摘要：针对车辆交互关系的非欧几里得性质,提出了一种适用于高速公路车辆之间动态图结构的表达方式,以实现车辆信息的交互传递,并设计了一种结合图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCN)、社会卷积池化层(convolutional social pooling, CS)和长短时记忆网络(long short-term memory network, LSTM)的多模态驾驶行为轨迹预测模型.该模型以LSTM编码器和解码器为基础框架,通过卷积和图卷积实现车辆交互关系的有效提取,同时引入最大池化和平均池化技术,以实现特征提取和背景信息保留.结果表明:本模型在长时域(5 s)的均方根误差为4.03 m,相较于基准模型提高了10.8%,在与其他深度学习模型对比中具有更高的准确率;在不同交通环境下,本模型相较于基准模型的预测性能均有8%~11%提升;消融试验结果进一步验证了本模型中各模块的有效性,本模型能够预测车辆在未来长时域内不同模态的概率分布和对应的轨迹.

摘要：为了兼顾疲劳荷载谱的分析精度和实用性,该文提出了适用于单车加载和车流加载的荷载模型损伤效应比例系数和循环作用特征长度指标,通过研究典型疲劳车辆疲劳损伤效应一般规律,构建从单车作用到车流随机作用的疲劳荷载谱损伤分析方法。结果表明:单辆疲劳车引起的疲劳损伤可以在集中荷载效应基础上进行比例换算,由影响线绝对面积换算的循环作用特征长度指标对单车疲劳分析有较好的适用性。随机车流引起的疲劳损伤受到桥梁跨径和车流密度的共同影响,在短跨径桥梁中,损伤效应对车流密度不敏感,车流密度的增加甚至会造成一部分结构内力幅的减小;当跨径超过一定临界值时,车流密度的影响显著加剧;由影响线积分面积换算的循环作用特征长度指标更适用于车流疲劳损伤效应分析。荷载谱等效应力幅应结合交通流状态谱进行分析,多车道损伤效应系数指标的构建应考虑车辆相遇概率、循环作用特征长度指标的影响。

摘要：中国日益壮大的中等收入群体在释放巨大消费潜力的同时,也引发了碳排放增加、减排压力增大的担忧。将这种定性担忧转化为定量认识,有助于从容应对气候挑战,为决策者针对特定消费群体制定差异化的减排策略提供信息参考。该研究开发了基于家庭微观调查数据和机器学习算法的消费模式预测模型,结合投入产出模型拆分方法,实现将家庭消费选择异质性纳入环境影响评估宏观模拟的方法构建,以此为工具评估了新兴中等收入群体可能造成的碳排放影响,比较了扩大中等收入群体不同政策情景下的影响差异。结果发现:①若2018—2030年实现中等收入群体规模倍增(以2018年不变价计,年收入3.3万~8.0万元/人的全国人口比重增加24%),则达峰年新兴中等收入群体消费升级隐含的额外碳排放为2.7亿~3.6亿t,居民消费相关的减排工作量增加8%~11%。②新兴中等收入群体在仅收入提升情景下的消费碳排放显著低于原中等收入群体(人均碳排放相差0.2~0.3 t),二者之间的差距蕴含着这一群体在阶层跃迁过程中协同实现收入增长与碳排放控制的可塑空间。③与人力资本提升和完善社会保障情景相比,城镇化情景下扩大中等收入群体带来的碳排放影响更大,且扩大中等收入群体的不同政策组合对碳排放的边际影响不等同于单一政策独立作用所带来的影响之和,而是存在放大或对冲效应。这意味着,及时把握中等收入群体消费转型的可塑契机,在城镇化进程中通过健全城市基础设施配套等措施对该群体低碳生活开展针对性的引导,是协同实现共同富裕与碳中和目标的前瞻性举措。

摘要：砾岩储层由于砾石的存在而具有极强的非均质性,砾岩压裂成缝机理复杂.受限于岩样尺寸和实验条件,室内压裂物理模拟受砾石尺寸效应影响显著,裂缝扩展时间尺度小.为真实记录裂缝动态扩展过程,反映现场实际工况条件下的压后裂缝宏观整体形态,搭建一套超大尺寸(2.0 m×2.0 m×1.0 m)真三轴水力压裂矿场实验平台,通过万吨级应力加载装置、真实管汇和压裂泵车,实现现场真实工况条件下的砾岩水力压裂模拟.基于该平台,分析了水平应力差、压裂液黏度和单孔进液速率对砾岩压裂裂缝动态扩展过程和压后裂缝宏观整体形态的影响规律.实验结果表明,砾岩压裂趋于在井筒处形成“纵向缝+横切缝”的复杂多裂缝形态,远离井筒后,横切主缝扩展优势逐步显现,局部遇砾形成分支缝;12 MPa高水平应力差条件下,压后近井区域形成多缝竞争扩展的复杂裂缝带,横切主缝向远端延伸优势减弱;压裂液黏度低于50 mPa·s时,压后横切主缝扩展优势显著,当压裂液黏度高于50 mPa·s时,近井区域形成复杂多裂缝形态;单孔进液速率超过0.3 m^(3)/min后,井筒处趋于形成多条纵向缝,易导致段间压窜.研究成果有助于深化认识砾岩储层压裂裂缝真实形态,为砾岩水力压裂方案设计提供理论指导.

摘要：为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集和测试集;用数据挖掘算法中的分类回归树(CART)从训练集中获取有效的调度知识,形成CART树状调度规则库;为了验证所得调度规则的有效性,将调度规则与遗传算法结合,设计了一种基于数据挖掘和调度规则的遗传算法作为调度算法来求解作业车间调度问题。通过对不同作业车间经典算例进行仿真与测试,验证了所提调度规则和调度算法的有效性与优越性。

摘要：利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(early fusion)和特征融合(feature fusion)的双重注意力卷积神经网络模型的整体植被识别率可达91.8%。先进设备的组合和双重注意卷积神经网络学习可实现高精度识别的模型构建,提升城市公园植被高精度识别的能力,可为后续的公园碳汇测算与种植评估提供更为精准的科学技术支撑。

摘要：针对需求高峰期乘客以红包或调度费等形式激励网约车司机以实现网约车自我调度这一问题,研究了乘客-网约车匹配决策与激励策略选择间的交互关系。基于网约车合乘模式下的均衡匹配状态,以乘客总剩余最大化为目标,考虑匹配、均衡、成本等约束条件,构建了考虑奖励策略的乘客-网约车均衡匹配模型,从乘客视角设计了乘客激励策略、网约车激励策略、乘客和网约车激励策略,并将3种激励策略嵌入到列生成算法对模型进行求解,以实现匹配均衡和价格均衡。以大连市出租车数据为对象进行实证分析,研究结果表明,相比于仅以随机调度费等形式从供给侧激励司机,同时从需求侧和供给侧实施激励策略可以促成更多合乘出行,乘客剩余可提高12.6%;当需求大于供给时,26%的激励在乘客间转移以实现更多的合乘出行;合乘折扣系数也会影响激励流向,同时使用激励策略和合乘折扣策略调节供需可以避免司机恶意竞争和乘客无效激励,在降低乘客出行成本的同时提高司机收益,促成更多合乘出行。

摘要：蛋白质药物具有作用机制清晰、作用特异性强、不良反应少等优势,临床应用前景巨大。蛋白质的稳定性是蛋白质药物的一项非常重要的指标,对于其成药性、安全性和有效性都至关重要。近年来,人工智能辅助的蛋白质改造工程逐渐发展成为一种高效的蛋白质分子设计新策略,并被广泛应用于蛋白质稳定性预测、药物设计和抗体优化等方面。本文介绍主要的人工智能辅助的蛋白质稳定性优化方法,讨论不同种类优化方法的优劣及其在蛋白质药物设计和优化中的应用,探讨人工智能在蛋白质稳定性设计中的挑战和前景,以期为研究者们开发更稳定、更高效的蛋白质药物提供新的思路。

摘要：有盖连廊是适应炎热多雨气候特征,塑造城市步行友好环境和高质量城市公共空间的重要街道设施。梳理新加坡有盖连廊的发展历史,切入有盖连廊体系的物权结构,提炼出私有、公有、共有三种物权形态的连廊建设模式,指出涵盖多种物权形态的连廊建设机制是有盖连廊体系形成网络化和连通性的制度保障,精细化的设计导控规则是连廊体系无缝连接的技术支撑,高效持续的运维反馈机制是有盖连廊落地实施的效果保证。新加坡有盖连廊建设经验对我国岭南地区推广和建设有盖步行体系具有重要的启示意义。

摘要：小棵亲本×大棵亲本是叠抱大白菜杂种优势利用普遍采用的组配模式,但针对这一模式的理论研究尚未见报道。利用22个叠抱大白菜亲本的双列杂交设计,对6个育种基本性状的杂种优势和配合力进行分析。结果表明:小棵亲本和大棵亲本在采收期和产量(毛重和球重)的一般配合力形成了强烈反差,两者在小棵×大棵组配模式中对缩短杂种一代采收期和增加杂种一代产量分别起到关键作用;各种组配模式中,杂种一代在毛重和净重方面普遍具有正向的特殊配合力,这可进一步提高杂种一代的产量。这一研究结果有助于理解叠抱大白菜杂种优势模式形成的遗传理论基础。