第四篇领导 管理者(各级领导人) 是任何企业最基本、最珍贵的资产

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

一、实验研究的基本特征 实验原来是在自然科学领域中广泛采用的—种研究方法,后来逐渐推广到社会科学领域内

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

二氧化碳相变致裂作为一种环境友好的绿色破岩技术，具有破岩效率高、振动小、无污染等优点，近年来已成为岩石破碎与开挖领域的热门研究课题，相关研究发展迅速。大量学者运用理论分析、实验研究和数值模拟等手段对二氧化碳相变致裂技术进行了广泛探究，并取得了一些有益进展。通过对现有相关研究成果的调研分析，阐述了二氧化碳相变致裂技术的破岩机理，回顾了二氧化碳相变致裂荷载特征及其测试手段，归纳了致裂荷载表征方法，概括了致裂荷载与致裂效果的主要影响因素，分析了二氧化碳相变致裂的有害效应，总结了二氧化碳相变致裂技术在多领域的应用，并探讨了二氧化碳相变致裂当前存在的问题与未来挑战，以期为二氧化碳相变致裂技术的理论研究和工程应用推广提供参考

三十多年来，多种层状金属复合材料的制备方法应运而生，蓬勃发展，包括爆炸复合法、轧制复合法、热压扩散法和沉积复合法等。爆炸复合法在中厚板的制备上具有不可替代的优势，其产品广泛应用于军工、船舶、电力和化工等领域。轧制法可以批量生产大尺寸层压板，应用最为广泛，目前层压板已经广泛用于汽车、船舶和航空航天等领域。真空热压扩散法由于可以避免氧气等气体的污染，几年来在Ti/Al、Ti/TiAl和Ti6Al4V/TiAl层状复合材料的制备上备受关注。沉积复合法制备的层状金属复合材料在作为耐蚀、耐磨涂层，高强导线，人体植入材料方面表现出巨大的潜力。在综述层状金属复合材料发展历程的基础上，介绍了层状金属复合材料的制备方法及各自的优缺点，并对层状金属复合材料目前在国内外的研究现状进行了分析和介绍

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

有机相变材料具有热存储密度高、自身温度和体积变化小、腐蚀性小和化学性质稳定等优点，能有效提升不可再生能源的利用率，是一种绿色节能环保材料，在新能源开发和热能储存领域起着至关重要的作用。然而，有机相变储能材料普遍存在相变过程中熔融泄漏和热导率低的问题，严重制约了相变材料的实际应用。因此，相变材料的封装定形和导热强化成为近年来的研究热点。本文针对有机相变材料普遍存在的泄漏和热导率低问题，综述了有机相变材料的封装技术和导热强化技术的基本方法及最新研究成果，并总结了复合相变储能材料的能量转换机理，浅谈了复合定形相变储能材料在建筑节能、太阳能和电子设备等领域的应用情况。最后，对未来复合定形相变储能材料发展的研究重点和方向进行了展望

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

高熵材料是近年来出现的一种新型材料，具有高强度、高硬度、良好耐腐蚀和优异的高温组织稳定性等性能，在航空航天、高温以及先进核能等领域展现了广阔的应用前景，引起国际材料领域的广泛关注，相关研究也取得了很大进展。粉末冶金作为一种高性能金属基和陶瓷复合材料的先进制备技术，可以获得纳米晶和过饱和固溶体等亚稳材料，同时也可用于传统熔炼法较难制备的具有特殊结构和性能的材料，近些年来，粉末冶金技术在高熵材料制备中得到广泛应用。本文从高熵材料的应用理论出发，针对目前高熵材料粉体制备方法、块体成型以及粉末冶金制备的典型高熵材料三个方面予以综述，着重阐述了高熵材料的力学性能和其变形行为特点，同时展望了高熵材料的未来发展趋势