摘要：The H_(∞)control method is an effective approach for attenuating the effect of disturbances on practical systems, but it is difficult to obtain the H_(∞)controller due to the nonlinear Hamilton-Jacobi-Isaacs equation, even for linear systems. This study deals with the design of an H_(∞)controller for linear discrete-time systems. To solve the related game algebraic Riccati equation(GARE), a novel model-free minimax Q-learning method is developed, on the basis of an offline policy iteration algorithm, which is shown to be Newton’s method for solving the GARE. The proposed minimax Q-learning method, which employs off-policy reinforcement learning, learns the optimal control policies for the controller and the disturbance online, using only the state samples generated by the implemented behavior policies. Different from existing Q-learning methods, a novel gradient-based policy improvement scheme is proposed. We prove that the minimax Q-learning method converges to the saddle solution under initially admissible control policies and an appropriate positive learning rate, provided that certain persistence of excitation(PE)conditions are satisfied. In addition, the PE conditions can be easily met by choosing appropriate behavior policies containing certain excitation noises, without causing any excitation noise bias. In the simulation study, we apply the proposed minimax Q-learning method to design an H_(∞)load-frequency controller for an electrical power system generator that suffers from load disturbance, and the simulation results indicate that the obtained H_(∞)load-frequency controller has good disturbance rejection performance.

摘要：现有的颌位关系记录托盘为上下一体式设计,在临床使用过程中无法准确获取上颌平面、上唇下约1 mm的位置、上唇支撑度等重要信息。从而使得数字化颌托(或诊断义齿)准确性欠佳,为后继进行准确边缘整塑印模及最终颌位关系记录与转移带来困难。该文介绍了一种分体式颌位关系记录托盘的设计、临床使用方法及要点。其能够准确获取上颌平面、上唇下约1 mm的位置、上唇支撑度等重要信息,为后继进行准确的颌位关系记录与转移提供参考,也为利用口内扫描获取数字化印模后,基于采用分体式颌位关系记录托盘获取的平面、上唇下约1 mm的位置、上唇支撑度等信息直接制作全口义齿奠定基础。

摘要：深度神经网络目标检测算法计算复杂度高、模型复杂,对硬件平台的算力有很高需求,针对以上问题,设计了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片的硬件专用加速器.通过软硬件协同方法,设计具有高并行度及深度流水的片上架构,并使用模型量化、结构优化等方法对神经网络模型进行优化.在所设计的加速器系统中进行神经网络目标检测算法的部署,实现了高数据吞吐率、低功率消耗的FPGA神经网络计算,且模型精度损失低于1.2%,为在低能耗嵌入式平台上部署深度神经网络目标检测算法提供了有效解决方案,可广泛应用于机载、星载智能计算设备.

摘要：近年来,随着中国高校对外交流的日益频繁,高校校训的翻译受到了越来越多的关注。然而,由于校训翻译研究相对滞后,中国校训翻译中亟待解决的问题愈来愈明显。其主要原因是译者对校训文本的类型、校训翻译的功能及目的认识不够,如果从广告传播视角出发,灵活采用广告翻译策略,应该能够较好地解决这个问题。结合江西师大的校训进行翻译说明,以期探索校训翻译的一条新途径。

摘要：随着人工智能和自动化技术的发展,机器人被运用到各个领域,其不仅能够节省劳动成本还能提高生产力。但是,其在草莓种植领域还未得到大规模的推广。因此,基于OpenCV技术,设计了一款主要工作于现代化高架草莓种植地的草莓采摘机器人。利用OpenCV图像处理库对成熟的草莓进行识别,通过高斯模糊、二值化灯算法处理后,在二维图像平面内识别草莓质心的坐标并进行标定;STM32依据草莓质心的平面坐标控制机械臂移动到草莓所在的位置,并通过柔性夹取执行端对草莓进行采摘;同时通过Qt进行系统界面设计,使整个系统平台化和界面化,让用户使用起来更加友好、简单和方便。机器采摘极大地降低了人工采摘的成本,也提高了生产效率,具有推广运用价值。

摘要：[目的/意义]特定领域中的信息检索系统,往往因为用户自身领域知识不足存在检索效率低下的问题。现有的面向特定领域的知识组织工具,如领域知识图谱,可以有效缓解这一问题,但是如何将其更好地嵌入到现有信息检索系统中是目前尚未解决的问题。因此,提出一套基于领域知识图谱的探索式搜索系统的全流程解决方案,包括从实体及关系的联合抽取、领域知识图谱构建到探索式搜索系统的实现。[方法/过程]以图情领域学术文献为研究对象,对图情领域的实体及其间关系的形式化定义进行深入的探索、提出基于Paddle UIE实现实体及关系的联合抽取任务方法,并构建一个基于可交互图情领域知识图谱的原型检索系统。[结果/结论 ]通过比较不同实体及关系联合抽取方法的效果,包括Paddle UIE、Cas Rel、Sp ERT和CORE,发现基于提示学习的预训练大语言模型Paddle UIE具有更好的抽取效果,特别是在样本量较少的情况下。此外,从进一步设计的两个搜索实验任务结果中可以发现,与通用搜索引擎相比,本文系统可以显著提高用户满意度,有效解决用户领域知识不足(如跨学科场景)下检索性能低下的问题,表明本文提出的全流程解决方案可以为学术文献服务提供方开发用户支持工具提供流程指导和建议。

摘要：利用机制砂、特细砂等制备抗氯盐侵蚀混凝土对降低生产成本、提升桥梁服役寿命具有重要意义。本研究通过优化骨料设计与水泥浆体组成提升混凝土的抗氯离子侵蚀性能,研究了骨料级配、特细砂用量、砂率、水胶比、胶凝材料种类对混凝土性能的影响。结果表明:8~16 mm碎石质量分数由50%增加至80%时,氯离子扩散系数由4.0×10^(-12)m^(2)/s降低至2.9×10^(-12)m^(2)/s;特细砂替代50%(质量分数)机制砂时,氯离子扩散系数为3.6×10^(-12)m^(2)/s,仍可以满足设计要求;砂率增大,氯离子扩散系数先减小后增大。水胶比在0.36~0.38时,氯离子扩散系数低于3.5×10^(-12)m^(2)/s;矿渣组分水化改善了混凝土的孔结构,并形成了更多的AFm、C-S-H产物,提升了混凝土对氯离子的固化能力,矿渣水泥混凝土氯离子扩散系数较普通硅酸盐水泥混凝土降低了40%。

摘要：为了提高现代卫浴产品的使用性能和用户舒适度,在特定试验条件下,从心理物理学方面入手,采用数量估计和统计分析等方法,对用户沐浴舒适水温范围的测量、静动态水的温度感知对比、实际水温与水温感受值之间的关系进行了试验设计和定量分析,确认了相关函数关系式.通过史蒂文斯定律验证试验结果,证实了函数关系式的有效性.

摘要：衡阳湘剧与长沙湘剧在流行区域、演唱语言、剧目、表演艺术等方面存在差异。但二者更具有诸多相同的属性与特征:传统剧目具有相同的特点;在声腔音乐上都有昆腔、高腔与弹腔,且艺术渊源大体相同;表演程式与艺术风格也大体相同;角色分行大体相同;表演语言长沙官话与衡阳方言同属新湘语的长益片方言。因此,将二者划分为两种独立的大剧种显得名实不符。在中国戏剧曲剧种划分问题上也存在类似情况。要建构科学的戏曲理论体系,必须进一步研究各剧种的特点,厘清各地关系密切戏曲的区别与联系,对地方戏曲剧种作出正确的界定。

摘要：高空舱进气环境压力模拟控制系统在发动机开展过渡态试验中存在强气流扰动及大量随机噪声干扰,为此,提出新型非线性状态误差反馈函数xal及在结构上引入总扰动状态变量反馈环节来设计扩张状态观测器算法(记作xal-ESO),并以此提出基于xal-ESO的高空舱进气环境压力模拟新型自抗扰控制方法。借助数值仿真对比所提出的xal-ESO与常见ESO在状态与总扰动方面的估计能力,结果表明xal-ESO能有效抑制系统输出噪声并取得较好的估计品质。基于系统核心设备模型搭建高空舱进气环境压力模拟仿真平台并进行工程试验,对比了基于xal-ESO的自抗扰控制与当前工程中使用的线性自抗扰控制的进气环境压力控制效果,试验结果显示线性自抗扰控制方法受噪声影响明显,而所提出的新型自抗扰控制方法在发动机过渡态试验中跟踪进气压力时超调量降低了58.70%,稳态误差降低了95.71%,表明该方法能够有效提升高空舱进气环境压力模拟效果,提升发动机过渡态性能评价的准确性。