本发明相对于传统的OFDM系统发射机模型，添加了一个N点IDFT运算，不需要太多额外的复杂度和硬件开销。相对于传统的OFDM，本发明大大降低了发送信号的PAPR，使发送信号功率分配更加均匀，降低了发射机功放的设计难度。本发明提出对添加Nzero个0后的N维信号进行CI扩展，相对于现有技术直接对N-Nzero调制符号进行CI扩展，保持了子载波的正交性，使得发射信号的PAPR获得了进一步的降低。

独自拥有。

本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

针对我国沿岸封闭海湾自净能力弱和滩涂、水体等典型生境退化严重的实际，建立基于“驱动力-压力-状态-影响-响应( DPSIR)”框架模型的封闭海湾生境退化综合诊断技术，确定其生境退化的主导因素；开发基于有限元技术的浅海水动力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀释、输运能力降低湾内污染物积累的物理修复关键技术和综合利用盐土植物、大型藻类、贝类和多毛类改善水质和滩涂底质的生物修复关键技术，建立“海岸-滩涂-浅海”一体化的生境修复示范区，编制相关技术标准；以 DPSIR 框架模型为指导，提出封闭海湾典型退化生境的修复策略和对目标海湾（三沙湾）生境有针对性的、切实可行的修复技术方案，重点解决封闭海湾因积累性污染引起的生境退化问题。为提高我国封闭海湾生态环境保护与修复能力，保障沿海经济社会又好又快发展，提供技术支撑和决策咨询。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

发现由人为活动产生的气溶胶可显著抑制华南四月中尺度对流系统的发生频次，进而显著减少降水，并阐释了其物理机制。此发现解释了近40年来华南四月降水减少的原因。 研究团队首先分

本发明公开了一种套用商户类别码欺诈行为的检测方法，首先通过获取正常商户交易数据并进行预处理、层次聚类获取标准行为模式；然后，按照正常商户：套用商户＝1:1的数量，随机抽取正常商户、套用商户的交易流水数据并获取各商户的86维特征的交易数据向量，通过欧式距离计算获取一个9维特征进行叠加，得到95维的特征向量，通过批量梯度下降方法不断训练得到逻辑斯蒂回归模型的参数，从而得到分类器；最后依据新用户的一年的交易流水数据构造一个95维的特征向量送入分类器分类，检测出是否是套用商户。

本发明公开了一种基于极化码的分段CRC校验堆栈译码方法，包括：将信息序列分为N部分；对每一段最后一位比特在极化码码字序列中的位置进行标记；在进行堆栈译码的过程中，当译码长度到达标记位置时，实施CRC检验，若通过，则该译码路径存活，若不通过，则该译码路径被淘汰。与传统的方法相比，本发明大大降低了算法复杂度并使译码性能得到提升，并提升了译码的正确率。此外，在译码方法的基础上，硬件架构同时被提出，资源占据较传统算法实现了降低。

本发明公开了一种基于纠删码缓存的重构优化方法，包括：失 效数据缓存过程，包括：接收客户端写失效数据节点的客户端请求记 录，将客户端请求记录写入由集群中存活节点预分配内存构成的纠删 码缓存区中的数据区，根据纠删码缓存区中数据区的原有数据和新写 入的客户端请求记录，更新纠删码缓存区中的校验区，向客户端返回 写失效数据节点完成；以及缓存数据迁移过程，包括：读取纠删码缓 存区中的一条客户端请求记录，从失效节点对应的替换节点中