本科生导师制的优化研究:多学科交叉视角

本科生导师制往往由于受专业的限制,不能充分发挥作用.高校应当摒弃专业和学科限制,以兴趣导向、自由选择的方式建立跨学科的本科生导师制,提高导师指导效果,激发学生兴趣,提升学生综合素质.     

信号级协同计算平台架构及应用思考

针对智能化作战对军事电子信息系统计算能力提升的迫切需求，结合云计算的资源虚拟化、大数据的分布式计算等技术，提出了基于嵌入式CPU+ALL（DSP、FPGA、PPC、GPU、AI处理器等）的异构处理的信号级协同计算平台架构，包括弹性、轻量级异构资源虚拟化模型、分布式实时计算框架和智能计算框架等，形成了一套架构统一、资源共用、使用简便的协同计算和智能计算环境。通过战术级无线电认知和智能信号与信息处理两个典型应用场景，探讨了该信号级协同计算平台可能带来的颠覆性效用。     

一种机载三维音频技术的快速计算方法

针对机载三维音频应用的实时性需求，提出了一种基于单耳相对头相关传递函数和改进型混响模型的机载三维音频快速实现方法，在较传统实现方式性能无明显下降的情况下降低了80%的计算量。对提出的算法在F-16战斗机模拟强噪声环境下进行相关主观试听实验，同时在某型飞机音频系统中实验验证。实验结果表明,所提方法在实时处理3路三维音频时，三维音频方位分辨精度在5°以内，可满足实际机载平台使用需求。     

空间目标的联合矩阵束极点估计

极点作为谐振区雷达目标的最主要电磁特性，具有很大的空间目标识别前景。但是在使用频域观测数据提取目标极点时，存在虚假极点和估计精度问题。针对上述问题，首先通过加窗和截断改进了后时响应信号的获取流程，抑制了虚假极点影响；然后采用最小描述长度法（MDL）估计极点个数，避免了定阶错误引起的虚假极点；最后采用联合矩阵束法估计极点，有效减少了单角度数据估计极点时存在的遗漏极点和虚假极点问题。FEKO软件验证表明，所提算法具有更高的精度和抗噪能力。     

油气企业供应商管理存在的问题与建议——以CS公司为例

伴随着供应链管理的应用与发展,越来越多的企业认识到必须充分利用内外资源保持自身的竞争实力。作为重要的外部资源,供应商管理关系到企业成本与收益的平衡,而要做好供应端的成本管理首先要做好供应商的选择和优化。针对CS公司的供应商管理现状及存在的问题,探索适应企业的可操作性强的对策,以期为我国大型油气企业的供应商管理实践提供一定的参考。     

新冠肺炎疫情冲击下全球外汇市场风险传染与中国金融风险防控

重大突发公共事件导致全球经济发展不确定性上升,新冠肺炎疫情的蔓延使得全球外汇市场剧烈震荡.在此背景下,本文考察了疫情发生前后全球外汇市场风险网络变化、疫情冲击对全球和中国外汇市场风险的影响,以及基本面和政策等因素对该影响的增强或缓释作用.研究结果表明:(1)从疫情发生前后全球外汇市场风险溢出结果来看,新兴市场国家是全球外汇市场中主要的风险输出者.新兴市场国家自身汇率风险较高,且在疫情发生后其汇率波动幅度更大.(2)从疫情病例对外汇市场风险回归结果来看,确诊病例增多的不利消息显著增加了外汇市场的风险水平,且影响效果高于治愈率提高这一有利消息的风险缓释作用.进一步来看,其他金融市场的风险共振效应会放大疫情冲击对外汇市场风险的影响,实体经济和政策的风险分散效应会减弱疫情冲击的影响效果.(3)从中国外汇市场来看,疫情发生前后,中国外汇市场波动率呈递增态势,且中国由风险输出方转向风险接受方,防控输入性风险是当务之急.进一步地,中国实体经济风险高时,解决国内经济发展问题成为重中之重,但防范输入性风险也不容忽视.     

我国国家公园体制建设中利益相关者关系研究

我国自然保护地将国家公园作为主体,保护具有国家代表性的生态系统和自然景观的原真性和完整性,同时具有全民公益性。从利益相关者视角出发,以国家公园管理部门、旅游投资公司和社区居民为主要利益相关者,分析三者的行为目标与策略选择,通过三方博弈提出解决国家公园体制建设过程中的最优策略,即应改变管理部门与旅游投资企业在国家公园试点中进行不合作博弈的狭隘认知,而应选择国家公园管理部门、旅游投资企业和社区居民三方合作博弈。同时,提出了相应的建议以期进一步保护国家公园自然资源并将可持续利用制度顺利实行。     

重要生态用地级别评价和划定方法研究——以水源涵养为例

文章以水源涵养为例,基于水平衡评价计算方法,选择水资源禀赋类型不同的县域单元开展水源涵养型生态用地功能分级划定研究。总结现有生态保护红线划定技术方法及存在不足,致力于显化不同地区水源涵养生态用地功能绝对值差异,利用评价单元格水源涵养累计贡献值面积弹性拐点,对重要水源涵养用地级别划定方法进行改进。对河北省易县和四川省金川县的实例验证表明,此评价方法可以根据不同地区水源涵养功能特点量身确定重要生态空间规模、面积和比例。     

基于预约策略的医院CT设备使用优化研究

预约检查是对有限的医疗检查资源的一种调度优化。以攀枝花市A医院CT检查为例,通过实地调研,统计CT设备的服务能力,门诊患者,住院患者和急诊患者的平均到达率,接受患者的单位检查收益和拒绝患者的单位检查损失。通过调整预约策略使有限的资源设备产生更多的收益,并运用仿真模拟不同预约策略下的收益效果。研究结果对医院重要设备的预约使用提供了一定参考价值。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题，利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性，提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后，利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能，将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵，提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法，设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下，提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明，所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI，在干扰强度相同的条件下，NBI带宽越小、压缩率越大，算法对NBI的抑制性能越好。