摘要：简述企业实施国家科技支撑计划项目的优势与存在的困难,介绍实施中采用的关键途径和过程管控措施,总结了企业实施国家科技支撑计划项目的经验及体会,并提出需要进一步研究的思路。

摘要：技术方法的不完善是影响规划环评有效性的主要制约因素之一,本文首先系统回顾了国内外规划环评技术方法的研究成果,总结出技术方法存在的主要问题。围绕城市总体规划特点,本文介绍了三种适用于规划环评的技术方法,即叠图法+GIS集成技术、水资源承载力法、数学模型法,及其为城市总体规划决策提供的支撑作用。最后探讨了城市规划环评技术方法的发展趋势。

摘要：通过分析基于交并比(Intersection over union,IoU)预测的尺度估计模型的梯度更新过程,发现其在训练和推理过程仅将IoU作为度量,缺乏对预测框和真实目标框中心点距离的约束,导致外观模型更新过程中模板受到污染,前景和背景分类时定位出现偏差.基于此发现,构建了一种结合IoU和中心点距离的新度量NDIoU(Normalization distance IoU),在此基础上提出一种新的尺度估计方法,并将其嵌入判别式跟踪框架.即在训练阶段以NDIoU为标签,设计了具有中心点距离约束的损失函数监督网络的学习,在线推理期间通过最大化NDIoU微调目标尺度,以帮助外观模型更新时获得更加准确的样本.在七个数据集上与相关主流方法进行对比,所提方法的综合性能优于所有对比算法.特别是在GOT-10k数据集上,所提方法的AO、SR_(0.50)和SR_(0.75)三个指标达到了65.4%、78.7%和53.4%,分别超过基线模型4.3%、7.0%和4.2%.

摘要：为了准确预测和防护山丘区自压输水管道的水锤破坏,提高管道输水的安全性和可靠性,针对山丘区自压输水管道落差大、距离长和地势起伏的特点,提出将输水管道划分为弯曲段和带倾斜角度的直管段,利用极限思想将弯曲管段基于切线的曲线拟合矢量化方法,拟合为沿管道中心线具有相同过流断面的多段等效短管;采用拟合等效短管和倾斜直管相结合的方法进行水锤计算,建立了自压输水管道的数值计算模型.以陕西省千阳县一自压管道输水工程为例进行了验证分析,通过模拟管道末端阀门不同关阀时间的水锤压力变化规律,得出最优关阀时间为50 s≤T≤120 s,提出了相应的水锤防护方案.结果表明该方法的计算和模拟精度高,可为山丘区长距离自压管道输水工程建设与管理提供参考.

摘要：目的针对小儿复方鸡内金散腥臭气、苦味等口感不佳问题,采用粉体改性技术改良创新为儿童友好型小儿复方鸡内金速溶散。方法通过志愿者视觉模拟评分法、溶化性评价方法等,筛选速溶散的掩味剂、分散剂种类与用量。采用常规粉体性质测量方法比较小儿复方鸡内金散与小儿复方鸡内金速溶散的粒径、比表面积、密度、休止角、接触角、微观形态、吸湿性等粉体学性质差异。采用近红外脑功能成像技术和志愿者感官评价方法对比评价2种散剂气、味、砂粒感、溶化性等口感差异。结果添加处方量0.85%的β-环糊精可显著掩蔽鸡内金的腥臭气与苦味,添加处方量49.15%的木糖醇可使速溶散在15 s内快速溶化,溶化效果最好。传统散剂改良为速溶散后,粒径显著降低,粒径累积分布90%时对应粒径(D_(90))从311.539μm降低至58.389μm,比表面积从0.0658 m^(2)/g增加至1.0182 m^(2)/g,振实密度由0.8212 g/mL减小至0.6107 g/mL,休止角由47.6°增大至55.3°。口感多模态评价结果表明,志愿者对速溶散的依从性更佳,速溶散几乎无苦味,仅具轻微腥臭味、砂粒感,明显甜味,溶化时间(14.8±6.3)s;而传统散剂具有较弱苦味、腥臭味,明显砂粒感,甜味较淡,溶化时间(26.7±8.5)s。结论小儿复方鸡内金散的速溶化改良实现了“口腔速溶、无水服药”功能,显著提升了服药口感,为中药儿童药或传统散剂的现代改良提供了新的思路和方法。

摘要：在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法,分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计,实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器,与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合,确保控制系统的全局稳定,降低系统对参数不确定的敏感性,并提高系统的抗扰性。仿真结果表明,与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比,该方法有着更高的跟踪精度,即使在非理想条件下,对参数不确定依然具有较强的鲁棒性,对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。

摘要：为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。

摘要：针对高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)分类研究中小样本学习时,无法达到理想分类效果的问题,以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Multiple mixed attention convolutional neural network,MCNN)与编译图神经网络(Compiled graph neural network,CGNN),在学习样本有限的情况下,其能有效保留HSI的光谱与空间信息。引入的图编码器与图解码器可以有效地映射不规则的HSI地物类别特征信息。设计的多注意力机制可以重点关注一些重要的空间像素特征。研究了不同训练样本下对不同算法学习示例分类的影响,在公共数据集Botswana(BS)的实验表明,本文方法比CEGCN(CNN-enhanced graph convolutional network)、WFCG(Weighted feature fusion of convolutional neural network)算法总体分类精度(Overall classification accuracy,OA)分别高2.72、3.86个百分点。同样在IndianPines(IP)数据集上仅用3%训练样本数据的实验结果显示,本研究方法比CEGCN与WFCG算法的OA分别高0.44、1.42个百分点。说明本研究提出的方法不仅对HSI具有良好的空间与光谱信息感知能力,而且在微小学习数据下仍然表现出强有力的分类准确性。

摘要：视觉问答作为多模态领域中的一项任务,需要对不同模态的特征进行融合推理,具有重要的应用价值。在传统视觉问答中,只需依靠图像的视觉信息,便能很好地推理出问题答案,但纯视觉信息无法满足现实场景中多样化的问答需求。知识在视觉问答中发挥着重要的作用,能够很好地辅助问答。基于知识的开放性视觉问答需要关联外部知识,才能实现跨模态的场景理解。为了更好地融合视觉信息和相关联的外部知识,提出联合知识和视觉信息推理双线性结构,设计了图像特征联合问题特征,对知识表征进行双引导的注意力模块。该模型利用预训练的视觉-语言模型获取问题和图像的特征表示以及视觉推理信息;利用相似性矩阵计算问题语义对齐下的图像对象区域;问题特征联合对齐后的区域特征,对知识表征进行协同引导获得知识推理信息;视觉推理信息和知识推理信息进行融合得到最终的答案。在开放的OK-VQA数据集上的实验结果表明,该模型的准确率相比两种基线方法分别有1.97个百分点和4.82个百分点的提升,从而验证了该模型的有效性。

摘要：为解决农田平地机液压系统在复杂地貌平地作业时控制精度低、抗干扰能力差等问题,设计了一种基于混合扩张状态观测器(HESO)的反步滑模控制器。其中,HESO基于输出反馈信号估计系统未知状态和总扰动,并在前馈通道中进行扰动补偿;基于快速趋近律设计的反步滑模控制器输出连续光滑的控制量,增强了系统鲁棒性,克服了系统非线性与参数不确定性问题;通过Lyapunov稳定性理论对所提出的观测器和控制器稳定性进行验证,得到误差一致有界稳定结论;通过AMESim和Matlab/Simulink联合仿真与田间试验对本文控制算法的有效性和优越性进行了验证。在两条地貌情况较为复杂波浪地中单次平地和地貌情况较为相似的两田块进行3次遍历试验表明,使用本文控制方法,平地后高程相较于平地前标高的平均绝对误差、最大绝对误差、绝对误差标准差分别为0.053、0.146、0.037 m和0.02、0.041、0.011 m,较PID算法分别降低36.35%、28.32%、31.37%和62.6%、50%、51.83%。