基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

后疫情时期宁波抢抓机遇招引科技人才的对策建议

人才资源是战略资源,人才工作是事关城市经济社会发展的大事要事.近年来宁波政府扎实落实人才强市战略,不断吸引集聚高端人才、释放人才活力,为科技创新提供了源源不断的新动能,2019年宁波人才净流入率居全国城市第二位,制造业人才净流入率居全国城市第一位.针对后疫情时期科技人才流动的新趋势及对宁波招引科技人才提出的新要求,本文基于当前国内外疫情背景,就后疫情时期政府如何创新人才招引模式展开思考,并提出相关对策建议.     

液罐车后防护装置的结构优化设计

针对液罐车被追尾这一事故形态,对其现有的单横梁后部防护装置防护性能不足的问题,设计了一种新型的双横梁后部防护装置.通过有限元受力分析确定其各横梁结构的厚度尺寸,根据确定的尺寸进行整车静力加载试验,验证了其防护性能满足国家相关标准要求.设计的双横梁后防护装置,结构简单、防护范围和防护距离大、加工制造方便、成本低,可广泛应用于工程实际中,具有推广价值.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

“后真理”、对称性与反科学

"后真理"是一种"个人信念比科学事实更具说服力"的怪象,"后真理"与SSK的对称性原则联手,就会在"认知平等与民主化科学"的幌子下,让伪科学与政治派别或利益集团之间形成强大的反科学同盟,从内容与体制上诋毁科学。这种诋毁不可能产生真正的认知平等,因为科学的本质是以事实为依据,这是认知平等的先决条件。"后真理"现象反映出在哲学上重审划界问题的重要性与迫切性。     

三喻文化视角下“95后”高校毕业生就业观念问题研究

影响高校毕业生就业行为的关键因素是就业观念,"95后"高校毕业生就业观念发生了根本的转变。为有效引导高校毕业生就业,家长要主动转变就业观念,发挥前喻文化的引导示范作用;学校要构建全方位的就业指导体系,鼓励并喻文化的实践导向;公众应理性看待慢就业,接受后喻文化的反哺教育。     

浅谈沿黄河一级公路公路涵洞台背等载预压处理技术

通过对西北湿陷性黄土地区一级沿黄河公路涵洞台后变形及不均匀沉降产生的原因分析,指出了高水位下构造物台北处理的重要性,并针对性地提出处理方法和思路。     

新形势下形体训练课程建设与实践分析

通过笔者多年的形体训练教学经验沉淀,以及对当下与形体发展方面新形势的些许浅薄见解,个人针对于新形势下的形体训练课程之建设以及其实践进行了相关深入分析。我们认为既然处于新形势的状态之下,我们的形体训练课程不能再套用以往的体系和方式,必须深度联系当下现实生活的状况,以如今的形势为基本出发点,制定符合当下学生形体现状和发展趋势的课程体系。我们深深地认为形体训练课程的"接地气"化教学体系的制定,既可以完成形体训练课程的最基本目标,也可以满足大学生身体发展以及生理发育所需,对大学生深度体育意识的形成和其强大体魄的构建具有极其重要的现实意义。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。