一、概述 1、方法的产生 燃烧过程中，往往要求燃料量与空气量需按一定比例混合后送入炉膛

7.1 在图P7.1 555定时器构成的多谐振荡器中设 RA=RB=5kΩ，C=960pF。试求输出波形的振荡频率 f及占空比q

1 飞机的平衡与操纵性 2 飞机的起飞与着陆 3 飞机的机载系统 4 飞机安全性与经济性 5 飞机的地面支持系统

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统

1． 如果你的电脑上面没有安装完整版的 Visual C++6.0 上机环境，可以使用精简版的 VC6.0（也 称为 mini 版），所占用空间不到完整版的十分之一，但是不影响全国计算机等级考试二、三 级的上机考试需要。VC6.0 精简版的下载地址为： http://www.greatc.cn/download_info.php?id=5 2． 本文的作者假设大家对 Visual C++6.0 基本操作（如编译运行、打开关闭文件等）已经有了 一定的了解，如果大家还不了解 VC6.0

基于logistic映射和时空混沌系统,设计了一个密钥长度为256bit的图像分组密码算法,将256bit的明文图像分组加密为等长的密文图像.该算法引入的辅助密钥和设计的迭代次数敏感地依赖于明文分组和密钥,交替迭代混沌系统及Arnold映射实现了像素值的扰乱和位置置乱.计算机仿真和密码分析表明,该算法具有对明文和密钥敏感、密钥空间大和可扩展性强等特点,具有良好的加密效果和较强的抗攻击性能,适用于安全通信领域

干扰三要素 干扰源 • 带电压导体 • 载电流导体 耦合途径 • 分布电容 • 空间互感 受扰对象 • 附近导体 • 附近回路 1 电容耦合及其抗干扰对策 2 磁场耦合及其抗干扰对策 3 共阻抗耦合及抗干扰对策 4 共模干扰及其对策 5 测量系统输入级的两点接地

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

第一节 微生物在生态系统中的地位和作用 第二节 环境中的微生物 种群：具有相似特性和生活在一定空间内的同种个体群，是群落的基本组分。 群落：一定区域内或一定生境中各种微生物种群相互松散结合的一种结构单位。 生态位：生物个体、种群或群落所占据的具有时空特点的位置。一定生态位上的微生物群落是长期适应性进化的结果。 第三节 微生物与生物环境间的相互关系 第四节 微生物与环境保护：生物修复