从郭美美伪造网络身份谈开去

相信大家都还记得这样一个经典漫画,一条狗在计算机面前一边打字,一边洋洋得意地说:"在互联网上,没有人知道你是一个人还是一条狗!"这则漫画说明了在互联网上很难识别身份。随着互联网在全球的普及以及经济全球化、网络化的深入,网络身份认证不可避免被提到议事日程上来。近期,美国商务部表示将启动网络身份证战略,而前不久被暴炒的郭美美事件,更让网络身份认证的可信度和安全性备受关注,成为人们热议的焦点。     

审计质量如何提高--从审计轮换谈开去

2001年安然、世通等公司的财务丑闻导致《萨班斯-奥克斯利法案》的通过，美国开始实施合伙人轮换制度，2003年我国也拟实行注册会计师轮换，本文分别分析了审计轮换的三种形式对审计质量的影响，并对提高我国审计质量进行了探讨。     

从“国家赔偿是一种国家责任”谈开去

在读了格致出版社和上海人民出版社出版的由曾坚主编的《行政法与行政诉讼法》后,第十二章中有关国家赔偿的内容让我深有感触,国家赔偿作为一种国家责任,让我不由地联想到了新的国家赔偿法中的一些新亮点,进而想到了催生了行政赔偿和行政诉讼法的著名的中国首例＂民告官＂的包郑照案和近日备受关注的江苏海门市居民姚玉兰状告该市人社局＂行政不作为＂的行政复议案件,并由此对行政诉讼法进行了一些简单的阐述。     

带上人类学的眼镜看医学史——从席文对中国古代医学史的研究谈开去

通过对当代西方著名的科学史家席文厦其他学者对中国古代医学史的研究进行分析，初步探讨了人类学研究方法对中国古代医学史研究方法的影响。     

从颅相学到认知神经科学——脑研究的百年演进

作为20世纪最伟大的哲学家之一--L.维特根斯坦曾经感慨道:"打开每个人的颅骨,里面都有一个脑,这是何其奇妙的巧合!"而神经科学家则总是津津乐道地指出,成年人的脑是宇宙中唯一最复杂之物,同时也是人类所知最少之物.     

基于机器视觉的疲劳驾驶监测预警系统

针对当前智能化疲劳驾驶监测产品的缺乏,本文提出一种基于机器视觉理论的设计方案。在对人眼轮廓进行拟合时,由于基于随机投票机制椭圆拟合算法的时间复杂度较高,提出一种改进的方法,通过缩小拟合点选择的范围,降低了拟合的时间复杂度;在提取人眼轮廓特征参数时,考虑到人眼大小不同和前后移动的情况,引入归一化方法,减少了特征提取的误差;在对疲劳状态进行判定时,对于PERCLOS方法不能兼顾准确度和实时性的问题,提出连续帧分析的方法,通过对参数做适当的修正,驾驶人的状态既可以得到很好的区分,同时保证了很好的实时性。实验结果表明,与改进前的算法相比,本文的算法提高了系统的准确度和实时性。     

带上人类学的眼镜看医学史--从席文对中国古代医学史的研究谈开去

通过对当代西方著名的科学史家席文及其他学者对中国古代医学史的研究进行分析,初步探讨了人类学研究方法对中国古代医学史研究方法的影响.     

"客观"叙事中的视角艺术 --从《城市与狗》谈开去

<城市与狗>是巴尔加斯·略萨的第一部长篇小说,也是他的成名作.在此作品中,略萨在叙事视角上做出了种种尝试,力图在多种视角的流动转换过程中,使文本的叙事更为"客观".     

基于机器视觉的露天矿司机驾驶疲劳监测

为监测露天矿司机驾驶疲劳状态,利用AdaBoost算法快速实时露天矿司机脸部跟踪检测,基于模板匹配算法和改进型SNAKE算法提取司机眼睛特征,运用眼睛累计闭合持续时间占某特定时间的百分率(PERCLOS)算法判断司机是否处于驾驶疲劳状态,有效地实现了基于机器视觉的、车载的、实时的、非接触的、无干扰的露天矿司机驾驶疲劳状态监测系统.经应用验证了系统可行性,并对保护人员生命,提高矿山经济效益具有重要的意义.     

基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制设计

针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案.采用Michael等人提出的车辆系统动力学模型,通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果 显示,本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题,并且该控制方法 可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶,具有很好的鲁棒性.     

基于虚拟现实试验场景的驾驶模拟系统研发

为解决驾驶模拟系统视景显示中的显示画面粗糙及驾驶员视角固定等问题,采用3 Ds Max建立了垫江某汽车综合试验场三维高精度模型,并基于Unity 3D和HTC Vive搭建了虚拟现实显示系统,进行汽车试验场完整环境的渲染和VR显示.最后通过Labview RT和Carsim搭建了汽车动力学仿真平台,至此完成了基于VR的驾驶模拟系统构建的全部过程.仿真结果表明:基于虚拟现实试验场景所开发的驾驶模拟系统显示画面良好,且驾驶员具有较高的视场角及自由灵活的观察视角,有效提升了驾驶员沉浸感.     

疲劳驾驶的脑电特性探索

研究疲劳驾驶时的脑电特性.利用汽车模拟驾驶系统模拟驾驶员疲劳驾驶的情况,用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形,分别用平均功率谱方法和非线性的关联维数方法对所得数据进行分析.得到了疲劳驾驶时脑电的2个特征量R和D.可以用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度.     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测综述

围绕基于脑电信号的驾驶疲劳检测,通过大量文献检索,总结了脑电信号采集设备、脑电信号特征提取方法和脑电信号分类方法三个方面现状．分析了采集设备的便携性与舒适度问题、与疲劳相关特征的稳定性问题及疲劳检测模型的鲁棒性问题,进而梳理并总结出基于脑电信号驾驶疲劳检测的三个发展趋势：从湿式电极到干式电极;从通道内特征到通道间特征;从浅层机器学习到深度学习．     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

基于脑机接口的自动驾驶意图研究

为了得到驾驶员在驾驶过程中的驾驶意图,通过采用理论分析与实验、仿真相结合的方法对大脑不同区域的脑电信号进行研究分析;设计模拟驾驶实验,建立脑电信号采集系统,采集驾驶人在左转、右转、直行前指定时间窗内的脑电信号;对采集的脑电信号运用小波包变换等方法进行信号分析处理、提取特征参数;建立粒子群算法的支持向量机模型和神经网络的驾驶意图识别模型;并对更高识别率的驾驶意图信号转换为相应的指令控制车辆实现自动驾驶。结果表明：粒子群优化算法的支持向量机的识别率最高达到73.53%,粒子群算法的神经网络识别模型具有更高的识别率最高可以达到92.9%。     

基于脑电信号的草原公路驾驶疲劳研究

草原公路单调枯燥的驾驶环境容易使驾驶员产生驾驶疲劳,严重威胁到行车安全。通过草原二级公路实驾试验,监测驾驶员的脑电信号,探索真实驾驶环境下驾驶员驾驶时的EEG特征。结果表明:β波和(α+θ)/β这两项指标对驾驶员疲劳反应最为敏感,可以把这两项指标作为表征草原公路驾驶员疲劳的脑电指标;在草原公路150 min的驾驶过程中,驾驶员出现较明显疲劳症状时间段是:20~30 min,80~90 min,90~100 min,100~110 min。其中,在90~110 min这个时间段内疲劳趋势尤为明显。结果可为草原公路驾驶疲劳预警提供部分理论支撑。     

图书馆认知——从功利到权利

介绍了图书馆认知的内涵,分析了功利观念进入图书馆的种种表现,指出图书馆意识从功力观念到权利观念是服务理念的进步。     

脑电生物反馈对认知和脑功能的影响

脑电生物反馈是通过一系列训练步骤来控制、调节身心机能的一种方法.脑电生物反馈训练可以调整唤醒水平、促进技能发展和提高任务表现.作为一种有效的训练工具,脑电生物反馈在临床、艺术和运动科学领域有广泛应用.综述了脑电生物反馈在实践中的运用,探讨了脑电生物反馈的神经机制及其对认知和脑功能的影响,并对该领域的未来研究趋向作了分析.     

睡眠剥夺对脑认知和脑电复杂性的影响

为研究睡眠对大脑功能的影响，考察了正常睡眠与睡眠剥夺情况下脑认知能力的变化，分析了两种状态下自发脑电和事件相关电位复杂性的差异．通过事件相关电位P300的潜伏期与幅度反映不同状态下的脑认知能力，采用小波熵方法分析其复杂性．实验采用数字脑电图仪记录19导脑电信号，用OB序列诱发视觉事件相关电位．结果发现，睡眠剥夺组的靶刺激反应时间明显增长，而P300幅度显著降低、潜伏期明显增加；小波熵分析结果表明，与正常睡眠组比较，睡眠剥夺组自发脑电的256点小波熵和事件相关电位的32点小波熵均值都显著降低．故得出结论：睡眠剥夺对人的认知和脑电复杂性均产生了负向影响．因此，睡眠对维持大脑的功能具有重要作用．     

从脑网络到人工智能——类脑计算的机遇与挑战

 2016年3月,AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个公认的非常复杂的计算与智力任务中,打败了人类的顶尖选手,靠的是类人脑的智能吗?从系统的结构看,AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说,深度神经网络是类脑的计算形式,而蒙特卡洛方法则是发挥机器运算速度的优势,模拟出数量巨大的可能性用以进一步判断,这现在看来不是大脑工作的机制。所以AlphaGo可以说是结合了类脑与非类脑的计算与智能,完美发挥其各自特长所取得的成功。除了AlphaGo所运用的深度神经网络之外,现在研究的类脑计算和智能还有哪些方面?可能会在不久的将来带来什么样的突破呢?