机器人足球学习机制的研究现状与发展

对机器人足球球员如何实现复杂任务中的行为学习理论、方法、技术和应用进行评述,指出其存在的局限性,以及在机器人足球领域的学习策略.机器人足球系统作为多智能体系统研究的测试床,许多研究者从不同的侧面对该项技术进行了研究并取得了一定的成果.对机器人足球系统的研究,目前包括足球机器人体系结构、多机器人的协作、动态环境下的推理和行动、传感器数据融合、复杂任务中的行为学习、对手建模等内容.     

人用单克隆抗体某些鼠源性病毒探针的初步建立和应用

本文报导了用光敏生物素标记的鼠肝炎(MHV)、鼠痘(Ectro)全基因组核酸探针来检测人用单克隆抗体鼠源性病毒的初步应用。同时用间接免疫荧光(IFA),鸡胚绒毛尿囊膜感染试验(CAM),病理包涵体检查。结果是探针法与IFA法均能检测MHV。Ectro通过上述试验均为阴性。     

可嵌入水印的混淆编译框架

混淆技术被认为是当前最有效的软件保护方法之一,混淆编译是一项新的混淆技术应用框架,该方法将程序的编译混淆而不是原有的混淆程序本身,这种被混淆的编译可以较好地隐藏程序功能,从而达到软件保护的目的。另外,软件水印技术也是软件保护的重要途径,但水印算法鲁棒性普遍较差,如果将混淆技术与水印结合,利用混淆在保护软件的同时保证水印的鲁棒性,那么软件系统的安全性会更强。利用一个实例进行初步讨论。     

一种基于双混沌映射的DCT域图像加密算法

结合混沌序列易生成、对初始条件敏感、类似白噪声的统计特性等特点,提出一种基于双混沌的DCT域图像加密算法.算法先利用Arnold变换对图像8×8分块进行置乱,再由logistic映射对DCT分块内系数进行调制,最后对各调制DCT分块进行逆DCT变换即得到加密图像.实验表明该算法是安全、有效的,具有较好的加密效果.     

黑腹果蝇品系纯合体杂交后代翅型变异的遗传分析

目的探究实验室条件下果蝇杂交后代所表现出的基因连锁、互换与自由组合效应,计算白眼、卷刚毛、小翅基因座位间的距离,并探索可能的基因互作。方法将三隐性（白眼、卷刚毛、小翅）与残翅两种品系的果蝇进行杂交,并使F1代互交,对正反交的F2代进行表型数据统计分析。结果发现F2代出现新性状小皱翅,将其分为3种情况进行讨论,计算出了3个基因座位闻的距离。结论果蝇小翅和残翅基因互作产生了新性状小皱翅;在统计上它是一种“例外”新性状,而不是小翅或残翅范畴里的特情。     

电喷雾法构筑MOFs/壳聚糖荷正电纳滤膜

将壳聚糖的直接成膜性与电喷雾技术结合,并引入金属有机骨架(MOFs),制备了NH₂-UIO-66(Zr)/壳聚糖荷正电纳滤膜这一种复合膜,实现对Ni²⁺的高效分离和富集。通过电喷雾技术可有效解决传统壳聚糖纳滤膜成膜周期长、膜层较厚、通量较低等问题。实验表明,与传统涂覆工艺相比,电喷雾法制备的壳聚糖复合膜在保持较高截留率的情况下,渗透性提高了634%。然而,单一壳聚糖基质膜受trade-off效应影响,分离性能难以进一步提升。引入NH₂-UIO-66(Zr)作为填料可有效缓解trade-off效应,所制备的复合膜在不牺牲截留率的情况下,相对于单一基质膜,其水通量进一步提升了38%,最终为4.7×10^-5 L/(m²·h·Pa),对NiCl₂截留率为92%。     

基于STM32单片机控制的智能导盲手杖设计

为满足肓障人士不同的出行需求,设计了一种基于STM32-F103ZET6微控制器的多功能智能导肓手杖.采用全球定位系统(global positioning system,GPS)、无线呼救系统、红外循迹系统、超声波避障系统等实现手杖的远程定位、导航和导盲等功能,驱动底轮与盲道紧密咬合,满足正常盲道与十字路口的行进需求...     

基于组合赋权逼近理想解排序法—物元可拓模型的农业园区综合能源系统评价

针对农业园区综合能源系统评价中采用单一评价法造成主观意识强、结果不全面的问题,提出了一种基于组合赋权优劣解距离法-物元可拓(technique for order preference by similarity to an ideal solution-matter-element extension, TOPSIS-MEE)模型农业园区综合能源系统评价的方法。首先,根据农业园区综合能源系统架构建立了包括经济性、技术性、环保性3个一级指标和14个二级指标的指标体系,并通过改进的层次分析法-CRITIC(analytic hierarchy process, AHP-CRITIC)组合法分别对主、客观性指标赋权,采用最小鉴别信息原理得到各指标综合权重,避免单一赋权的缺陷;其次,通过物元可拓(MEE)模型优化了优劣解距离法(TOPSIS),提升了方法的适用性,并对评价方案进行等级判定和排序;最后,以某农业园区的3种规划方案为实例进行验证。结果表明,3种方案特征值分别为3.122 4、3.243 6、3.423 3,相较于未优化前的结果方案1和方案2有明显的等级区分,因此所提方法能够对农业...     

一种精简的蘑菇图像分类模型

相比小型卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型，现有的大型CNN模型在大型图像数据集上达到了良好的分类效果，但是在小型图像数据集上过拟合，使得精度提升小、训练时间长、存储占用高，不能很好地适应嵌入式设备.因此首先收集了一个包含4 500张图片的小型蘑菇数据集，并为蘑菇分类任务设计了轻量化的CNN模型MushroomNet.然后研究CNN模型中各部分对于分类任务的重要性，并提出基于数据复杂度的模型结构优化方法.实验表明，相比MobileNet、ShuffleNet等轻量化模型，MushroomNet-MicroV2的Top-1精度只差了1%～2%,但是它训练速度更快，存储更小，只有1.3 M的参数量，且在Apple M1 CPU上经过142 s的30轮快速训练后，Top-1验证精度可达88%.     

城市生态旅游及周边家庭农场为生物多样性保护开辟了一条新路径

<正>过去半个世纪以来,人类对生态系统的影响超过了历史上的其他时代。60%的生态系统服务因人类活动而日趋恶化,不可替代的物种灭绝速度也在加剧,生物多样性正以前所未有的速度丧失。城市生态旅游与城市周边家庭农场不断涌现,不仅能够缓解耕作面积细碎化、种粮农民老龄化和外来化、耕种方式粗放式的状况与各城市发展现代高效生态农业之间的矛盾,更是发展现代农业、提高土地经营效益,促进生物多样性保护的有效途径。