摘要：所谓知识“杂家”,就是知识的多种多样,就是知识面宽一些,博一些,见识广一些。作为一名领导者,对天文地理、古今中外、诸子百家、政治、经济、文艺、科学等,都要懂一点,可以不精,但不可不广。就是这样一个浅显的道理,我也是从实践的经验教训中逐步认识,逐步加深感受并付诸行动的。

摘要：本文在不同问题框架下阐述了自适应迭代学习控制方法的研究现状,并介绍了该领域未来的一些研究方向.首先,简要概述了自适应迭代学习控制的分析方法与控制器结构;其次,从系统的结构特征和运行特征两个角度,讨论了近年来自适应迭代学习控制领域的研究热点,包括非参数型不确定性、输入不确定性、状态受限、状态不可测、非重复运动等关键问题.针对每一类问题,指出了自适应迭代学习控制器的设计和分析特点;然后,探讨了数据驱动自适应迭代学习控制的设计方法;最后,提出了自适应迭代学习控制领域的一些开放性的、具有挑战性的关键问题,亟待进一步研究和探索.

摘要：采样测量值和跳闸命令在以太网上的实时、可靠传输是基于IEC 61850 标准的过程总线数据通信的重要内容。该文深入分析了这两类信息所共同遵循的发布者/订阅者通信结构,构建了应用于变压器差动保护的过程总线通信实验平台,揭示了采样测量值和跳闸命令传输的实现机制,提出了保证过程总线通信服务质量的方案。实验验证了此方案的有效性和实用性。该研究结果对于新一代的变电站自动化系统过程总线通信设计具有参考意义。

摘要：各类高校导航应用层出不穷,导航应用服务功能上依旧有所欠缺,只能简单指示用户的室外位置,不包含详细介绍信息,甚至部分地点不能指明位置,系统开发周期较长,同时没有实时互动漫游效果。设计了一个校园漫游互动AR系统,结合GPS模块进行室外定位,运用深度学习技术实现校园室内定位,采用增强现实(AR)技术提高系统的可交互性。实验结果表明,提出的校园漫游互动AR系统能较为有效的进行校园定位,在此基础上拓展的漫游服务能够为来访者实时提供高校信息,进一步为校园文化传播提供平台。

摘要：通过对直径D=1 m、 1.5 m、2.7 m全掀顶油罐着火特性实验研究,分别得出汽油、柴油的火焰形状,及距油罐1D、1.5D的火焰辐射强度和温度动态分布数据,对直径1 m的相邻油罐,得出在火灾辐射场中其壁面温度分布和罐体内部压力及温度动态变化曲线,研究内容对修订我国相关消防规范和工程设计提供参考,同时为开展数值模拟提供参照标准。

摘要：目前地铁及隧道火灾的研究注重于某一方面,如对通风、烟气流动、火灾载荷等进行模拟和实验,或者从防止火灾的总体角度进行定性评价和论述,少有对其发生火灾危险性进行定量综合分析和评价。本文从安全管理、消防设计、消防设备和应急设备等4方面建立了地铁火灾危险性的评价体系,探讨了利用模糊数学理论对其进行定量综合评价的方法和过程。文中的分析过程给出了一阶和二阶模糊综合评判,实际应用时,阶数可根据情况有所增减,同时权重系数及模糊评判矩阵的确定应综合各方面意见。实例分析的结果表明,利用模糊综合评判对地铁火灾危险性进行综合评价是可行的。该方法可以找出定性评价地铁火灾危险性的不足之处,为地铁性能化防火设计以及运营管理提供有益的参考。

摘要：针对高校排调课数学上的时间和空间的组合问题,NP 问题,根据上课班级、时间和地点定义了课元、时间片、时空片等概念,对高校排调课的原则是给课元分配时空片进行分析研究,利用关系代数理论给出了课元与教师和自然班的相关关系定义,提出了高校排调课算法的设计思想和约束条件,为解决高校计算机排课问题提出了切实可行的方案。

摘要：测绘生产与服务面临着数据获取实时化、信息处理自动化、服务应用知识化等诸多新难题。以算法、模型为核心的数字化测绘,往往无法用简洁的算法、模型,实现对纷繁多样、多维动态现实世界进行完整描述与表达,难以满足高维、非线性的空间问题求解要求。为破解这一难题,应模仿和利用人类的测绘自然智能,研发以知识为引导、算法为基础的智能化测绘技术。本文首先讨论了智能化测绘的基本概念与思路;继而分析指出了智能化测绘的三个基本问题,包括测绘自然智能的解析与建模、混合型智能计算范式的构建与实现、赋能生产的机制与路径;然后提出了今后一段时间的主要努力方向,包括构建智能化测绘的知识体系、研究技术方法、研发应用系统和仪器装备。为了切实地推动这方面的科技研发与工程应用,应该加强顶层设计,推动跨学科协同创新,促进产学研合作,营造良好发展环境。

摘要：为了提取更具表达能力和区分度的重点特征,减少网络传递时关键特征的流失,提高神经网络图像分类能力,提出一种新的门控机制图像分类网络(image classification Network of Gating Mechanism,GMNet).首先,使用门控卷积提取浅层特征,通过门控机制选择性地进行卷积操作,提高网络对原始图像关键特征的提取能力;其次,设计了一种插值门控卷积(Interpolation Gated Convolution,IGC)模块,利用Lanczos插值与门控卷积相结合,强化浅层特征的同时提取更具区分度的特征,提高特征的非线性表达能力;然后,设计了大核门控注意力机制(Large kernel Gated Attention Mechanism,LGAM)模块,将大核注意力与门控卷积相融合,实现了特征的选择性增强和选择性融合,提高关键区域特征的贡献度;最后,将大核门控注意力机制模块嵌入到残差分支中,让模型更有效地学习输入数据的特征和上下文信息,减少关键特征在网络信息传递时流失,提高网络的分类能力.本文方法在图像数据集CIFAR-10、CIFAR100、SVHN、Imagenette、Imagewoof上分别达到了97.05%、83.68%、97.68%、90.60%、83.05%的分类准确率,与当前先进的方法相比分别平均提高了3.26%、7.08%、3.44%、2.65%、5.02%.与现有主流网络模型相较,本文门控机制图像分类网络能够增强特征的非线性表达能力,提取更具表达能力和区分度的重点特征,减少关键特征流失,提高关键区域特征的贡献度,有效地提高神经网络图像分类能力.

摘要：目前基于遥感图像的城市功能区分类方法通常采用光谱特征解译、兴趣点数据辅助、评价策略优化等方式,依赖大量人工操作,并借助遥感图像外的其他信息源。为了解决以上问题,提出利用卷积神经网络进行滑窗识别,提取图像语义标签,结合语义推理机制实现城市功能区分类的滑窗-推理方法。首先,建立两级城市功能区分类,以二级城市功能区为标识标注训练样本,并以此训练卷积神经网络作为识别器;然后,设计有重叠的滑窗识别模式,使用识别器辨识滑窗区域内图像块的二级城市功能区类型;最后,提出一个带权重的打分机制,作为语义推理方式,语义推理对象为全部识别结果,确定各图像块的一级城市功能区类型,实现遥感图像城市功能区分类。实验使用模拟图像和高分辨率遥感图像,两种图像的总分类精度分别可达94.50%、92.04%。滑窗-推理方法旨在通过语义推理处理滑窗识别产生的多语义标签,根据多语义标签确定对象的真实城市功能区。实验结果表明,所提方法无需辅助信息,直接利用遥感图像进行城市功能区分类是可行和有效的。