美国人效能增强技术发展应用

 美国一直在进行士兵“超级”能力方面的研究，采用多项举措推动人效能增强技术发展。从顶层战略设计、科研机构任务、经费持续投入3个方面对美国人效能增强技术发展特点进行了综合分析，概述了美国人效能增强技术在体能、技能、智能等领域研究成果与进展，并分析了美国人效能增强技术的发展趋势和可能导致的社会伦理学问题。     

基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法

针对低压台区线损异常情况的判断问题,以电力公司用电信息采集系统采集的日线损率数据为基础,提出了一种基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法,并以某地区819个台区为例进行算法可靠性的验证.首先应用局部异常因子LOF算法对低压台区异常日线损率数据进行判断、筛选和剔除;其次应用k-medoids聚类算法对日线损率数据进行聚类分析,得到低压台区日线损率数据的聚类中心点和欧氏距离,从而实现低压台区线损异常情况的判断;最后通过819个低压台区的实际数据验证算法的合理性.结果表明,算法能够对低压台区线损的异常情况做出准确的判断.     

基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

Ce掺杂SnO_2的导电性及稳定性增强的第一性原理研究

为了提高SnO_2导电性以及稳定性,常对其进行掺杂使用。涉及金属的d轨道和稀土金属的f轨道,传统的理论计算往往低估了带隙。为了拟合实验数据,通常使用哈伯德(U)参数进行修正。结果表明,与纯SnO_2的能带结构相比,Ce掺杂后带隙引入了一种新的电子态。导带和价带变得更加致密,带间波动更加平稳。Ce掺杂后减小了价带和费米能级之间的宽度,电子跃迁所需的能量降低,增强了导电性。Ce掺杂后体系的局域化程度增加,可知掺杂后Ce-O的局域化强度大于Sn-O的局域化强度,掺杂体系的稳定性提高,为过渡金属的改性研究提供了理论基础。     

适用于历史文化景观游览的AR三维注册技术

随着智能手机等移动显示设备的高度普及,AR技术迎来了大规模发展的契机。本文通过历史文化景观游览中的主要AR应用分析,提出了相关的三维注册技术要求,并在对三维注册技术进行分类研究的基础上,提炼出更适用于历史文化景观游览的AR系统三维注册技术和应用场景。     

增强与治疗之间——人类增强技术的应用困境

毋庸置疑,有两项技术将会主导21世纪的发展,决定人类未来的走向。一项是人工智能,另一项当属新兴的NBIC增强技术。如基因编辑技术和神经增强技术越来越多地应用到实践之中,很多学者已经注意到了这个趋势,他们深入探讨了各类增强技术及其伦理风险。但他们忽略了一个基础性议题,即如何区分增强和治疗的界限。目前各种划界尝试均有缺陷,主要源于"正常"标准的流变性和文化相对性的影响。人类增强技术可能会引发不可控的风险,破坏个人同一性,甚至会成为通向超人类主义和后人类主义的门户,消解生而为人之意义。     

中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.     

导航信号功率增强对阵列接收机的影响分析

为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小；随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制；当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。