摘要：针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征,存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定,容易产生丢失跟踪的问题,提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法.对带有注意力机制的神经网络模型通过多任务蒸馏训练的方式进行训练,实现面向光线条件剧烈改变的场景特征提取与匹配,并且基于全局特征与局部特征,提出基于分级特征的重定位方法,提高系统整体的精度与稳定性,同时具有实时性.在同一场景不同光照角度的图像对上与Superpoint特征进行特征提取匹配对比测试,并且在TUM数据集上与ORB SLAM2及GCN SLAM进行定位精度对比测试,结果表明:所提出的方法能够在光照条件剧烈改变情况下提取足够稳定的特征,并且在fr3/sitting_static与fr3/walking_static上表现优于其他两种方法,轨迹均方根误差为6.131 mm和124.493 mm.最后在真实室内环境下进行了稀疏建图,并且验证了改进的重定位方法的有效性.

摘要：火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利用更为先进的ECA模块(高效通道注意力模块)来替换EfficientNet模型中的SE模块,通过增强注意力机制性能提升模型的性能。相较于SE模块,ECA模块更好地保留了传输中的信息,使得数据特征在传输过程中保留更充分,从而能够优化模型。为验证EfficientNet-E模型的性能,以及EfficientNet设计思想在森林火灾识别问题上相较于传统模型的优势,文中选取了经典模型中的代表——ResNet和DenseNet作为对照参考,并结合EfficientNet和EfficientNet-E进行了相关实验。实验选用3303张森林火灾、非火灾和烟雾图片。多轮试验结果显示,EfficientNet-E在识别森林火灾数据上的效果要好于常规的经典深度学习模型,且相较于原始EfficientNet的平均准确率(89.28%),EfficientNet-E的平均准确率(90.04%)有所提升,标准差更小,训练稳定性也更好,从而证实了改进后的EfficientNet-E性能更加优良。

摘要：针对制造和服务系统中假定物料装卸点重合以及设施间物流量对称的不足,结合实际生产布局对过道布置问题进行拓展,以最小化物流成本为目标,提出考虑物料装卸点及非对称流量的过道布置问题,并建立混合整数规划模型。根据问题与模型的特征,设计一种改进灰狼算法进行求解,该算法采用双层整数编码生成初始解,通过将收敛因子非线性化、比例权重动态化对原始灰狼算法进行改进。通过融合反向学习机制和种群更新机制进一步扩大搜索解空间,并添加双阈值停止准则降低多余的迭代次数。将该算法与LINGO求解器对5~49不同规模算例的计算结果进行比较,证明了模型的正确性以及算法的有效性。最后,运用该算法对初始过道布置问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比对,进一步证明了所提算法的优越性。

摘要：本文研究了隐马尔可夫模型的Viterbi算法,在已知隐马尔可夫模型的部分状态、初始概率分布、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵的条件下,由此Viterbi算法给出最优状态序列的估计.相对于已有的算法,本文的算法考虑了部分可见状态对初始条件和递推公式的影响,并且本文的算法能保证预测的状态序列是整体最优的.最后,我们将本文的算法应用于故障识别,从而验证所设计算法的可行性.

摘要：目前自动驾驶技术正处于从园区内示范运营向开放场景的大规模市场应用过渡的关键阶段。自动驾驶车辆若想应用于人们的日常生活,必将与人类驾驶的车辆在道路上长期共存,这势必会产生大量的交互场景,而如何恰当地与人类驾驶的车辆进行交互,则成为提升驾乘人员体验感及其对自动驾驶接受度的关键。人类的交互基于其社会属性,自动驾驶也应如此。但目前尚未有相关领域的完善综述。鉴于此,梳理其来龙去脉与最新进展。依次探讨传统方法所面临的驾驶困境、驾驶员社会性行为机理的相关研究和考虑社会属性的运动规划方法的最新进展与应用案例。在此基础上,总结现有方法的不足并对未来的研究方向进行展望。分析表明,结合社会学等领域的理论工具,分析驾驶员在复杂交通流中的社会性行为机理,并基于此构建符合大众预期的驾驶行为自动化决策体系,是未来自动驾驶社会性运动规划的主要研究方向。此外,进一步建立健全自动驾驶社会性行为的评价体系,同样对智能汽车的社会性人性化设计具有重要意义。

摘要：职贡是中国礼仪文明在处理内外关系中的交往手段之一,清朝作为中国封建社会的重要转型期,以职贡为特殊政策进行民族间的交往、交流与交融。此时以“夷狄”身份入主中原的清朝与边地民族及国家的封建宗藩关系空前强化,清朝为了实现多民族国家的一统,以怀柔和羁縻“远人”的手段形成职贡体系。在图像艺术中,《皇清职贡图》则呈现出清朝描绘四方“远人”前来朝贡的独特图像秩序,其中蕴含着清朝对于四方诸族的关注,且具构建“民族共同体”的特点,亦存在民族与国家相互关联的时代特征。

摘要：高校是基础研究与科技创新的主力军,在实施有组织科研中发挥着至关重要的作用,其主要面向国家科技战略需求,促进我国实现高水平科技自立自强。当前,高校有组织科研在体制机制、保障条件、成果评价、行政与学术权力协调等方面存在一定问题,亟待关注难点何解、堵点何疏。通过案例分析,围绕政府、高校、企业、科研院所等多元主体,从机制优化、顶层设计、平台建设、项目统筹、经费投入、成果转化、人员管理等方面提出解决高校有组织科研难点堵点的对策建议,为促进高校深入实施有组织科研、加速实现高水平科技自立自强提供参考和指导。

摘要：市郊铁路是城市中心城区联接周边城镇组团及其城镇组团之间的通勤化、快速度、大运量的轨道交通系统。以重庆市郊铁路江跳线为研究对象,从时间与空间2个维度,线路与站点2个层面,选取全日与早高峰的相关客流指标进行系统性解析,并与城市轨道交通客流指标对比分析,以期为市郊铁路规划设计、运营组织以及客流预测等项目应用提供借鉴。研究结果表明:江跳线节假日客流量大,客流波动也大;其客流时间分布形态与轨道5号线南段较为相似,但高峰时间特征值较低。江跳线断面客流较为均衡,站点进出站客流也较为集中;但江跳线对外交通出行比例高,平均运距及其线路占比也较大。最后,从沿线用地开发、公交一体化、运输组织以及线路建设等方面,对江跳线的发展提出优化对策建议。

摘要：人与环境的交互作用主要表现为环境刺激和相应的人体应激反应,将这些反应转化为服装的变化,构建新的感知表达路径,让服装给予“回答”,使人与环境与服装更多地互动。本作品从声音可视化及图像获得灵感,将具有代表性的元素进行艺术转化,融入到创意服装设计当中,运用绒毛面料的特性表现细微反应,银白色镭射面料表现科技与未来之感,由紫色镀银双面面料切割制作而成的网附着在面料上形成特殊纹理增强立体感。以简洁纯粹的几何图形体现科技感和空间感,网撑和鱼骨支撑起大波浪造型是声音可视化图像中的波浪转化而来,赋予服装可视化艺术的科技关感,表现人的感官感受,最终结合三维虚拟服装的效果呈现出来。

摘要：人类社会正在从以移动互联网为主体的Web2.0向以区块链技术为支撑、以数字资产为价值基础的Web3.0加速转型升级。为了有效应对Web3.0文化数字资产领域近几年来出现的诸多乱象,妥善保护创作者和消费者的合法权益,推动文化数字资产在数字经济中的健康发展,亟需构建适应Web3.0未来产业的文化数字资产监管体系。基于对域外数字资产的监管框架研究发现,各国对于数字资产目前主要采取审慎型、分类型与协同型三种类型监管模式。中国Web3.0文化数字资产监管框架的建立,应秉持包容审慎的态度,精确把握文化数字资产监管的关键环节,从厘清文化数字资产交易平台分级分类准入标准、明确监管部门职责分配与协作机制以及文化数字资产交易平台双重自律义务等方面着力,为数字文化内容创作者营造有利的发展环境,从而促进文化数字资产的健康可持续发展和文化新质生产力的形成。