摘要：针对目前基于监督学习的轨迹预测模型数据利用效率低、精度有限的问题,提出一种轨迹预测模型及通用的自监督预训练策略。首先,基于Transformer搭建轻量化的轨迹预测模型,实现场景时序空间特征提取与交互关系建模;其次,设计运动信息时序掩码、道路信息空间掩码、交互关系掩码3类掩码重建任务对模型进行自监督预训练,以提升模型对场景通用特征的提取能力;最后,以预训练权重为初始化参数在下游任务中进行监督学习微调。在Argoverse2 Motion Forecasting数据集的实验表明,模型在预训练任务中能够很好地重建出交通场景,引入自监督预训练能够有效提升预测精度和数据利用效率,且对不同预测任务具有通用性,在单目标轨迹预测与多目标轨迹预测任务上minFDE6指标分别提升3.3%与3.7%。

摘要：以蒙古栎当年生枝条为穗材,采用不同种类和浓度的外源生长物质、不同基质及不同压条方式作为试验处理,测定并分析穗材生长量、生物量和生根性状,旨在筛选最优外源生长物质的种类和浓度、基质组成及压条方式。结果表明:吲哚丁酸钾和ABT1对蒙古栎压条穗材生根均具有明显的促进作用,但存在一定差异。10000 mg/L ABT1的根、茎、叶和单株等生物量分别是5000 mg/L吲哚丁酸钾的4.07倍、1.57倍、1.29倍和1.48倍,生根率、生根量和最长根长分别是5^(#)处理的1.9倍、3.16倍和1.47倍,偏根率仅为38.79%。因此ABT1更适宜作为蒙古栎压条穗材生根的促进剂,其10000 mg/L浓度处理穗材时,生根率、生根量和最长根长分别达到了23.84%、7.05条和16.71 cm。14^(#)处理的株高、地径、茎生物量、叶生物量、单株生物量、生根率、最长根长和偏根率等指标均优于其他基质处理,为蒙古栎压条较适宜的基质。横缢处理组均生根,而非横缢处理组均不生根,表明横缢对蒙古栎压条穗材生根非常重要。采用直立压条方式的株高、地径、根生物量、茎生物量、叶生物量、单株生物量、生根率、生根量和最长根粗等指标均高于倒伏压条方式,直立压条为蒙古栎适宜压条方式。

摘要：以高速立式五轴加工中心滑枕为研究对象,阐述了其初始结构设计原理,并基于静动态分析理论,采用有限元分析方法针对其进行静态和模态分析,为了进一步提高其动态特性,利用拓扑优化方法对滑枕结构进行轻量化设计,并对优化前后结构做对比分析。最终优化后的滑枕质量减轻了31%,一阶固有频率增长了22.4%。既提升了机床滑枕部件的动态性能,又实现了滑枕部件的轻量化设计。该方法为该类机床其他关键零部件及至整机优化设计奠定了基础。

摘要：热连轧机组板形控制是一项关键的任务,它旨在解决板形变化对产品质量和生产效率的影响。针对热连轧机组板形控制过程中的板形约束变量问题,采用双因素线性插值的方法,在分析弯辊力和窜辊量对板形影响的基础上建立双因素传递系数模型和板形控制空间。首先对板形空间的插值方法进行设计,然后应用到弯辊力和窜辊量对轧制压力的传递系数模型的建立中,求出相应弯辊力与窜辊量对轧制压力的传递系数,这些传递系数可以被视为板形控制的关键参数,利用求出的传递系数基于板形调节建立轧机板形控制空间。通过对板形控制空间的求解,可在板形控制范围内实现板形的快速搜寻和弯辊力、窜动量对板形的快速控制,为热连轧机组的操作提供有效指导。该方法在解决板形控制难题上具有显著的效果,能够提高产品质量和生产效率。未来的研究可以进一步优化传递系数模型和板形控制算法,实现更加精确和自动化的板形控制。

摘要：肿瘤坏死因子α(TNF-α)是治疗类风湿性疾病、克罗恩肠炎、银屑病等自身免疫性疾病的重要靶点。TNF-α与TNF-1受体(TNFR1)相互作用参与了这些疾病的病理过程。本次实验基于TNF-α活性位点结构特征构建药效团,利用该药效团对天然产物数据库进行筛选,通过Lipinski’s规则和Veber规则判断化合物类药性,应用SwissADME评价化合物成药性。筛选结果显示化合物1(ZINC02479145)与化合物7(ZINC67902410)具有良好的成药性,同阳性对照药物苄吡呤作用方式类似,可与TNF-α形成稳定性较强的复合物。配体受体互作分析初步揭示了TNF-α抑制剂的构效关系,对设计特异性高、效力强的TNF-α抑制剂有一定的指导意义。

摘要：为开发高效、高选择性抗弓形虫药物,依据药物拼合原理,设计合成了20个新的四氢吡啶并[4,3-d]嘧啶衍生物.以1-苄基-3-乙氧羰基-4-哌啶酮盐酸盐为起始物,通过7步反应得到了目标化合物7a~7t,其化学结构均经过核磁共振波谱(1H NMR,13C NMR)、质谱(MS)以及元素分析联合确证.采用噻唑蓝(MTT)法考察了其体外抗弓形虫活性,并筛选出活性最理想的化合物;定量考察其对弓形虫二氢叶酸还原酶(TgDHFR)的抑制活性.研究结果表明,10个化合物的体外抗弓形虫活性优于阳性对照药乙胺嘧啶及磺胺嘧啶.化合物7p的体外抗弓形虫活性最理想,针对TgDHFR的半数抑制浓度(IC_(50))仅为15 nmol/L,而针对人源二氢叶酸还原酶(hDHFR)的IC_(50)值为1460 nmol/L,表现出很高的选择性.分子对接实验结果显示,化合物7p可通过5个氢键与TgDHFR强力结合,可对其进行深入研究以开发抗弓形虫的新药.

摘要：当前,卷积神经网络越来越多的应用于工业生产中,传统的基于CPU及GPU的神经网络平台存在体积大、能耗高等缺点,在工业生产现场部署存在困难.基于ARM的嵌入式平台虽然易于部署,但存在算力低的缺点,难以高效的实现卷积神经网络.针对此问题,本文设计并实现了一种基于Zynq平台的卷积神经网络单元,通过充分利用Zynq平台上FPGA端并行计算的特点,对卷积神经网络中卷积层进行加速,使用高层次综合(High-Level Synthesis,HLS)进行卷积层和池化层IP核的设计,并针对性的给出优化方案.最终实现在嵌入式平台上对手写数字的高效识别.经实验验证,该设计单元在较少占用FPGA上计算资源的同时,快速、准确地进行手写数字识别.

摘要：目前基于PC机及普通网卡实现的EtherCAT协议栈单元多数都存在体积大功耗高的缺点,而基于嵌入式平台实现的EtherCAT协议栈虽然体积和功耗上具有优势,但是性能不够稳定.针对这一问题,本文提出一种基于FPGA SoC的EtherCAT协议栈实现方式,通过在Xilinx的Zynq平台上构建具有实时性的操作系统,同时在FPGA上配置专用网络适配单元及安全功能单元,实现EtherCAT协议栈在嵌入式平台上的高效运行.与基于PC实现和传统嵌入式平台上实现方式相对比,在功耗体积和稳定性上均有提高,具有较高的实用价值.

摘要：使用超宽带(UWB)进行定位过程中,卡尔曼滤波是一种常见的降噪方法,但由于对非线性系统滤波性能差,且定位目标运动轨迹易超出基站布局区域以及受到异常噪声干扰,会影响定位系统的准确性和稳定性。针对这一问题,提出一种对称强跟踪(SST)平方根容积卡尔曼(SCKF)算法,通过引入对称时变渐消因子调节各协方差矩阵,实现改变误差协方差矩阵中多重衰落因子矩阵的工作方式,进而调整滤波增益,计算复杂度虽略有增加,但增强定位模型的适应性与鲁棒性。仿真验证表明,在异常噪声干扰下,改进后的算法(SST-SCKF)相较于SCKF/多重渐消因子的SCKF(ST-ASCKF)算法可有效提高定位准确度,且定位轨迹较于单渐消因子的SCKF算法(STSCKF)更为平滑;利用SST-SCKF算法设计基于UWB技术的定位方案,通过动态模拟实验表明,本文提出的SST-SCKF算法较之SCKF/STSCKF/ST-ASCKF滤波性能更优,为复杂环境噪声下人员UWB定位提供更好的降噪,使定位更为精准。

摘要：针对现有边缘检测模型检测复杂环境下的轨道边缘精度较低的问题,提出了一种基于改进RCF的轨道边缘检测模型。在RCF模型的基础上,去除深层的反卷积操作,增加特征融合模块,提升深层特征网络表达轨道边缘特征的能力,设计多感受野模块替换最后的concat层,增加有效感受野,引入高效注意力模块,提取有利于特征检测的通道,减少边缘检测的噪声。仿真结果表明,与HED、RCF模型相比,改进RCF模型检测轨道边缘的ODS分别提高了6.4%和1.1%、OIS分别提高了5.3%和0.7%,可更高效地检测轨道边缘。