摘要：针对目前嵌入式微控制器的性能难以满足实时图像识别任务的问题,提出一种适用于微控制器的卷积神经网络加速器。该加速器在卷积层设计了无阻塞的行并行乘法-加法树结构,获得了更高的硬件利用率;为了满足行并行的数据吞吐量,设计了卷积专用SRAM存储器。加速器将池化和激活单元融入数据通路,有效减少数据重复存取带来的时间开销。FPGA原型验证表明加速器的性能达到92.2 GOPS@100 MHz;基于TSMC 130 nm工艺节点进行逻辑综合,加速器的动态功耗为33 mW,面积为90 764.2μm^(2),能效比高达2 793 GOPS/W,比FPGA加速器方案提高了约100倍。该加速器低功耗、低成本的特性,有利于实现嵌入式系统在目标检测、人脸识别等机器视觉领域的广泛应用。

摘要：受海浪、风力等因素的干扰,深海起重机升沉补偿系统的响应速度缓慢,系统对于负载位移的控制精度较差。为了提高升沉补偿系统响应速度与系统对负载位移的控制精度,保证起重机在各种海况下正常作业,提出了基于CNN-LSTM深度学习网络的滑模预测控制方法。首先,将CNN网络与LSTM网络结合,建立CNN-LSTM深度学习网络控制系统预测模型。其次,通过参考位移与实际位移的误差建立滑模面,并根据幂次函数设计滑模面参考轨迹;采用粒子群算法(PSO)对性能指标进行寻优,得出控制律,根据控制律控制负载实际位移跟随参考位移。最后,进行了仿真研究。结果表明与传统模型预测控制相比,在该方法的控制作用下,系统的响应速度更快,系统对负载位移的控制精度更高,系统的鲁棒性能更强。

摘要：针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题,提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先,围绕三方合作主体,挖掘产学研合作过程中影响绩效的要素及这些要素之间的联系,自主构建主客观产学研绩效三级评价体系;其次,通过将收集到的离散序列评价样本映射至极坐标空间、马尔可夫转移矩阵等不同高维空间域,增强离散样本特征表征;然后,通过基于精英反向翻筋斗觅食的混沌优化策略设计,提高深度模型冗余压缩和超参数的全局寻优效率,构建轻量压缩及高维超参数的自适应寻优的ParNet(AParNet)分类模型;最后,将模型应用于产学研绩效评价中,实现高性能的绩效智能评价。实验结果表明,所提方法很好地贴合了离散序列非线性分类应用,同时模型中加入优化策略后,在减少计算量的同时提高了分类性能,具体体现在:与ParNet相比,AParNet中的参数量减少了10.8%,较好地实现了模型的压缩,且它在产学研绩效评价中的分类准确率可达到98.6%。在产学研绩效智能评价应用中,该方法提高了评价模型的自适应能力,能够实现准确、高效的产学研绩效评价。

摘要：针对课程视频检索系统的现存问题,分析了构建视频检索系统所需的关键技术和课程检索系统为在线视频带来的新契机,探讨了一种基于大语言模型的课程视频检索系统的设计思路,并重点阐述了该系统的架构设计与应用案例。该系统实现了课程视频的快速精准定位功能,能有效提高学习者对课程资源的检索效率,提高其学习积极性,具有较高的使用价值与推广价值。

摘要：为提升惯性导航在军工行业背景中的特色教学效果,教学组对“惯性导航技术”的课程教学方法进行实践性改革:突出陆用惯性技术教学模块,开发实验性教学案例模块;依托稳定平台拓展课程教学实践,将“小、中、大”型稳定平台设计控制与“双创”赛事结合。实践表明,该课程教学改革可有效促进本科生对专业知识的理解,提高实践能力和创新素养。

摘要：课外作业是发展学生学会学习素养的重要契机。基于发展学生学会学习素养的作业应该注重从认知、情感和元认知三个维度促进学生的发展。作业设计应注重作业形式的多样性与作业内容的经验性,使学生“爱学”;注重作业内容的衔接性与作业实施的辅助性,使学生“能学”;注重作业内容的选择性与作业评价的教育性,使学生“会学”。以此使课外作业回归本质,成为发展学生学会学习素养的载体。

摘要：针对焊缝缺陷检测信号信息丰富度低、深度网络架构人工依赖性强等问题,开展基于多域多尺度深度特征自适应融合的焊缝缺陷检测研究。构建时域数据集并衍生至实数域与复数域中,丰富检测信号的特征表达;设计多域信息融合模型,充分融合特征域信息;提出面向卷积神经网络多维超参数自寻优的模型优化策略,提高模型的效率和性能。试验表明,所提方法对五类焊缝缺陷识别准确率为96.54%,能够在提升识别准确率同时保持较少的参数量和计算消耗,具有较强的实用性和泛化性。

摘要：装载机在夏季高温环境中作业时,为提高其空调降温效果,故以驾驶室内座椅区域的热流量和平衡温度为优化目标,对送风速度、温度、角度3个空调送风参数进行优化研究。首先,对装载机驾驶室内部流场进行分析,利用Isight优化设计平台集成Fluent;其次,选用最优拉丁超立方设计获取样本点,采用径向基函数(RBF)神经网络代理模型;最后,结合遗传算法对装载机空调送风参数进行多目标优化,通过实验对优化结果进行验证。结果表明:优化后装载机驾驶室内座椅区域的热流量增加了55.03 W,平衡温度略有降低,驾驶室内获得较好的气流组织,散热效果明显改善。

摘要：我国现有焦化废水处理技术虽可使最终排放废水达到国家标准,但在实际生产中仍有90%以上焦化厂废水处理出水的COD(化学需氧量)无法达标,难降解有机污染物的去除成本过高是主要原因之一。基于焦化废水中有机物达标去除成本高、效率较低,煤颗粒粒径小、沉降较差的问题,建立Fe(Ⅵ)/H_(2)O_(2)体系,结合Fe(Ⅵ)氧化法和类Fenton法两者的优点,以及反应产物Fe(Ⅲ)的絮凝性,研究Fe(Ⅵ)/H_(2)O_(2)体系在水溶液中对煤颗粒的快速氧化絮凝效果和该体系在实际焦化废水中对煤颗粒和有机物的协同去除效果及影响因素,以期为进一步研发该类工业废水同步去除有机物和无机物的高效低耗处理技术提供依据。选取颗粒表面Zeta电位值为反映煤颗粒物沉降性能的主要指标,采用单因素试验,考察H_(2)O_(2)投加量、Fe(Ⅵ)及H_(2)O_(2)反应时间、无机盐等对Fe(Ⅵ)/H_(2)O_(2)体系氧化煤颗粒的影响。采集焦化厂生产废水,考察pH对Fe(Ⅵ)/H_(2)O_(2)体系处理实际焦化废水的影响以及该体系对实际焦化废水中COD、氨氮和SS(悬浮颗粒物)的协同处理效果。结果表明:Fe(Ⅵ)与H_(2)O_(2)可形成优势互补,Fe(Ⅵ)氧化煤颗粒40 s后加入H_(2)O_(2),再反应15 min后,煤颗粒表面Zeta绝对值显著降低,达到较好絮凝沉降效果,且与该体系氧化菲的最佳条件基本一致。无机阳离子的压缩双电层作用使得煤颗粒表面的Zeta电位值更加接近于0,可提高煤颗粒的沉降效果。采用Fe(Ⅵ)/H_(2)O_(2)体系处理实际焦化废水原水水样后,COD、氨氮、SS的去除率分别达到了69.27%、75.95%和89.81%,且有一定的脱色效果。

摘要：激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计L16(43)激光单道熔覆正交试验方案,研究27SiMn钢表面熔覆GS-Fe01铁基合金粉末的最优工艺参数;通过建立以激光功率、扫描速度和送粉速率关键参数表征的优化变量,构建以熔覆层性能评估为指标的目标响应非线性数学模型;探究优化变量及其权重排序对覆层性能的影响规律。基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)多目标优化的Pareto解集,寻求最佳参数。结果表明:在激光功率744 W,扫描速度233 mm/min,送粉速率1.2 r/min工况下,熔覆层稀释率19.9%,宽高比3.001,显微硬度747.15 HV0.5时,目标响应值匹配最佳。沿激光熔覆凝固方向,熔覆界面微观组织形貌逐步由树枝晶和柱状晶组织转换为体积小、数量多的非定向等轴晶粒。研究结果可为激光熔覆多目标工艺参数优化及复合涂层质量控制提供理论支撑。