RFID技术在一种餐厅服务机器人定位中的应用

为了提高服务机器人的定位精度,提出了一种基于射频识别(RFID)的服务机器人定位方法.设计了一套特殊的RFID系统,该系统采用读写范围较小的RFID读写器及被动式电子标签,减少了读写器读取标签的距离误差,从而提高了基于RFID定位方法的定位精度.使用读写器读取电子标签中存储的坐标数据,根据读写器安装位置与机器人中心之间的几何关系,得到机器人准确的位置,并能完成机器人航向角的判定.试验证明:该方法受环境影响小,具备较高的鲁棒性,能够获得低于±20mm的定位精度,完全满足服务机器人精定位要求.     

Chinese kangs and building energy consumption

Chinese kangs are an integrated system for cooking, sleeping and heating in rural Northern China with more than 2000 years history. In 2004 there were 67 million Chinese kangs used by 44 million rural families or 174 million people. Chinese kangs store surplus heat from stove during cooking and releases it later for both home heating and localized bed heating. Such a widely used heating system has been rarely studied. Understanding kangs is important for developing new effective home heating systems for better energy efficiency and improving indoor air quality in Northern China. In this paper, we review and present some preliminary results from our field measurement and mathematical modeling, and discuss the development of Chinese kangs as related to future energy consumption in rural homes, and building energy consumption in China in general. We suggest that transition and new technologies for rural home heating in Northern China, i.e. the future of Chinese kangs, should be considered as the top priority in managing future building energy consumption in China. Supported by the grant from the Research Grants Council of the Hong Kong Special Administrative Region, China (Grant No. HKU 7154/05E) and National Natural Science Foundation of China 2007 Young Researcher Award (Grant No. 50729803) The work is also a part of the International Energy Agency Annex 44 project on Integrating Environmentally Responsive Elements in Buildings.     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

提出一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合新算法.利用矩阵扩充的方法,给出一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的滤波器分别对两组多聚焦图像作非下采样多尺度分解,对低频子带采用区域能量取大、对高频子带采取区域锐度取大的融合规则来对分解后的子图像进行融合,最后通过小波逆变换得到融合结果图像.实验结果表明,基于该方法的融合结果图像比传统的基于张量积小波的方法具有更高的空间分辨率和清晰度.     

一种新的样本选择算法及其在文本分类中的应用

在保证分类性能的前提下,如何从大量的训练样本集合中选择重要样本子集,是模式分类中的一个重要问题.基于该问题提出了一种新的样本选择算法,并将该算法应用于文本分类,在标准文档集Reuters-21578、复旦文档集和20newsGroup新闻组文档集上进行了实验.实验结果表明:该方法能有效地选取边界样本,且采用SVM和KNN分类能得到较好的分类结果,尤其是在不均衡文档集上效果更佳.     

小幅振动旋成体跨音速绕流的数值分析

假设绕小幅振动旋成体所导致的物理量的变化为平均定常扰动量的高阶小量,那么将物理量(速度、密度及压力)摄动展开后代入Euler方程,便导出了前两阶摄动量的控制方程和相应的边界条件,用TVD格式进行数值求解,得到了平均定常跨音速流(零阶)和基频(一阶)非定常分量的数值解。     

面向新闻的情感关键句抽取与判定

情感倾向的分析已经成为当前研究的热点.面向新闻的情感关键句抽取与判定主要运用的技术有对文本进行预处理、计算文本中词项权重、提取情感关键句、用SVM分类器对情感关键句进行情感倾向性分析.实验结果表明:JXNUIIP系统对情感关键句提取问题有良好的效果.     

基于多模态融合技术的用户画像方法

针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题,提出一种跨模态学习思想,设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用Stacking集成方法,融合多种跨模态学习联合表示网络,对相应的模型组合进行学习,然后引入注意力机制,使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数,能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示,从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明,所提模型优于当前最好的基线方法。     

基于多GPU的正则表达式匹配技术

针对传统正则匹配性能低下的问题,设计了基于多GPU的正则表达式匹配引擎,并采用折半分组优化算法解决了有限状态自动机在大规模正则集合情况下由于空间爆炸无法使用的问题,并做了相关的优化,提升了数据匹配速度.实验结果表明:基于多GPU的正则表达式匹配性能较CPU提升了61倍,其数据吞吐率远优于其他加速方式.     

非有效接地系统的谐振电压分析

针对系统产生谐振电压的机理进行的理论分析,对防止谐振过电压的措施进行了综合比较,具有很强的使用价值。     

玉米秸秆纤维复合缓冲包装材料的研究

研究了以聚醚多元醇、聚异氰酸酯为基体,以玉米秸秆纤维为增强体的新型复合缓冲包装材料,通过控制玉米秸秆纤维的添加量、发泡剂用量、交联剂与催化剂用量、反应温度等工艺参数,实验制备了具有可降解性能的缓冲包装材料,并利用静态压缩实验方法对比了该材料与发泡聚苯乙烯的缓冲性能.