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基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性,分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面,应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型,既可以建立自适应调节的决策模型,又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数;在驾驶权分配方面,应探索更加合理的驾驶权动态分配方式,设计智能的优化算法或控制模型;在性能评估指标方面,应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标,制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素,实时发出警报与主动干预,并能够对系统进行完善的测试与评估
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一、回顾使用反馈的动机! 1、减小参数变化的影响 2、减小扰动输入的影响 3、改善动态响应特性 4、减小稳态误差
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第一节我国野生动植物的保护法规 地球上的生物资源虽然非常丰富,但 由于种种原因(主要是人为因素),野生生 物,尤其是野生动物以及它们的生存环境 持续不断地受到破坏,许多生物已经灭绝, 而且越来越多的生物处于濒危状态。为 了保护生物和它们的生存环境的,我国制 定了一系列的法律和法规
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就地保护与迁地保护是物种保护的两种形式。就地保护是指在原来生境中对濒危动植 物实施保护;迁地保护指将濒危动植物迁移到人工环境中或易地实施保护。自从开展生物保 护工作以来,人们都知道对栖息地的保护,是保护生物多样性最有效的途径。对物种来说,野 生状态下的保护才能真正维持其种群的生存力、繁殖力和竞争力,这也是人们长期致力于就 地保护的原因。事实上,随着人口的增长,野生生物的生存空间日益缩小,越来越多的野生生 物需要人类的协助才能生存
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随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用,以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中,操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点,在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题,提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合,根据目标时空关系的在线学习,预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正,实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明,所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响,将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧,比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧,算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求,对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义
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研究锰元素对2205双相不锈钢耐点蚀性能的影响, 锰质量分数的变化范围为0. 93%~1. 26%.分别采用化学腐蚀法、动电位极化法研究双相不锈钢2205的耐腐蚀性能, 采用夹杂物自动分析技术研究锰对钢中夹杂物种类及数量的影响, 通过扫描电镜、能谱及夹杂物原位分析法观察化学腐蚀及电化学腐蚀前后钢中夹杂物及其周围钢基体的变化情况.采用电感耦合等离子体发光光谱测定腐蚀产物的成分.研究结果表明, 不同类型的夹杂物对耐腐蚀性能的影响不同, (Mn、Si) 氧化物以及(Mn、Si、Cr) 氧硫化物在腐蚀液中更易溶解进而促进腐蚀, 而(Cr、Mn、Al) 氧化物却很稳定.锰的加入会促进钢中(Cr、Mn、Al) 夹杂的析出, 此类夹杂物不仅自身很容易被含Cl离子的溶液腐蚀, 而且作为点蚀的起始点, 促进了点蚀坑的形成, 加快了基体腐蚀, 最终导致不锈钢耐点蚀性能的下降
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第一节胚胎工程概述 第二节胚胎移植的原理 第三节胚胎移植的技术程序 第四节生的胚胎移植 第五节羊胚胎移植
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采用三相交流牵引电动机的电传动机车具 有以下主要优点: 1.结构简单、牢固,维修方便 2.功率大、体积小、重量轻 3.有良好的牵引性能 4.节省电器设备,操作简便 5.可以得到更高的功率因数和更小的电网谐波干扰电流
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
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水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律,及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响,基于作者之前提出的数个数学模型,建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知:裂缝网络中,支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积,砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态,且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%~50%,相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响,当储层渗透率为0.05 mD时,忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%,因此在进行低渗透率储层模拟时,支撑剂非均匀分布状态不可忽略;当基质渗透率为5 mD时,产量计算差异在5%以内,此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理
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