基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

重大科技基础设施内涵演进与发展分析

重大科技基础设施是大科学时代的标志,是产生重大原创性、引领性成果的关键支撑,已经成为国家科技竞争力的象征和创新格局演化的重要变量.新一轮科技革命正孕育兴起,要加快重大科技基础设施布局建设,催生重大科学发现和关键技术突破,牢牢把握创新主动权,增强自主创新能力,推动科研范式升级和组织方式变革,实现科技自立自强成为国家发展的战略支撑,为建设世界科技强国厚植科技创新根基.     

混合粒子群算法的电火花成型加工工艺参数优化

针对电火花成型加工机床工艺参数难以确定以及工件表面质量差的问题,在CTM450机床上探究了脉冲电流、脉冲宽度、脉冲间隔对成型加工中MPR和Ra的影响,在正方实验的基础上,以提高材料去除率和工件表面质量为优化目标,设计了混合粒子群算法,将仿真优化后的结果与实际加工效果进行验证,表面该算法准确有效.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

超强筋小麦粉面包烘焙技术研究

为了烘焙出能充分表现超强筋小麦济麦229面粉品质特性的优良面包,设置了4种醒发时间处理、5种酵母和糖用量处理、4种配粉处理,对超强筋小麦面粉的面包品质进行了评价分析。结果表明,在4个醒发时间处理中,当面团醒发时间为30min和面包胚醒发时间为50min时,烘焙的面包品质最好。在5种酵母和糖用量的处理中,利用吐司面包程序时,干酵母和糖的用量分别为6g和24g时烘焙的面包品质最好；利用法式面包程序时,干酵母和糖的用量分别为3g和18g时烘焙的面包品质最好。在4个配粉处理中,200g超强筋小麦济麦229面粉中添加100g普通小麦济麦22面粉的混粉烘焙得到的面包品质最好。因此,适当调整超强筋小麦粉面包的面团、面包胚醒发时间及物料配比,可以烘焙出品质优良的面包。     

深井孤岛工作面过探巷技术研究

邢东矿2225工作面为孤岛工作面,承受地压大,回采过程中经过2225探巷,巷道围岩破坏剧烈,尤其是底鼓变形严重,初期采取排木垛、打单体等措施在一定程度上控制了探巷顶板下沉,而工作面临近时在煤帮注化学浆形成锚注加固结构使煤体自身强度及承载能力显著增强,锚注加固结构具有较好的整体性和稳定性,从而实现工作面顺利回采。     

《近思录》的“教学之道”与朱熹的教育思想

朱熹的教育思想与《近思录》"教学之道"的语录文字联结紧密,二者存在相当的一致性;《近思录》语录文字是朱熹辑录与发明,是有意张扬四子思想,并藉以表达自己教育思想之取向。程朱理学,注重人之禀赋的开掘,达成圣贤;强调早期教育,"以豫为先",养成"圣贤坯璞";对传统教学内容的继承与拓展,尤重洒扫应对;对教法阐释透彻,继承而推新。这些在当下对我们有很好的启示。     

Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性.