摘要：近年来,随着人们生活水平的不断提高,健康问题越发受到关注。由于人口老龄化加剧,慢性病发病率逐年上升,越来越多的患者开始挤兑有限的医疗资源。而且我国康复治疗师数量稀缺,只能为部分患者提供高质量的个人康复[1]。康复设备作为一种辅助治疗的手段,通过机器代人来缓解医疗人员的工作压力,在现代医学中扮演着重要角色。

摘要：近年来,人工智能技术发展迅速,并在全社会广泛应用,其中也包括艺术创作。形形色色的人工智能画家挑战着人类艺术家,并引发了众多争论。本文从技术史、艺术史、人文主义三方面综合探讨人工智能绘画的现状与前景。从技术逻辑来看,人工智能画家要创作出能与人类大师相媲美的艺术作品并非难事;从艺术史的角度来看,通过既有数据学习来进行创作的人工智能画家要创造全新的艺术范式则很难;而从人文主义的角度看,如果人类社会仍建基于人文主义,人工智能画家就不可能取代人类画家;最后,远瞻未来,也许随着人与机器的深度融合,我们可能成为碳基和硅基融合的“新人”,艺术也会成为相应的“新艺术”。

摘要：工业产品智能包装封口机械二级臂的结构设计涉及多个关节和连杆,动力学参数极为复杂,设计的动力学模型在相对密度、模型强度和刚等度约束条件下,利用Altair Inspire对原模型结构进行拓扑优化,仍然无法去除原模型多余材料,其不同工况的受力会引起振动。设计出一种工业产品智能包装封口机械二级臂抗振方法。利用拉格朗日功能平衡法确定机械二级臂参数,计算其动能与势能,获得优化动力学参数。结合动力学参数分析包装封口机械二级臂相关参数,结合残余变形量与运动灵敏度,得到自由振动时微分方程描述。根据振动方程中描述的角位移、角速度作为反馈,带入PD控制求出机械二级臂控制律,根据非线性控制算法获得振动抑制控制量,从而完成机械二级臂抗振。通过实验证明:所提方法对工业产品智能包装封口机械二级臂抗振效果好,可提高产品质量,延长设备寿命。

摘要：面对武器装备呈现出愈发明显的技术密集、软件密集、功能链条长并且逻辑复杂的特点,各个部件会受到不确定因素的影响,可能导致系统表现出随机行为,给系统早期功能设计带来了挑战。为了解决上述问题,提出了基于MBSE的系统功能逻辑检验及设计优化方法,基于MBSE模型构建系统的复杂和随机行为,基于系统模型进行系统的功能逻辑检验,并应用蒙特卡洛仿真方法对系统的可靠性进行分析,并提出系统设计的优化思路,以小行星探测器系统设计为例进行验证。实验表明,该方法可以在系统设计的早期阶段对系统的功能逻辑进行检验,优化系统设计,提高系统开发效率。

摘要：文章研究了切换多项式模糊系统的静态输出反馈控制器的设计问题.文章基于切换的操作子域以及切换李雅普诺夫函数设计了多项式静态输出反馈控制器,使系统达到渐近稳定.同时考虑了隶属函数的边界信息并且引入了多项式松弛矩阵,降低了稳定性条件的保守性.随后运用优化算法将非凸的控制算法转化为凸条件,该条件可以通过SOSTOOLS求解.最后利用数值仿真验证了文章控制器设计方法的有效性.

摘要：以某型飞行器主桨的变桨距控制系统为研究背景,设计了一套位置伺服控制系统。为进行高精度的位置控制,保证变桨距机构平稳且快速的作动效果,以DSP和CPLD为核心架构进行了硬件电路设计;并根据变桨距作动装置的主要参数进行控制系统建模,运用PID控制方法实现电机控制,进行了控制律设计、仿真分析和软件编写。实验结果表明:系统位置控制的带宽不低于5 Hz,稳态误差在10%以内,变桨距作动装置的运动速度不低于20 mm/s,桨距角改变速度不低于28(°)/s,系统的控制精度高和稳定性好,能够满足应用需求。

摘要：人工智能辅助诊断工具正快速从模型开发迈向临床应用。在这一过程中,必须认真考虑临床医师和人工智能工具间的协同效应,以全面评估人工智能辅助诊断的准确度和实用性。多读者多病例(MRMC)研究设计旨在比较不同诊断方式的效能,减少因医师经验和使用场景等差异所致的偏倚,从而更客观地评估诊断试验结果。本文总结了人工智能驱动的诊断试验中MRMC试验设计的基本原则和潜在偏倚,并以代表性示例说明,以期更好地推动国内人工智能工具走向临床实践应用。

摘要：针对复杂系统设计过程缺乏早期可靠性评估的问题,提出一种基于模型的系统工程方法支持复杂系统的设计及可靠性评估。结合复杂系统的研发特点,提出一种基于“使命、运行、功能、逻辑、物理、可靠性”的基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)建模方法,支持复杂系统设计和可靠性评估;利用基于“图、对象、属性、点、关系、角色”的系统建模语言KARMA对上述过程进行统一表达;通过KARMA的代码生成功能实现图模型到计算模型的映射,完成复杂系统可靠性的评估;将方法应用于液压系统论文拓展案例,结果表明所提方法对于复杂系统设计和评估具备有效性。

摘要：针对无领航者多智能体系统(Multi-agent systems,MASs)以及领航-跟随多智能体系统执行器故障问题,设计基于PI结构的容错控制律.考虑到传统的比例型控制律无法消除加性干扰影响下的稳态误差,引入积分环节,在一致性控制律中融入状态的积分项,用于改善多智能体系统一致性过程的稳态性能.针对领航者输入不为零的情况,设计非线性的一致性控制律,并借助黎卡提方程以及Lyapunov函数,进行多智能体系统在故障情况下的一致性分析和控制律设计.最后,通过一系列对比仿真,说明了所设计控制律在改善系统稳态性能方面的优势.

摘要：针对传统图像信号处理(ISP)算法繁琐的问题,基于可取代ISP算法的PyNET网络模型,提出一种端到端的RAW图像重建方法Py-CBAM。通过引入高效的注意力机制,并利用该机制对原有网络的多层级多尺度结构进行重设计,实现不同尺度特征的自适应加权,以较大程度提升图像重建的性能。实验结果表明,所提方法在公开的ZRR数据集上获得的峰值信噪比(PSNR)与PyNET方法相比提升了0.37 dB,结构相似度(SSIM)提升了0.0018。将ZRR数据集和新构建的NRR数据集联合对Py-CBAM重新训练后,PSNR和SSIM分别达到25.73 dB和0.9654。视觉效果上,所提方法解决了RAW图像重建时的噪声高与色彩失真、畸变等问题,增强模型在多场景不同光照环境条件下的重建能力;重建结果较为真实,视觉质量最优,在图像过曝和过暗区域视觉提升效果较为明显。