摘要：Low Earth Orbit(LEO)satellite for navigation augmentation applications can significantly reduce the precise positioning convergence time and attract increasing attention recently.A few LEO Navigation Augmentation(LEO-NA)constellations have been proposed,while corresponding constellation design methodologies have not been systematically *** LEO-NA constellation generally consists of a huge number of LEO satellites and it strives for multiple optimization *** is essentially different from the communication constellation or earth observing constellation design *** this study,we modeled the LEO-NA constellation design problem as a multi-objective optimization problem and solve this problem with the MultiObjective Particle Swarm Optimization(MOPSO)*** objectives are used to strive for the best tradeoff between the augmentation performance and deployment efficiency,namely the Position Dilution of Precision(PDOP),visible LEO satellites and the orbit altitude.A fuzzy set approach is used to select the final constellation from a set of Pareto optimal solutions given by the MOPSO *** evaluate the performance of the optimized constellation,we tested two constellations with 144 and 288 satellites and each constellation has three optimization schemes:the polar constellation,the single-layer constellation and the two-layer *** results indicate that the optimized two-layer constellation achieves the best global coverage and is followed by the single-layer *** MOPSO algorithm can help to improve the constellation design and is suitable for solving the LEO-NA constellation design problem.

摘要：无人船在拥挤水域中自主航行时,大量的其他船舶与静态障碍物、海洋环境扰动和无人船的不确定动态加剧了无人船的碰撞风险.针对此问题,设计无人船智能避碰决策与航迹跟踪控制方案.首先,根据无人船航行水域中其他船舶和静态障碍物的数量评估拥挤程度,并将其引入现有的船舶碰撞风险度评估函数,合理评估拥挤水域中无人船的碰撞风险;然后,创建双向长短时记忆神经网络,根据由无人船在过去有限时域内的航迹跟踪控制信号和驶过航迹组成的输入序列,估计在未来有限时域内基于无人船运动数学模型标称参数的无人船航迹预测误差.通过在线更新神经网络权重,使估计的航迹预测误差可被用于修正由无人船的不确定动态和遭受的海洋环境扰动导致的航迹预测误差,实现具有自学习能力的无人船航迹智能预测;最后,基于模型预测控制思想,求解以最小化无人船剩余航行距离和碰撞风险为目标,以无人船动态、无人船与其他船舶和静态障碍物的安全距离为约束的优化问题,获得避碰操纵的期望航迹和航迹跟踪控制信号.仿真和仿真结果表明,在所设计的智能避碰决策与航迹跟踪控制方案下,无人船自主航行的实际距离更短,与其他船舶的碰撞风险更低.

摘要：当前,现有的高速公路交通管控系统面临交通流管控水平不足、管控体系不够智慧、管控效率不高等挑战。针对以上问题,提出了构建高速公路主动交通流管控系统的总体方案。从对交通流特性分析出发,通过系统架构设计、功能设计、用户体验设计几个维度提出了系统的设计思路,重点对大数据处理与分析、交通流预测算法等关键技术进行了讨论分析,进一步对系统的实际应用案例进行了介绍,最后对系统研究的局限和未来展望进行了思考,为智慧高速公路的技术赋能、运营效率和服务能力的持续提升打开了思路。

摘要：针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。

摘要：随着互联网的发展,各种类型的数据呈爆炸式增长.通过机器学习的方法对大量数据进行实时或离线的分析,获取规律性信息,已成为各行业提升决策准确性的重要途径.因此,这些机器学习算法成为各个数据中心运行的主要应用.然而,随着数据规模的增大和数据中心面临的能耗问题的突出,如何实现这些算法的低功耗处理,已成为实现绿色数据中心亟待解决的关键问题之一.为了实现对这些机器算法的绿色计算,首先对运行在数据中心中的关键算法进行了深入的分析,并观察到在这些算法中存在大量的冗余计算.在此基础上,设计和实现了一种面向数据中心典型应用的低功耗调度策略.该算法通过对不同计算部分的输入数据进行匹配来判断计算过程中的冗余部分,并对算法进行调度.实验数据显示,对于数据中心的两种典型应用k-means和PageRank,该算法可以实现23%和17%的能耗节约.

摘要：形式语言一直是架上绘画不可或缺的一部分,是体现艺术家绘画风格的标志性显现物。卢西安·弗洛伊德是当代现实主义油画大师,从他拿起画笔的那一刻,每时每刻都在研究架上绘画的形式语言,以至于形成了早、中、晚三个形式语言风格明显的不同时期。一幅画所展现的形式语言特点往往是通过空间构图、色彩笔触造型以及绘画工具来呈现,从他不同时期的绘画作品上看,每种要素都被精心安排和重新规划了。卢西安·弗洛伊德用其独特形式语言的绘画在中西方都产生了不可小觑的影响。该文从弗洛伊德不同时期的作品中探究其形式语言,并对形成的原因和影响做出相应分析。

摘要：The automobile suspension parts of a high strength 6xxx aluminum alloy were produced using a novel technique known as near net shape casting for forging stock preparation. Based on the outline dimension of the forging stock, the shape of the ingot was designed as the near net shape and its casting process was studied by the numerical simulation and experimental investigation. The results show that the shrinkage of the ingot was highly correlated to its shape parameters and could be successfully forecast by the stimulation model. The casting parameters of the near net shape ingot were optimized and the near net shape 6xxx aluminum alloy ingots free of defects were cast in the laboratory. In order to obtain high performance forged suspension parts, the hot compression tests of the ingot were carried out. The results show that the subgrain fraction of the forged ingot was strongly affected by Zener-Hollomon parameters （Z parameters）. The intermediate Z parameters, 1.09×10^16 s^-1, will contribute to the larger number fraction of subgrains inside the forged ingot, which contributes to the high performance of the forged products.

摘要：随着全球糖尿病患者人数逐年增长,临床上亟需一种行之有效的糖尿病治疗方案。胰岛移植可通过植入具有正常功能的胰岛以替代患者体内功能受损的胰岛,从而维持正常血糖水平,有望发展为理想的糖尿病治疗方法。然而,胰岛供体资源短缺,且移植后长期服用免疫抑制剂不仅产生诸多不良反应甚至会有致癌风险。以上瓶颈极大限制了胰岛移植的临床应用。采用天然高分子、合成高分子、无机化合物等生物材料对胰岛进行封装,营造免疫隔离微环境,避免宿主免疫细胞与植入胰岛直接接触,可有效抑制免疫排斥反应。免疫隔离的同时,胰岛的封装不影响胰岛素、葡萄糖、氧气等胰岛必需或输出关键分子的交换,同时确保移植胰岛的正常生理活性及精准控制血糖水平的能力。本文综述了胰岛封装的研究现状,常用材料及设计策略,并初步展望其应用前景。

摘要：随着数据的增长和主流服务器的内存增长,内存数据库作为一种新的数据处理方式受到越来越多的关注.通过研究现有的内存数据库以及其中常见的两种并发控制机制,乐观并发控制(OCC)与悲观并发控制(PCC),分析各自的特点与适应场景.同时提出一种基于已有并发控制的混合并发控制机制(HCC),其中主要包括具体解决两种原有并发控制的兼容问题,并且设计相应的场景信息获取方法以及并发控制的切换方式.最后利用实验比较在静态场景和动态场景下混合并发控制以及两种原有并发控制的性能,具体而言混合并发控制能够在静态场景下接近两种原有并发控制的最优者,而在动态场景下相对于两种原有的并发控制有20%-30%的性能提升.

摘要：设计一种基于TC264芯片的摄像头传感器智能车,提高自动驾驶系统的环境感知能力。通过集成TC264芯片与高分辨率摄像头传感器,采用先进的图像处理算法和机器学习技术实现实时数据处理和分析。智能车在复杂路况下表现出色,能够准确识别障碍物并作出快速反应。基于TC264的智能车设计方案有效提高了自动驾驶的安全性和可靠性,为未来智能交通系统的发展提供了新思路。