基于大规模街景图片人工智能分析的精细化城市修补方法研究

在中国快速城镇化阶段“重量”而“轻质”的建设过程中,城市建成区尤其是老城区的景观环境产生了诸如景观视廊受阻、风貌破败等大量问题。对此,自2015年中央城市工作会议以来,各地相继开展了城市修补专项规划,以修复及更新城市建成环境,促进城市空间品质提升。然而,由于缺乏对城市环境整体效应的统筹考虑,故在城市实际修补过程中,城市局部地块的品质提升反而对城市整体品质构成负面影响。因此,在人工智能及大数据技术深度介入城市规划和设计实践探索的基础上,研究基于全卷积神经网络模型(FCN)和城市场景要素深度学习数据集,对城市景观环境中的各要素进行了大规模且高颗粒度的精确识别,同时与空间数据叠加,对复杂建成环境中的景观问题进行精确分析,并基于分析成果辅助后续城市规划设计实践,逐层递进地对城市复杂建成环境进行精细化修补。选择位于嵩山脚下的登封市作为案例,探索人工智能技术在辅助城市修补等规划领域的前瞻性应用。     

走向深空--测控通信的发展方向

在传统的贸易模式下,我国经济和贸易的快速增长带来很多负面效应, 引起“三高一低”,即原材料的高强度消耗、高度污染、对国外市场的高依赖及低附加值,我国需要“三低一高”的新贸易模式来解决这些问题。本文通过图表和数据说明了旧贸易模式的危害及在旧贸易模式下我国处于不利地位,我国需要转变原有的贸易模式,并总结了将旧贸易模式转变为新贸易模式的途径。     

一种基于再生伪码测距的遥测信号测距方法

为了简化深空探测器无线测量系统设计,解决下行系统受功率、带宽等因素限制遥测信号和测距信号权衡设计问题,在再生伪码测距技术的基础上,提出了一种基于遥测信号测距的新方法,以遥测数据符号代替测距伪码的功能,利用地面跟踪环路对遥测信号的跟踪测量实现下行测距,减少了独立的下行测距信号。分析和仿真结果表明：新方法简化了下行信号形式,降低了系统实现复杂度,在遥测码速率为100 kbit/s左右时,随机测距误差优于传统再生伪码测距模式,且随着遥测码速率的增加测距精度进一步改善。     

一种利用优先经验回放深度Q-Learning的频谱接入算法

针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题,提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时,采用基于优先级抽样的方式,以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本,并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本,以降低能量开销。仿真结果表明,该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度;与传统随机频谱接入算法相比,其阻塞概率降低了6%~10%,吞吐量提高了18%~20%,提高了系统的性能。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

泵站底板应力弹性地基梁法与三维静力计算对比分析

底板在泵站结构计算中占重要地位。在对长洲水利枢纽库区防护下六河泵站底板应力进行计算,分别采用弹性地基梁法、三维静力（通用软件KNSYS）计算,对应力结果进行综合分析表明,三维应力分析对边墙与底板结合处、弹性地基梁法对底板中部,与实际受力状态较为一致,为下一步结构设计优化提供依据。     

基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析

为了减小邻近既有下穿隧道深基坑施工风险及灾害损失,科学预防施工安全事故,提出了一种基于动态贝叶斯网络（DBN）的深基坑施工风险分析模型。首先,运用BWM（best worst method）确定准则的权重;其次,基于关联规则挖掘风险因素间的相互关系,并以此构建DBN结构模型;最后,以新建厦门北站地下一层社会连廊深基坑工程为例,对提出的方法进行有效性和适用性检验。结果表明：基坑围护结构的安全度在静态被评为“较高”和“极高”的概率分别为34.6%和36.1%,且此结果随着输入风险证据发生动态变化,运用反向推理也能迅速找出围护桩渗水风险;提出的模型能明确邻近既有下穿隧道深基坑施工风险传递过程中的关键风险点,并能进行动态风险预测以及事故后致因诊断,从而实现邻近既有下穿隧道深基坑施工风险的动态管控。所提出的优化DBN模型对工前风险评估、先验分析和风险诊断有较好的适用性和较高的准确性,可为邻近既有隧道深基坑施工过程中的安全管控提供有效的决策支持,大幅提高风险控制效率。     

倒边盖挖逆作法基坑支护结构可靠性分析

为了解决采用标准Monte Carlo法计算复杂基坑工程上常见小概率失效,导致计算效率低的问题,以南京市湖南路地下商业街工程为工程背景,首先,将随机响应面法与基坑工程三维模型相结合,求解极限功能函数的响应面方程,并用标准Monte Carlo法计算失效概率和可靠指标,探讨采用倒边盖挖逆作法作为基坑支护结构施工方法的可行性;其次,基于该响应面方程,以土体的弹性模量为随机变量参数,采用马尔可夫链蒙特卡罗子集模拟法(MCMC子集模拟法)计算基坑支护结构的失效概率,并与标准Monte Carlo法结果进行对比分析。结果表明：当支护结构最大侧移控制指标为25 mm时,计算得到的可靠指标均大于4.6,即采用倒边盖挖逆作法施工过程中基坑是安全的;10万次和50万次标准Monte Carlo法计算得到的失效概率均为零,说明对于标准Monte Carlo法,在计算小概率失效问题时10万与50万的样本量是不足的;而MCMC子集模拟法用2.98万个样本计算出的结果与标准Monte Carlo法采用100万个样本计算的结果相对误差仅为1.7%,表明MCMC子集模拟法对于小概率失效问题求解的优势。所提算法在一定...     

国外情绪劳动策略最新研究进展评述

情绪劳动策略是指员工为满足组织的情绪表达规则而使用的调节情绪表达的方法。文章通过梳理情绪劳动策略的最新研究成果,分析了情绪劳动策略的概念内涵与结构维度,重点从情绪劳动策略的影响因素与影响效果两个方面对现有研究进行了评述,进而探讨了情绪劳动策略变化性及其影响结果,最后指出以往研究不足及未来研究方向。     

汉字识别技术的研究进展分析

为全面深入地掌握汉字识别技术的研究现状与应用进展,基于WOS数据库中汉字识别研究领域的文献数据,利用 CiteSpace可视化软件进行文献计量与知识图谱分析。结果表明：中国的高校和研究所是汉字识别研究的核心力量;汉字识别技术的发展历程由早期的传统方法OCR技术演化为中期的联机手写汉字识别,再到近期基于深度学习的汉字识别研究;研究前沿为手写汉字识别、混合语言模型、生成对抗网络和场景文本识别;汉字识别技术将朝着高效率及智能化方向发展。