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。     

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。     

头部穿戴显示器在民用飞机上的应用

头部穿戴显示器(Head Worn Display,HWD)作为一种新兴的机载光学显示设备,在增强飞行安全性、提高航班正点率、降低运营成本等方面具有重要作用。本文在介绍HWD的基本工作原理、特点和功用的基础上,研究、分析HWD在民机上发挥的作用和优势,以及以HWD为基础发展形成的平视飞行导引系统、增强飞行视景系统、平视合成视景系统和平视组合视景系统的组成、工作原理,重点阐述了平视组合视景系统在民机上的作用。     

基于选择集成学习的表面增强拉曼光谱检波算法

文章提出了一种表面增强拉曼光谱的检波算法.该算法基于选择性学习和3种经典检波算法,构建了一个组合波峰检测器.结果表明,与传统算法相比,针对波峰提取,作者的算法有更好的正确率和检出率.证明作者的算法是一个可靠的模型,可以用于表面增强拉曼光谱和其他光谱分析的工程应用.