摘要：图数据可以广泛建模事物之间的复杂关系.小到蛋白质中的分子与氨基酸结构,大到世界范围的物流与交通网络;从人类社会的社交网络,到信息空间的互联网,均可统一表示为图数据的形式.图数据中蕴藏着巨大的研究与应用价值.图神经网络是过去几年中图数据上进行机器学习的主要范式.通过在图数据的链接关系上重新定义神经网络架构并实现端到端的学习,图神经网络可以有效处理节点分类、链接预测、图分类等多种图数据分析与挖掘任务.然而,由于图数据的复杂性、图任务的多样性以及图神经网络的复杂程度,人工设计最优的图神经网络架构变得越来越困难,且无法适应开放变化环境.图神经架构搜索,旨在自动化设计针对特定数据集与任务的最优图神经网络架构,应运而生并逐渐受到了学术界和工业界的关注.在本文中,我们对图神经架构搜索这一快速发展的新兴领域进行综述.特别地,我们系统总结并梳理了目前已公开发表的四十余篇图神经架构搜索算法,并从搜索空间、搜索策略、模型性能评估策略以及其他特点对已有算法进行了全面的分类、对比与评述,并从实验上对上述算法进行了归纳.此外,我们还对近期的图神经架构搜索研究趋势进行了评述.最后,我们分享了对图神经架构搜索未来研究方向的看法.

摘要：为满足车身轻量化和耐撞性设计的要求,采用材料替换与结构改进相结合的方法对前端进行优化。基于试验验证的整车正面碰撞模型,建立了铝制前端模型并与钢制设计方案进行了耐撞性对比。为提高铝制前端耐撞性能,设计了不同胞数的多胞构型截面,并在三点弯曲和轴向压溃工况下分析其吸能特性。运用多目标优化方法对多胞前端的结构参数进行寻优。结果表明,优化后的铝制多胞结构能在改善整车耐撞性的同时,显著减轻前端质量。

摘要：为描述车辆间信息传递和协同决策过程,表征直行车辆行为特点,提出了基于虚拟车辆的跟驰-换道联合仿真模型,并结合实际交通场景中的数据进行了参数设定和模拟试验。引入右转车辆等价虚拟车辆,向后方直行车辆传递右转车辆汇入信息或者换道信息,使后方直行车辆能够在预测右转车辆汇入过程产生干扰影响的基础上进行行为决策,辅助右转车辆换道行为完成。应用直行车辆的虚拟车辆进行换道决策,若直行车辆决策换道,该直行车辆的虚拟车辆同样会向目标车道的后方车辆传递汇入信息或换道信息,辅助完成换道行为。将旁侧车道上的车辆密度与目标车道上车辆密度的差值作为车辆换道的影响因素,传递了旁侧车道的汇入压力。结果表明:仿真模型产生的轨迹和速度结果能够描述直行车辆在右转车辆干扰下的运行情况和右转车辆干扰信息的传递现象;右转车辆干扰促使更多直行车辆实施换道或者减速避让,增加了交叉口内的交通冲突;当直行流量较低时,右转车流不受控的模式提高了交叉口通行效率,但增加了交通冲突,使交通安全受到一定程度的影响。研究结果为交叉口设计和交通管理提供了理论依据和决策参考。

摘要：设计企业的创新能力对于水利水电行业创新发展至关重要。本文旨在分析创新管理机制和创新文化氛围对设计企业创新能力和企业绩效的影响机理,构建设计企业创新能力模型,并通过问卷调研、专家访谈和案例分析进行模型验证。研究结果表明,创新管理机制能直接提升设计企业创新能力,并且可以通过改善创新文化氛围间接作用于创新能力,这两种效应具有同等重要性。创新管理机制、创新文化氛围和企业创新能力均能提升设计企业绩效,进一步证明了创新对绩效提升的关键作用。该研究从理论层面揭示了创新管理机制、创新文化氛围、企业创新能力和企业绩效水平之间的作用机理,并结合案例分析从实践层面提出了设计企业创新能力提升策略,可为水利水电工程设计企业创新提供借鉴和指导。

摘要：三分法则是我国山景天际线塑造中应用最广泛的建筑高度控制方法,但也面临着高度可视标准多变、水平适用范围不明的问题。理论部分指出三分法则的本质在于风貌保护与建设开发的均衡,从“纵向可视高度”与“横向控制区间”两方面做出精细设计。实践部分针对南京幕府山天际线展开项目实证探索,尝试对控制区间与可视高度做出量形适配下的统筹考虑,并对其中涉及的多类别风貌展示、现状建筑影响等个案问题做出应对。

摘要：箱形截面是大跨度混凝土拱桥的主要截面形式,当前围绕超高性能混凝土(UHPC)箱形拱桥开展了部分设计研究,但此前国内尚未有实际工程案例的报道,为此从设计、施工、监测等方面,系统介绍国内首座UHPC箱形拱桥——八丘田车行天桥的建设情况。该桥建造过程克服了:主拱为全预制装配式UHPC拱桥设计难题、UHPC原材料本土化难题、UHPC现场制备与质量控制难题、拱肋内外模板的拆装难题、拱肋节段接头匹配难题、拱肋吊装精确合龙难题、拱桥受力特性评估难题。研究结果表明:采用UHPC建造拱桥可减小截面厚度,大幅减轻拱肋自重;采用机制砂制备UHPC不仅可满足桥梁应用需求,还可降低材料成本;桥梁各项试验结果显示,UHPC拱桥受力性能良好。该桥的成功建造,充分显示了UHPC在拱桥中的应用潜力,为以后大跨径拱桥建造提供技术积累。

摘要：视觉目标检测旨在定位和识别图像中存在的物体,属于计算机视觉领域的经典任务之一,也是许多计算机视觉任务的前提与基础,在自动驾驶、视频监控等领域具有重要的应用价值,受到研究人员的广泛关注。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测取得了巨大的进展。首先,本文总结了深度目标检测在训练和测试过程中的基本流程。训练阶段包括数据预处理、检测网络、标签分配与损失函数计算等过程,测试阶段使用经过训练的检测器生成检测结果并对检测结果进行后处理。然后,回顾基于单目相机的视觉目标检测方法,主要包括基于锚点框的方法、无锚点框的方法和端到端预测的方法等。同时,总结了目标检测中一些常见的子模块设计方法。在基于单目相机的视觉目标检测方法之后,介绍了基于双目相机的视觉目标检测方法。在此基础上,分别对比了单目目标检测和双目目标检测的国内外研究进展情况,并展望了视觉目标检测技术发展趋势。通过总结和分析,希望能够为相关研究人员进行视觉目标检测相关研究提供参考。

摘要：为解决遗传算法在织造车间大规模调度中容易陷入局部最优的问题,提出了NSGAⅡ-NN125调度算法。首先,根据织造车间大规模调度的特点,以最小化逾期损失、完工时间和改车次数为优化目标,建立了织造车间调度模型。然后设计了以神经网络模型NN125为主体的调度模块,其可根据织轴和织机特征信息生成调度方案。最后,设计了以NSGAⅡ为主体的优化模块,其根据方案优劣对调度模块中的NN125进行优化。结果表明:NSGAⅡ-NN125的调度质量随着调度规模的不断增大始终非常稳定,而且已优化的调度模块可直接用于相似问题的调度,调度性能较好,由于省去了优化过程,调度速度(约50个织轴/s)也有较大提升,具有较好的实用价值。

摘要：信号设备故障处理的大部分知识都分布于专家经验、运营规程、运营作业指导书等零散的故障分析记录里,既不便于对大量的故障分析语料进行管理,也不易于操作人员进行查询与学习。针对列控系统信号设备故障分析的零散性与复杂性,提出一种结合自顶向下和自底向上方式来构建信号设备故障知识图谱的构建方法;通过知识抽取、知识存储、知识图谱展示,实现信号设备故障分析语料的可视化展现;同时,提出基于Cypher语言的信号设备故障维修方案查询方法。结果表明:构建的信号设备故障知识图谱能够有效实现故障数据的结构化存储与可视化展现,提出的故障维修方案查询方法能够实现故障概况的相应匹配。构建信号设备知识图谱提高了故障数据的数字化管理水平,有助于在信号设备发生故障时做出辅助决策推理。

摘要：基于碳市场治理能力和治理体系不断变革的现实诉求,碳排放数据信息虚假报告违法行为必须得到有效遏制,以此完成由“以罚代管”到“明罚敕法”的锐变。碳市场数据报告责任追究的罚则设计应当与碳市场的政策变化相契合,立足于碳排放数据信息报告的不同阶段,强化多元处罚方式与规则的协同性与功能性,从强调“惩罚失当”过渡到侧重“奖罚分明”。研究指出,应当整合完善碳市场监管规则体系,提升位阶效力,对现有处罚方式的局限性予以补强;监管主体通过设置处罚合理梯度,构建最优威慑体系,进而促导行政执法效能合理化与责任增效体系的形成;扩张和强化司法权来化解行政失灵,完成从法律定性判断到处罚定量分析的转变,终而实现对碳市场的良法善治。