MUSIC算法在高速并行处理机上的实现

利用FPGA的特点,提出了一种实现MUSIC算法的新的高速并行硬件解决方案。给出了对MUSIC算法进行预处理的结果,为硬件实现加速提供可能;导出了MUSIC算法适合于FPGA实现的并行分解方法;介绍了用FPGA来实现谱峰搜索的新方法。结果表明,该设计方法处理速度理想,能够满足实时性要求。     

高校实验室排课系统的研究与开发

随着办学层次的提高和科研能力的不断提升,榆林学院正向榆林大学转型,学校现有实验课程相比之前大大增加。为了提高实验室的利用率,合理有效地分配现有资源的目的,论文介绍了实验室排课系统的设计与实现的方法。通过系统运行结果显示,使用Web框架建立的排课系统,结合禁忌搜索算法实现组合优化,能快速、合理地安排实验室课表,达到实验室课程编排的智能化和自动化。     

基于网络搜索指数的股票市场微观结构特征

基于2013-2016年2 966只股票的交易数据及对应的网络搜索指数对股票市场微观结构特征进行研究。通过建立横截面回归模型以及面板联立回归等模型分别探究了网络搜索指数对中国股票市场的收益率、流动性以及波动率的影响。实证结果表明:股票的关注度增加,会提高股票市场交易的流动性和收益率;对于关注度对波动率的影响没有得出统一的结论,在股票市场短周期上,关注度增加并不显著影响股票市场的波动率,但是在长周期上,会降低股票的波动率。     

基于机器学习LSTM&US模型的消费者信心指数预测研究

消费者信心指数等宏观经济指标具有时间上的滞后效应和动态变化的多维性,不易精确预测。本文基于机器学习长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型,结合大数据技术挖掘消费者信心指数相关网络搜索数据(User Search,US),进而构建一种LSTM&US预测模型,并将其应用于对我国消费者信心指数的长期、中期与短期的预测研究,同时引入多个基准预测模型进行了对比分析。结果发现:引入网络搜索数据能够提高LSTM神经网络模型的预测性能与预测精度;LSTM&US预测模型具有较好的泛化能力,对不同期限的预测效果均较稳定,其预测性能与预测精度均优于其他六种基准预测模型(LSTM、SVR&US、RFR&US、BP&US、XGB&US和LGB&US);预测结果显示本文提出的LSTM&US预测模型具有一定的实用价值,该预测方法为消费者信心指数的预测与预判提供了一种新的研究思路,丰富了机器学习方法在宏观经济指标预测领域中的理论研究。     

别叫“网络问诊”误了事

最近,邻居李先生的儿子出现了咳嗽发热的症状,为了避免麻烦,他只是在网上搜索"小孩发热、咳嗽"等关键词,按照搜索结果买了点感冒药。两天后,孩子的症状没有缓解,他又咨询了一位"网上医生",改吃了两天抗生素,没想到孩子病情加重。李先生这才带孩子到医院就诊,孩子被诊断为肺炎,需要住院治疗。同样让"网络问诊"耽误了病情的还有邻居张大爷。张大爷退休前是开出租车的,50岁时发现得了痔疮,但羞于     

工作记忆对视觉搜索任务中注意定向影响的研究综述

工作记忆内容对注意定向的影响是近年来研究的热点。目前在这一领域争论的焦点在于工作记忆中保持的内容对注意的影响到底是自动加工的还是受到认知策略的控制。本文系统回顾了已有的研究,介绍了工作记忆影响注意定向的实验证据、理论依据,及今后研究的方向。     

"人肉搜索"的宪政之维——从《徐州市计算机信息系统安全保护条例》的相关条款说起

"人肉搜索"既是正义之器,又可能演变为网络暴力.在公民社会与政府体制"双重不规范"和宪法权利"现实残缺"的条件下,"人肉搜索"实质上充当了宪政供给不足时的一种替代性机制.徐州立法禁止"人肉搜索",试图在保护隐私的法律精神下匡正"人内搜索"可能带来的个人权益侵犯,无疑是符合法治精神的,但却存在着管制色彩过浓与缺乏利益衡量思维两条硬伤.美国等国家的法治经验也告诫我们,对于"人肉搜索"的法律规制需要慎行,或许宪政视野下的网络公民社会才是我们更应该关注的话题.网络促进了当代中国宪政文化的整合与转型,"人肉搜索"中产生的网络言论自由膨胀和网络暴力也会在网络公民社会的构建中得以实现宪政理念下的自我规制.当然,为实现这一目标,需着力解决好塑造网络公民、推行网络自治和深化政治参与等三大课题.