摘要：光谱图像含有丰富的空间和光谱信息,能够反映目标的组成、结构和材料特性,在航天遥感、医疗诊断和机器视觉等领域具有重要的应用价值.近年来,光谱成像技术作为热点研究领域受到广泛关注.传统光谱成像技术采用沿空间维度或光谱维度扫描的方式,依次获取待测物体表面的光谱信息.由于曝光时间较长,传统光谱成像技术不适用于拍摄动态场景.编码孔径快照光谱成像(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)是光谱成像的前沿技术方案,能够从单次曝光中快速获取动态场景的光谱图像,其包括两个阶段:对高维光谱图像的“编码降维采集”和对低维观测图像的“解码升维重构”.CASSI的早期研究聚焦于“编码降维采集”,通过物理系统设计提升图像编码的有效性,包括编码模板设计和双相机系统设计.目前,CASSI的“编码降维采集”物理系统趋于稳定,其“解码升维重构”决定了光谱成像的质量和效率.本文综述CASSI的重构算法.首先介绍CASSI的物理系统和前向模型,详细描述物理系统的组成元件和硬件参数,推导CASSI前向模型的数学表达;其次梳理CASSI重构的特点和挑战,其挑战主要存在于系统前向模型、先验表示模型、算法灵活性、算法复杂度、实物数据集等方面;之后重点归纳重构算法的研究现状,包括基于优化模型的重构算法和基于深度学习的重构算法.基于优化模型的重构算法利用凸优化模型求解线性逆问题,结合平滑、稀疏、低秩等手工设计的先验表示模型降低逆问题的欠定性;基于深度学习的重构算法利用数据驱动的方式建立先验表示模型,结合端到端全网络、深度展开、即插即用等框架求解重构图像.接着比较主流算法的重构质量和计算效率,以峰值信噪比、结构相似度、光谱角制图为重构质量的评价指标,以模型参数量、浮点计算量为计算效率的评价指标.最后讨论现有工作的不足和未来研究趋势,指出当前仍未解决的领域痛点,展望进一步的研究方向,为本领域开拓创新提供参考.

摘要：选取基于串行还是并行多任务学习的储层参数评价网络建模是近期涌现的一个问题.本文以中国西部某油田老区储层参数试验数据为基础,对比20种不同的基础神经元模块组成的多任务学习网络的孔隙度、饱和度和渗透率评价结果,据此提出模型选择策略:确定系数为评价指标,选择串行而不是并行结构网络模型的条件为模型参数量小于1000的参考值;模型参数量大于1000时,串行多任务网络不如并行多任务网络.当平均绝对误差为评价指标时,选取串行多任务的前提是模型参数量小于10000的参考值.模型参数量大于10000时,串行和并行多任务网络结果具有一定相似性.如果平均绝对误差和模型参数量均在允许范围内,两种架构网络均可行.本文旨在为后续不同类型多任务学习网络架构模型设计及应用提供支持.

摘要：人工智能技术在军事领域的广泛应用,催生战争形态不断演进。为应对智能化战争带来的挑战,通过分析人工智能技术发展趋势及其地位作用,讨论了在军事领域开展人工智能防御技术研究的必要性;从“硬打击”和“软打击”2个角度,给出了防御反制人工智能武器系统的技术方法和AI安全防御架构;重点分析了污染打击、逆向打击、后门打击和对抗打击的技术原理;最后,从顶层设计、应用审查、数据治理、基础研究、指挥艺术和人机混合智能6个方面给出了加强人工智能防御技术研究的措施建议。

摘要：国家治理与全球治理互动,是顺应经济全球化深度发展的必然结果,也是符合当今世界发展需要的理论指导和解决时代任务的现实途径。中国国家治理与全球治理的耦合机理集中体现为价值理念上的内在契合性、制度设计上的内在衔接性、逻辑向度上的内在自洽性。这是对中国共产党人始终坚持胸怀天下世界观方法论的充分彰显。应从三个方面探寻国家治理与全球治理的耦合路径:耦合的根本保证,即在坚持和加强党对国家治理的全面领导中开辟新境界;耦合的内在要求,即在提升中国国际话语权中贡献全球治理新方案;耦合的必由之路,即在推动构建人类命运共同体中开创全球治理新局面等。

摘要：针对勺链式大蒜播种机取种过程中常出现的漏种、重种问题,设计了一种多重扰动清种式大蒜单粒取种排种器。取种勺在充种阶段获取多粒蒜种,经多重扰动清种,最终取种勺内仅余1粒蒜种。本文以金乡蒜种为研究对象,阐述了排种器的工作原理,确定了排种器的各项参数和多重扰动装置的最佳安装位置。通过DEM-MBD耦合仿真试验,分析了倾斜角、取种勺线速度对充种成功率的影响,以及凹槽形状对单粒取种率的影响。运用Box-Behnken中心组合试验方法,以第2弧形突出部分坡度、倾斜角、取种勺线速度为试验因素,以单粒取种率和漏种率作为评价指标,开展了三因素三水平正交试验。利用Design-Expert 8.0.6数据分析软件,分析了各因素对单粒取种率与漏种率的影响,对试验因素进行优化,确定了多重扰动装置最佳结构参数。设计试验台对仿真结果进行验证,倾斜角、取种勺线速度分别为15°、0.07 m/s的条件下,通过调节多重扰动装置与取种勺凹槽顶端距离适配不同级别蒜种,当Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级蒜种距离分别为0、6.1、12.1 mm时,单粒取种成功率分别为92.2%、97.2%、95.6%,具有良好的取种性能。

摘要：针对一类模型未知的离散时间非线性多智能体系统聚类一致性问题,提出一种无模型自适应控制算法.首先,假设系统具有固定拓扑,利用伪偏导数概念得到系统的数据关系模型,在考虑多智能体之间耦合系数条件下给出聚类一致性误差,在此基础上设计一种数据驱动的聚类一致性跟踪控制协议;然后,采用压缩映射方法在理论上分析了跟踪误差的收敛性,结果表明所提出算法不需要智能体模型信息即可完成跟踪任务,是一种数据驱动的控制方法;最后,将结果拓展至随机切换拓扑结构的多智能体系统中,数值仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要：线上女装品牌的运营模式在很大程度上克服了传统线下女装品牌研发周期长和库存风险高的缺陷,线上测款流程产生的各类数据为产品研发提供了科学和精准的判断依据。文章通过多个设计与运营实践案例分析了测款流程中造型设计方式与测款数据的关联度,列举了筛选优质造型元素并对其进行延伸设计的若干技法,根据具体的商业实践数据总结了造型设计方式的利弊,从而达到控制库存周期、及时止损和整体利润最大化的商业目的。

摘要：采用蒙特卡罗程序Geant4模拟2~10 keV线偏振X射线光子在几种常用工作气体中的极化光电过程,明确了光电子出射位置、方位角分布与入射光子偏振方向、能量之间的响应关系。光电子的出射方向在入射光子偏振方向上的分布概率最高,且出射光电子的方位角分布可近似为余弦平方函数。光子能量增大时,各角度光电子计数不同程度地减少,但都呈现出在方位角为0或π(-π)时有极大值的统计规律。此外,揭示并量化了气体厚度、气体组成、气体体积分数之比和光子能量对探测效率的影响规律。气体厚度越大、平均原子序数越大,则探测效率越高。光子能量增大会导致探测效率降低,而对于由Xe或Ar组成的工作气体,当光子能量大于某壳层电子结合能时,由于相应壳层电子开始被弹射出,探测效率会有一定程度的提高。这些结果可为X射线偏振探测器的结构设计提供理论依据和数据支持。

摘要：为了能够开发一种简单有效的亚声速可压缩流场叶片边界层速度测量方法,从而为叶型设计和相关数值研究工作提供支撑,本文围绕热线风速测量技术,针对可压缩流场密度变化对热线标定结果的影响,以及实际测量中速度、密度耦合而无法直接获取的问题,通过理论分析,提出了适用于边界层测量的恒定压力热线标定方法和引入叶表稳态静压进行速度解耦的方法,并对所提出方法的主要误差进行了分析评估。在此基础上进行了热线标定和边界层速度测量试验验证,明确了恒定压力热线标定数学模型系数随压力的线性变化规律,同时针对温度非线性影响提出了一种基于过热比调整的修正方法,该方法能够将约13℃的温度偏差对热线电压的影响降低到1%以内,进一步简化了恒定压力热线标定流程,结合基于叶表稳态静压的速度解耦方法,为亚声速可压缩流场叶片边界层瞬态速度测量提供了一种简单可行的高频响测速方法。

摘要：超临界二氧化碳(S-CO_(2))的真实气体特性使得开展S-CO_(2)离心压缩机的三维数值模拟难以获得稳定的收敛结果,同时,数值计算的时间成本进一步增加了压缩机设计优化的难度。对此,本文首先对压缩机开展三维数值模拟,得到流场信息及对应的损失分布,然后在传统流线曲率法中叠加一维损失模型,并沿流线分段计算CO_(2)压缩因子,以此反映真实气体的压缩过程,建立适用于S-CO_(2)离心压缩机的通流计算方法。将通流计算结果与三维数值模拟结果进行对比后发现:流线曲率法得到的子午面相对速度场分布和焓分布与计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)结果基本一致;叶片出口温压数据与CFD结果接近,误差分别为0.23%和1.08%,总静等熵效率相差1.5%。结果表明,采用流线曲率法的通流计算可以快速获得较准确的S-CO_(2)离心压缩机叶轮性能参数。