摘要：长江江豚科普教育是长江江豚保护的重要内容,本研究聚焦长江江豚的科普教育,采用HoloLens混合现实技术,设计并构建了一套长江江豚科普系统。系统由三大核心模块构成:江豚知识科普、江豚结构科普、江豚主题游戏。系统综合运用了三维建模、Unity 3D交互技术和混合现实技术,打造了一个既具有高度互动性又充满沉浸感的江豚科普教育平台。以HoloLens 2作为主要展示工具,本系统成功实现了一种混合现实的交互体验。对20名大学生的使用情况的分析结果表明:基于混合现实技术的科普方法能显著提升学习效果,且具有较高的用户体验评价。

摘要：该文从物理层安全的角度出发研究了智能超表面(RIS)辅助的无人机(UAV)3D轨迹优化。具体地说,当RIS辅助的UAV向地面用户进行无线传输时,通过联合优化RIS相移和UAV的3D轨迹来最大化物理层安全速率。然而,由于目标函数是非凸的,传统的优化技术很难直接求解。深度强化学习能够处理无线通信中动态复杂的优化问题,该文基于强化学习双深度Q网络(DDQN)设计一种联合优化RIS相移和无人机3D轨迹算法,最大化可实现的平均安全速率。仿真结果表明,所设计的RIS辅助UAV通信优化算法可以获得比固定飞行高度的连续凸逼近算法(SCA)、随机相移下的RIS算法和没有RIS的算法有更高的安全速率。

摘要：为了进一步提高图像特征向量的近似最近邻搜索精度,提出一种码字扩展增强型残差量化方法,将增强型残差量化与均值等分向量计算方法相结合,降低码书训练误差并提高特征向量量化精度.在码书训练阶段,除第1层码书训练外,利用均值等分向量计算方法将上一层码书训练的误差向量作为下一层码书训练的输入,在此基础上提出迭代优化方法降低码书训练的全局量化误差;在特征向量量化阶段,利用均值等分向量计算方法对每层码书进行扩展,用得到的新码字对该层输入特征向量进行量化以提高量化精度;最后对特征向量近似最近邻搜索,提出一种非对称欧几里得度量计算方法.在2个公开的SIFT和GIST数据集上与5种典型方法进行实验的结果表明,所提方法可降低码书训练误差10%~24%,提高近似最近邻搜索召回率1%~44%;另外,在获得相同召回率条件下,所提方法可使码书的规模减小50%.

摘要：针对一类单链路机械臂系统,研究其基于事件触发机制的固定时间跟踪控制问题。通过引入事件触发机制和命令滤波器,提出一种基于Lyapunov函数的事件驱动固定时间控制策略,在降低系统计算量的同时,减小通信占用率。基于所设计的控制器,闭环系统的所有信号有界,输出信号可以在固定时间内跟踪到期望信号,且收敛时间与机械臂初始状态无关,同时跟踪误差可以收敛到平衡点邻近的任意小的区域内。最后,通过一个MATLAB仿真实例验证所提出的控制方案有较好的效果。

摘要：已有的多标签懒惰学习算法(IMLLA)在利用近邻标签时因仅考虑了近邻标签相关性信息,而忽略相似度的影响,这可能会使算法的鲁棒性有所降低。针对这个问题,引入萤火虫方法,将相似度信息与标签信息相结合,提出一种融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法(FF-MLLA)。首先,利用Minkowski距离来度量样本间相似度,从而找到近邻点;然后,结合标签近邻点和萤火虫方法对标签计数向量进行改进;最后,使用奇异值分解(SVD)与核极限学习机(ELM)进行线性分类。该算法同时考虑了标签信息与相似度信息从而提高了鲁棒性。实验结果表明,所提算法较其他的多标签学习算法有一定优势,并使用统计假设检验与稳定性分析进一步说明所提出算法的合理性与有效性。

摘要：为了降低图像特征向量量化的近似表示和高维向量带来的码书训练时间开销,提出了一种投影增强型残差量化方法。在前期的增强型残差量化工作基础上,将主成分分析与增强型残差量化相结合,使得码书训练和特征量化均在低维向量空间进行以提高效率;在低维向量空间上训练码书过程中,提出了联合优化方法,同时考虑投影和量化产生的总体误差,提升码书精度;针对该量化方法,设计了一种特征向量之间的近似欧氏距离快速计算方法用于近似最近邻完全检索。结果表明,相比增强型残差量化,在相同检索精度前提条件下,投影增强型残差量化的只需花费近1/3的训练时间;相比其它同类方法,所提出方法在码书训练时间效率、检索速度和精度上均具有更优的综合性能。该研究为主成分分析同其它量化模型的有效结合提供了参考。

摘要：特征选择对于分类器的分类精度和泛化性能起重要作用。目前的多标记特征选择算法主要利用最大相关性最小冗余性准则在全部特征集中进行特征选择,没有考虑专家特征,因此多标记特征选择算法的运行时间较长、复杂度较高。实际上,在现实生活中专家依据几个或者多个关键特征就能够直接决定整体的预测方向。如果提取关注这些信息,必将减少特征选择的计算时间,甚至提升分类器性能。基于此,提出一种基于专家特征的条件互信息多标记特征选择算法。首先将专家特征与剩余的特征相联合,再利用条件互信息得出一个与标记集合相关性由强到弱的特征序列,最后通过划分子空间去除冗余性较大的特征。该算法在7个多标记数据集上进行了实验对比,结果表明该算法较其他特征选择算法有一定优势,统计假设检验与稳定性分析进一步证明了所提出算法的有效性和合理性。

摘要：为了减少救灾物资配送的延误时间和救灾车辆的总运输时间,引入紧急度的概念,建立了基于紧急度的救灾物资车辆路径问题模型,并设计了一种改进遗传算法对该模型进行求解。首先,采用多种策略生成初始种群;然后,提出一种基于紧急度的任务再分配算法作为局部搜索算子,该算法依据紧急度为延误安置点重新安排配送车辆或调整配送顺序从而减少延误时间,对无延误的车辆优化其路线从而减少总运输时间,以达到延误时间和总运输时间两者最优。在17个数据集上与先来先服务(FCFS)算法、按紧急度排序(URGS)算法和遗传算法(GA)三种算法进行了对比。实验结果表明,具有基于紧急度的任务再分配策略的遗传算法(TRUD-GA)与GA相比,平均延误时间减少25.0%,平均运输时间减少1.9%,与FCFS、URGS算法相比改进则更加明显。

摘要：Python源代码编译出的字节码十分便于反编译,使用代码迷惑技术可以有效解决此问题。通过使用Qt编程框架对Python源代码进行词法分析和语法分析,用大写字母"O"和数字"0"组成随机编码将源程序中的模块名、类名、自定义函数名和标识符变量名进行迷惑变换,实现一款Python代码迷惑器。实验对比表明,该Python迷惑器具有图形用户界面、代码迷惑性强、代码执行时间开销小和迷惑不可逆等特点。

摘要：采用PIC18单片机作为智能电梯控制系统的微控制器、多任务可剪切的嵌入式μC/OS–Ⅱ作为操作系统,使得智能电梯可以使用高级语言编制控制系统的控制程序,在应用更新和功能扩展时,可以不用重新设计代码,从而比较方便地在原有系统上增加新的功能和需求。另外利用软件代替了部分硬件的功能,大幅度降低了产品的成本。