铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

针对印度尼西亚某低品位锰矿，提出盐酸法富集与酸介质高值再生的工艺。借助X射线衍射分析，光学显微镜和电子显微镜等表征方法进行工艺矿物学分析。结果表明：该锰矿矿物组成简单，主要由方解石、软锰矿和少量菱锰矿、褐铁矿、高岭石等组成。筛析结果显示该锰矿粒度越小，锰含量相对越高。粗碎后以2 mm筛孔的筛子过筛可得到锰质量分数为33.32%的锰中矿。锰中矿盐酸直接浸出的最佳条件为：浸出pH 3.0、浸出时间1.5 h、搅拌转速200 r·min?1、液固比4∶1 mL·g?1，此条件下产出的锰精矿品位为54.50%，钙质量分数为0.57%。常温下盐酸再生可产出二水硫酸钙晶须，其长径比可达50以上。再生盐酸返回浸出锰中矿，产出的锰精矿品位为52.16%，钙质量分数为1.39%，验证了该工艺流程的可行性。X射线衍射分析、扫描电镜及能谱分析结果显示产出的锰精矿主要组成成分为软锰矿，杂质为少量褐铁矿、高岭石等。酸介质循环时杂质将逐渐积累，当镁离子质量浓度积累到96.74 g·L?1时，采用水解沉淀法进行除杂

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

在进行大尺寸采空区嗣后充填过程中，胶结充填体易出现分层等结构现象。为深入分析结构特征对胶结充填体力学特性及裂纹演化规律的影响，首先制作中间层高度比为0.2、0.4、0.6和0.8，灰砂比为1∶4、1∶6、1∶8和1∶10的分层胶结充填体试件，然后利用GAW–2000伺服试验系统开展单轴压缩试验，最后借助二维颗粒流软件（PFC–2D），分析胶结充填体内部裂纹分布规律。结果表明：（1）分层充填体单轴抗压强度与高度比呈指数函数关系、与灰砂比呈多项式函数关系；弹性模量与高度比及灰砂比均呈多项式函数关系；单轴抗压强度及弹性模量均随高度比的增加而减小、随灰砂比的增大而增大，且两者对灰砂比敏感度更高。（2）充填体内部裂纹演化曲线先缓慢上升，达到单轴抗压强度的80%左右时快速上升，且灰砂比越大、高度比越大，上升速度越快，拐点到来越早，充填体试件越易发生破坏，超过单轴抗压强度后曲线开始迅速下降。（3）分层充填体主要表现为剪切破坏、张拉破坏及共轭剪切破坏，且破坏主要集中于中间软弱层；高度比越大，试件内部裂纹越密集，灰砂比越大，裂纹越易向两端演化

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

采用数学模拟方法研究钢轨钢连铸坯脱氢退火行为，分析不同退火温度、退火时间条件下连铸坯脱氢效果，优化了脱氢退火工艺.在脱氢退火过程中，连铸坯角部和边部的氢含量快速降低，而连铸坯中心氢含量在加热段后期开始降低；随着退火温度的升高，连铸坯中心脱氢的起始点明显提前，最大脱氢速率显著增加.随着均热段时间逐渐延长，连铸坯中心氢含量明显降低，但脱氢速率的增加幅度逐渐减小.通过优化脱氢退火工艺参数，连铸坯中心氢的质量分数能够降低至0.6×10−6，脱氢效果显著

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

Al−Li 合金具有低密度、高强韧性和低的腐蚀疲劳扩展速率的优点，在航空领域有着广泛应用. Al3Li（δ′）相是 Al−Li 合金中主要强化相之一，因含有活性元素 Li 对该合金的腐蚀行为产生显著影响. 为明确 δ′相在 Al−Li 合金电化学腐蚀中的 作用，真空熔炼制备 Al−2Li 二元合金，固溶后进行 180 ℃ 等温时效，用 X 射线衍射（XRD）检测合金的相组成. 在质量分数为 3.5% 的 NaCl 水溶液中，用动电位极化的方法测量了该合金的极化曲线. −0.85 V vs SCE 钝化电位下形成钝化膜后，用电化学 阻抗（EIS）检验钝化膜的耐蚀性；用恒电位阳极极化和 Mott−Schottky（M−S）曲线对该合金钝化膜的结构进行分析