国际化企业高管团队的女性比例对企业创新绩效的影响研究

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人和机器人共融的核心是自然人机交互。基于运动想象脑电、稳态视觉诱发电位及事件相关电位的智能假肢、外骨骼机器人和康复机器人等BCI系统在残障人士的生活辅助和运动功能康复等方面取得了一定的研究成果,然而,这些技术仍存在脑机交互不自然的问题,如利用脚部的运动想象来控制神经假肢的功能。实现自然且直观的脑机接口控制可促进用户和BCI系统的共同演化过程,使得用户积极参与并改善康复效果。基于脑电的自然动作解码为
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智能通信作为未来通信技术发展的主流研究方向之一,在5G(5th Generation Mobile Communication Systems)加速普及的当下,具有重要的研究价值。智能通信引入人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术解决通信难题,例如在物理层的信道估计、信号检测与信道译码等研究问题中,AI辅助的算法设计能够达到甚至超越传统算法性能,展示出巨大研究价值。智
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语音增强作为语音信号处理的一个重要分支,在语音通信、听觉辅助、自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)系统前端等领域都有重要的应用。早期提出的一些传统单通道语音增强方法,虽然计算简单,但是降噪效果不佳,尤其是对非平稳噪声。近些年兴起的深度学习算法大大提升了单通道语音增强的性能水平。然而,基于深度学习的语音增强模型往往难以有效地泛化到现实场景中。此外,在移动或
激光雷达采集获取的点云数据凭借其准确的深度信息和稳定的存储结构能够有效反映几何模型的形状结构以及雷达周围环境的障碍物信息,因此点云数据处理技术近年来在三维模型分析以及移动机器人导航控制领域得到迅速发展。由于传统分析点云数据的方法往往会选择点云重建或者内部采样的方法,而重建与采样的过程往往繁琐且计算资源消耗大,这就可能导致各类应用工作效率低下。受启发于点云可见性判断的方法,本文引入了可见单元的概念,
近年来,随着MEMS技术的发展,硅微机械陀螺仪的研究得到了快速的发展,并迅速在军事和民用领域有了广泛的应用。本文主要以课题组自研的双质量硅微机械陀螺仪为研究对象,对陀螺仪的噪声性能和标度因数非线性度指标进行了较为深入的分析和研究,本文的主要研究内容如下:(1)驱动回路噪声模型分析。首先,详细介绍了驱动回路测控系统的工作原理,具体分析了各个环节的作用;然后,指出了驱动回路中存在的噪声类型,并建立了驱
随着我国BDS的快速发展、Galileo的建设推进以及GPS、GLONASS的改进完善,全球导航卫星系统(GNSS)已被应用到各个行业。GNSS在实际应用中容易受到各种观测误差的影响,通常采用站间/星间差分或绝对误差改正方法以消除或削弱星端、接收机端、电离层和对流层等误差。但多路径误差由于与卫星位置、接收机周围环境以及天线的反射特性有关,具有很大的随机性和复杂性,常规的差分方法并不能有效的抑制,且