自动驾驶背景下智能路面研发进展

 综述了自动驾驶背景下智能路面的研究进展和发展趋势。介绍了智能路面为实现与AVs协同交互所需具备的3项关键技术：自导航技术通过在路面中嵌入车辆导航标志为AVs提供位置信息；自感知技术通过对道路气象信息和交通流信息的感知和分析，为AVs推荐安全车速，减少交通事故；自充电技术在解决充电系统可行性的基础上，需研究高透波率和导热路面材料以及新型复合路面结构。总结了智能路面为保证精细化施工和嵌入式元件的使用寿命而采用的预制式路面技术、BIM和3D打印3项先进建造技术。并指出除关键技术问题，智能路面的推广还面临社会、经济、法律和环境等非技术问题。     

自动驾驶环境下考虑停车需求的交通均衡模型

本文在自动驾驶环境下,考虑交通网络中自动驾驶车辆(autonomous vehicles,AVs)的载人和空载状态在路段上相互影响,研究AVs路径选择和停车选择的组合均衡问题。首先,提出自动驾驶环境下考虑停车需求的交通均衡条件,建立网络均衡模型,证明模型的等价性以及解的唯一性;其次,采用网络变换法,将原问题变换为经典的用户均衡问题,使用相继平均法求解模型;最后,通过算例分析停车场费用对均衡的影响。结果表明:随着中心停车场费用的降低,个人总出行成本总体呈下降趋势,且局部路段流量变化幅度大;当中心停车场费用在一定范围内降低时,该停车场的需求量显著上升,其余停车场需求量总体上均有不同程度的下降;当中心停车场费用超出这个范围时,停车费的降低不影响停车选择结果。     

自动驾驶环境下交通均衡分配模型及算法

研究自动驾驶环境下(autonomous vehicles,AVs)路径选择和停车选择的交通均衡分配.AVs的路径选择和停车选择两个过程,分别对应载人状态(从起点到目的地)和空载状态(从终点到停车场),考虑两种状态的交通流在路段上相互影响,针对路段成本函数Jacobian矩阵对称与不对称的情况,提出相应的模型以及求解算...     

自动驾驶支付意愿及影响因素分析

为推进自动驾驶产业的发展,研究决定自动驾驶技术市场化的速度和规模的支付意愿的内在机理。将融合计划行为理论与信任理论作为理论框架,依据理论框架和研究目的设计调查问卷,在镇江进行实证研究,获取有效问卷315份,为研究心理潜变量中影响支付意愿的关键因素提供理论和数据支撑。采用直接询问法了解公众的支付金额和购买时间。选取感知风险、感知收益、信任、感知行为控制、态度、主观规范6个心理潜变量,提出13条假设路径。采用结构方程模型验证假设路径,初步识别对支付意愿有显著影响的变量,并采用神经网络模型对其进行重要性排序,从而得出影响支付意愿的决定性因素。研究结果表明:感知行为控制、态度、感知收益、信任等心理因素对支付意愿有显著正向影响;感知风险对支付意愿有显著负向影响;感知风险和信任对支付意愿影响最显著;主观规范对支付意愿影响不显著,但其通过感知行为控制间接影响支付意愿;信任通过感知风险和感知收益间接影响支付意愿,信任对支付意愿的直接影响没有间接影响显著。受访者中,31.5%不愿意为自动驾驶汽车技术支付额外费用,44.2%愿意支付低于20 000元,35.3%愿意支付超过20 000元。约39.4%表示会在自动驾驶汽车投入市场3～4年购买自动驾驶汽车。该研究结论可以为政府的自动驾驶产业政策以及自动驾驶汽车企业的营销策略提供参考。     

基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统研究

针对传统车载交通信息数据发布系统存在操控复杂、用户体验效果差、响应时间过程等问题,提出一种基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统。在车联网环境下,设计车载交通信息数据实时发布系统的硬件部分,其主要包括ARM处理器、GPS接收模块、行车记录信号采集模块、接口模块、存储器、车载网络、报警模块等。通过层次分析法对主因子决策权重进行分析,对驾驶行为特征进行提取,提取结果即为驾驶行为识别结果,根据识别结果和交通安全调查结果得到影响驾驶员行为的关键组成因子,实现对异常汽车运行信息和异常驾驶行为信息进行警报处理。实验结果表明,所研究系统易于操控,并具有良好的人机交互体验,能够减轻驾驶员心理负担,提高驾驶安全性,且响应时延低。     

多媒体系统中多通道用户界面的研究

多媒体系统表现为在计算机控制下产生、操纵、存储和传送信息,侧重于信息的表现.多通道系统则力求对语义的理解,将用户输入的原始信息进行解释、分析和综合,侧重于对信息的理解和解释.多通道用户界面是一种重要的人机接口技术,它基于智能接口技术,充分利用人的多种感觉通道和运动通道,以并行、非精确方式与计算机系统进行交互,旨在提高人机交互的自然性和高效性.文章主要介绍了多通道用户界面的特点,对多媒体系统中多通道用户界面的关系及模型、多通道交互设备、用户界面的描述方法等进行了研究.     

基于专利引用和文本信息的自动驾驶技术演化

通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息,结合社区发现、LDA（latent Dirichlet allocation）主题建模、主路径分析方法,针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布,弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术;在测试和自动泊车技术上处于技术领先;在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。     

上市公司信息披露透明度与权益资本成本关系的研究

通过整理2013年深市主板481家上市公司的公开报表数据,并选择其中有代表性的指标样本,利用回归模型对其信息披露透明度有关影响因素进行分析,结果表明:在控制了上市公司的资产规模、财务风险、公司治理结构这三个方面的因素后,上市公司信息披露透明度对权益资本成本大小有明显影响。因此,政府监管机构在保护广大投资者权益,尤其是中小投资者的利益方面,应通过政策导向、约束制度、表彰奖励等多种措施,激励并引导上市公司提高信息披露透明度。     

基于内部信息融合的网络信息发布系统

为解决网站内部公开信息发布困难的问题,研究并实现了一种基于内部信息融合的网络信息发布系统.给出了该系统的结构模型,功能模块,关键算法以及运行流程.该系统通过内外搜索排名与内部信息融合技术破除信息孤岛问题,实验性能分析证明该系统具有较高的自动信息发布能力和较高的客户满意度.     

消费者网购时行为意向对个人信息泄露的影响研究

针对电子商务中消费者个人信息保护问题,分析了在网购过程中消费者个人信息泄露的主要因素及方式,并构建了一个消费者在网购过程中信息保护行为意向(信息重要性,网站声誉,信任)对个人信息泄露影响的研究模型,通过问卷调查的方式收集到370份有效问卷,利用结构方程模型对调查结果进行模型拟合检测以及路径分析.研究结果显示信息重要性和网站声誉对信息保护行为意向有正向影响,但信任对信息保护行为意向有负向影响,信息保护行为意向对信息泄露产生负面影响.     

旅游消费意愿影响机制：基于目的地信任与疫情知识的中介与调节效应的研究

灾难与危机爆发后，旅游地采取有效措施激发游客的消费意愿是灾后旅游业复苏的关键因素.该文以武汉市为典型案例地，在新冠肺炎疫情常态化防控背景下，基于新冠肺炎知识和目的地信任构建基于风险感知对旅游消费意愿的影响机制模型.借鉴国内外成熟量表，共采集358份有效问卷，通过信效度验证，进行了验证性因子SEM、中介效应和调节效应的分析.研究结果表明：1) 旅游风险感知并不直接负向影响旅游消费意愿.旅游风险感知对目的地信任有负向作用，目的地信任对旅游消费意愿有正向影响.2) 目的地信任在旅游风险感知与旅游消费意愿之间具有完全中介作用.3) 新冠肺炎知识了解程度的高低对旅游风险感知与旅游消费意愿影响机制存在显著调节效应.对此提出旅游地旅游修复对策： 1) 完善疫情防控措施，降低游客的感知风险.2) 正向多渠道宣传，重塑目的地信任.3) 加强新冠肺炎知识普及，提升游客的疫情知识.     

科技中介与技术供需方动态关系影响研究——基于三方演化博弈视角

当前,科技中介作为技术市场中的关键主体,应有的市场功能作用未能充分发挥。本文从中微观层面研究科技中介如何解决技术市场普遍存在的道德风险、机会主义等问题,运用演化博弈理论构建技术提供方、技术需求方和科技中介三方博弈模型,引入信任、信息共享要素变量分析科技中介对技术供需方的动态关系影响,厘清其影响机理。研究发现,科技中介积极的信息甄别行为会降低技术供需双方之间技术势差引起的信息非对称影响,有利于提升技术供需方的信任水平,提高信息共享的质量,并从创新激励模式、完善信息甄别体系建设、提升专业技术能力3个方面给出科技中介的管理实践启示。     

信任模型中推荐信息有效性评判

在大规模、开放、动态的分布式物联网环境中,相当一部分推荐者为了最大限度地提高自身的收益,倾向于给出不公正的推荐信息．与一般主观判断算法不同,提出了均值受限熵推荐信息可靠性判断算法,构建了适用于物联网环境的具有可靠推荐能力的信任模型,通过客观判断出总体推荐信息的可靠性,并过滤掉随机发布的不负责任的推荐信息、个人不合理的推荐信息以及不公平的推荐信息．实验结果表明,算法与实际相符,所构建的物联网环境的可靠推荐能力的信任模型更具有客观性．     

基于评价者信服力的群体评价方法

针对群体评价中专家权重的计算问题，从对专家信息重视程度的角度出发，提出一种基于评价者信服力的群体评价方法，旨在探讨提高群体评价结果可信度的方法.结果表明，该方法在保证评价者评价信息完整性的同时能够综合评价者的经验信息和评价过程中的信息，从而保证评价结果的准确性.首先设定评价情景并提出研究假设，并对评价支持者和评价需求者进行区分;然后构建评价者信服力的计算模型并对模型的有效性进行说明;最后利用非线性规划模型计算各被评价对象的评价结果.     

Comparison of Achievable Rates of OFDM and Single Carrier Communication Systems

This paper presents a theoretical comparison of a single carrier system and a multi-carrier system through an analysis of the achievable rate under frequency selective fading with channel state information at the receiver. A scheme was designed to compare the achievable rates of a single carrier system and an Or-thogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system. A thorough theoretical analysis of the two-path channel was conducted, and simulations were also used to analyze practical stochastic channels. Analysis and simulation results show that the achievable rates of the two approaches are comparable when the channel is flat fading. However, when the channel is frequency selective fading, the single carrier system outperforms the OFDM system. The achievable rate of the OFDM system is about 10% lower than that of the single carrier system at higher SNRs.     

记忆模型与认知调控——突发状态下政府与公众信任关系信息调控策略

公众与政府之间的信任关系是政府突发事件治理的关键影响因素.突发状态下,公众对政府的信任主要来源于记忆系统的回溯与直觉,由于记忆的不全美性和直觉偏差,这种信任关系可能被扭曲.引入了近因效应和重复效应两个参数,构建了基于记忆模型的政府信任度认知调控模型,针对不同信息的诱导作用,给出了突发状态下政府最优信息发布的决策模式,即...     

基于改进分层激励控制线的多阶段信息集结方法

针对时序动态综合评价问题，在分层激励方法的基础上，提出了3种改进的分层激励多阶段信息集结方法，即按比例分层的集结方法、按一维聚类分层的集结方法和按诱导变量分层的集结方法，并对其分层模式及信息集结过程进行了分析.改进后的分层方法对被评价对象评价值中包含的隐含信息的分析更为深入，且能够灵活地凸显决策者的激励意图.最后通过一个算例对方法的有效性进行了验证.在实际应用中，决策者可以根据实际问题选择适合的改进方法.     

齿顶修形行星轮系啮合刚度分析

以含有太阳轮减重孔、齿圈固定孔、柔性系杆的行星轮系为研究对象，基于ANSYS软件，建立了考虑实际结构的修形行星轮系有限元模型.基于该模型，研究了齿顶修形以及减重孔、齿圈轮缘厚度、柔性系杆等齿轮结构对行星轮系时变啮合刚度的影响.研究结果表明:齿顶修形改变了啮合刚度曲线的形状和数值大小;减重孔增大将导致啮合刚度减小而齿圈支持率变大使啮合刚度增加;同时，系杆越柔，行星轮系啮合刚度波动越小.研究结果可为实际生产中考虑修形的行星轮系设计提供理论依据.     

基于petri网的多级管理并发信息流模型与死锁分析

在多级信息管理系统中,如ERP管理软件,往往存在多维并发信息流,由此引发因争夺资源而产生的系统死锁,这将严重影响系统效能.本文基于petri网建立了系统的数学模型,进而分析在并发信息流中产生死锁的关节所在,为从理论上研究系统的效能,例如,发现和排解死锁等,提供了可靠根据,有效地保证了系统的正常运行.     

基于信任和信息流模型的隐私保护方法

目前基于信任的隐私保护方法将信任等级与隐私信息敏感等级简单进行映射以控制隐私信息的披露,所以不能反映信任和隐私信息的动态性和上下文相关性等特点。为解决此问题,提出一个基于信任的信息流模型,并分析证明了该模型是合理和安全的。结合该模型和隐私信息访问粒度控制,进一步提出了一种基于信任和信息流模型的隐私保护方法,该方法将信任运用在隐私保护中,能有效实现对隐私信息安全的保护。