低多层钢结构住宅体系及比较分析，石红雷，王小平，低、多层钢结构住宅体系具有抗震性能好、建造速度快、自重轻、基础造价低、环保、可工业化生产等一系列优点，在我国建筑行业正得

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利用蒙特卡罗方法模拟了多层离散随机介质对激光的偏振多次散射，结合激光雷达的特点，给出了半解析蒙特卡罗模拟方法的具体模拟步骤，考虑了光子在随机游走时，跨越分界层时引起的自由程调整，根据Mie 散射相函数对不同介质层进行了散射方向抽样，利用该方法计算了双层和三层水云的雷达多次散射去极化率随穿透深度的变化。从计算结果可以看出，随着穿透深度的增加，雷达去极化率增强，激光在从一种介质入射到另一种介质时，其去极化率增加的速度不同，分析了粒子有效半径、单次散射相函数以及消光系数对雷达去极化率的影响。该方法可以应用于偏振激光雷达对非各向同性云层或气溶胶微物理和光学特性的遥感反演。

为了测量光学元件多层膜膜厚均匀性指标，基于面形检测对多层膜均匀性测量方法进行了研究。分析了均匀性的测量过程以及影响因素，评估了元件面形检测复现性对测量结果的影响，建立了多层膜结构的有限元模型，计算分析膜层内应力对基底面形带来的影响。基于高复现性面形检测装置进行了测量方法的实验验证工作，实验结果表明：元件面形测量口径范围内膜厚分布均匀性优于0.1 nm[均方根(RMS)值]；将测试结果转化为沿径向的轮廓分布结果，与基于反射率计的膜厚检测数据进行了对比，表明两种方法测试数据基本吻合，验证了基于面形检测方法评估光学元件多层膜均匀性的可行性。

实现treeview多层数据绑定，多层是动态的

针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

水声通信matlab代码宽带线性时变信道中的多层传输 抽象的 考虑宽带线性时变多尺度多滞后信道。 该信道模型适用于水声通信。 该项目跟进了提出的多层（多速率）传输方案，其中不同层的数据符号使用不同的脉冲形状以不同的速率进行调制，并在不同的载波上传输。 如果满足某些条件，所提出的方案可以确保在接收器的不同层之间没有串扰。 在这个项目中，多层方案被进一步研究，在层之间允许一些串扰，与无串扰的情况相比，这将允许使用更多的层。 为了评估由于层间串扰导致的质量下降与由于传输更多层导致的数据速率增益之间的权衡，信息速率被数值计算。 MATLAB 以友好的格式 (html) 查看代码及其输出！ 单击以查看信号频谱（通道的输入和输出）和各种接收器实现的信息速率 通道 E，方案 1 注意：点击上方后向下滚动以查看数字！ 单击以查看光谱和速率 通道 A，方案 1 通道 A，方案 2 通道 E，方案 1 注意：这里显示的代码比multiple_script 中少。 另外，点击查看数字后不要忘记向下滚动！ 点击查看方案1和方案2的信息率对比。 源代码 可以找到源代码。 要重现结果，请运行以下脚本（按以下顺序）

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针对煤矿生产区域的监控视频较为模糊且人员行为类型复杂,常规行为识别方法的准确率较低的问题,提出了一种基于动态注意力与多层感知图卷积网络（DA-GCN）的煤矿人员行为识别方法。采用Openpose算法提取输入视频的人体关键点,得到3个维度、18个坐标的人体关键点信息,降低模糊背景信息的干扰;通过动态多层感知图卷积网络（D-GCN）提取人体关键点的空间特征,通过时间卷积网络（TCN）提取人体关键点的时间特征,提高网络对不同动作的泛化能力;使用动态注意力机制,增强网络对于动作关键帧、关键骨架的注意力程度,进一步缓解视频质量不佳带来的影响;使用Softmax分类器进行动作分类。通过场景分析,将井下行为分为站立、行走、坐、跨越和操作设备5种类型,构建适用于煤矿场景的Cumt-Action数据集。实验结果表明,DA-GCN在Cumt-Action数据集的最高准确率达到99.3%,最高召回率达到98.6%;与其他算法相比,DA-GCN在Cumt-Action数据集和公共数据集NTU-RGBD上均具有较高的识别准确率,证明了DA-GCN优秀的行为识别能力。