为了设计最优的级间耦合变压器以最大化多级放大器的增益，提出了一种N：1片上变压器的版图设计方法，建立了基于物理的变压器集约等效电路模型。对于5 GHz下工作的变压器耦合两级放大器，利用该设计方法找到了最优的变压器结构参数。将三维全波电磁场仿真软件HFSS对该结构模拟所得的参数模块与应用物理模型建立的变压器等效电路分别代入两级放大器进行电路模拟，两者模拟结果相互符合。

layering-cache 简介 layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式和spring-cache类似。使用Caffeine作为一级本地缓存，使用redis作为二级集中式缓存。一级缓存和二级缓存的数据一致性是通过推和拉两种模式相结合的方式来实现的。推主要是基于redis的pub/sub机制，拉主要是基于消息队列和记录消费消息的偏移量来实现的。 支持 支持缓存命中率的监控统计，统计数据上报支持自定义扩展 内置dashboard，支持对缓存的管理和缓存命中率的查看 支持缓存过期时间在注解上直接配置 支持缓存的自动刷新（当缓存命中并发现二级缓存将要过期时，会开启一个异步线程刷新缓存） 缓存Key支持SpEL表达式 Redis支持Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff序列化，默认使用Protostuff序列化，并支持自定义的序列

纯原生Javascript实现的移动端多级选择器插件，可通过配置实现多级联动。压缩后JS文件只有3.96KB。

为解决在产品导购中人们无法合理地对多特征对象进行定量化优度评价的问题,采用多级优度评价方法对对象进行优劣评价.多级优度评价方法在原可拓优度评价方法的基础上,进一步明确了衡量指标中社会指标、经济指标、技术指标等三大指标的界定以及它们之间的关系,同时给定了各个评价指标之间的层次关系以及不同层次衡量指标的权系数的设定原则,完善了多级优度评价的体系结构.以手机产品导购为例对多级优度评价方法进行了案例研究.研究结果表明:多级优度评价方法能够帮助用户合理地根据自身需求对多特征的对象进行定量化优度评价,使得产品导购行业具有了比较完善的、合理的优度评价体系,提高了产品导购的效率和科学性.

针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。

为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。

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