征代表不同的簇,以利用无类标样本的信息。在分组网络中将生成的特征图沿光谱维划分成一系列小组,每组通过多个残差块依次提取空间-光谱特征,这种分组策略可以充分利用波段的冗余性和差异性,降低网络参数,并实现轻量化。最后,采用主动学习选取信息量大的样本作为训练样本集,以解决带类标样本少的问题。实验结果表明,AL-CGNet在使用相同比例的6%训练样本的情况下,在Indian Pines,Botswana,Houston 3个数据集下的分类结果明显高于ClusterCNN,SSRN和HybridSN等方法,其OA分别为99.57%,99.23%,98.82%,甚至在训练样本更少5%的小样本情况下也是有效的。该方法不仅大大提高了HSI的分类效率,在获得高精度的同时还能高效率地提取特征。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络分组卷积聚类轻量化

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多源传感器箱粒子LMB滤波算法

西安电子科技大学学报 2024年

作者：张永权李志彬张文博苏镇镇西安电子科技大学电子工程学院西安电子科技大学计算机科学与技术学院

随着复杂跟踪场景的大量涌现，常规多源传感器多目标跟踪算法存在计算量大、跟踪精度低、无法估计目标航迹等不足，已无法满足现代战争的需求。本文以主动传感器和被动传感器组成的多源传感器系统为背景，重点研究多源传感器多目标跟踪... 详细信息

随着复杂跟踪场景的大量涌现，常规多源传感器多目标跟踪算法存在计算量大、跟踪精度低、无法估计目标航迹等不足，已无法满足现代战争的需求。本文以主动传感器和被动传感器组成的多源传感器系统为背景，重点研究多源传感器多目标跟踪问题的实现算法。针对“多主动+多被动”多源传感器系统量测无法充分融合且整体算法计算复杂度较高的问题，提出一种多源传感器箱粒子标签多伯努利（MS-BPF-LMB）滤波算法。首先，对传感器依据不同主动传感器进行分组，即将所有传感器划分为若干“单主动+多被动”传感器组；然后，通过并行运算，对各传感器组运用基于角度关联的多传感器信息融合算法，得到跟踪所需的有效量测；最后，在跟踪滤波阶段，通过引入箱粒子滤波数值计算方法，将获取的量测点划分为若干箱粒子，并对箱粒子滤波下的多传感器量测更新系数进行重新定义，以较低的计算复杂度实现LMB（Labeled multi-Bernoulli， LMB）滤波。仿真结果表明，所提算法在保证跟踪精度的前提下，误差明显降低且算法复杂度下降约40%，能够有效处理异构数据多源信息融合问题。

关键词：目标跟踪传感器数据融合信息融合箱粒子滤波标签多伯努利滤波