复合型土壤营养调理剂改良吉林省西部风砂土的试验研究

通过两年的盆栽试验,考察了8种风砂土营养调理剂对白菜生长的影响.结果表明,与单施无机化肥相比,同时施用无机化肥与泥炭或腐泥或其混合物或腐植酸液体肥,白菜的生长高度、最大叶宽、鲜重和干重都得到了提高;单施无机化肥或共同施用无机化肥和腐植酸液体肥对当年白菜生长效果显著,第二年白菜生长明显下降;用泥炭、腐泥或其混合物改良风砂土后,再施用无机化肥,不仅当年作物生长好于单施无机化肥的,而且具有后效性.由此可见,有机物料泥炭、腐泥与无机化肥等制成的有机无机复合型土壤营养调理剂,具有改良土壤结构、提供营养,兼有长效与短效双重功能,是风砂土改良的最佳选择.     

基于Pathfinder和虚拟现实的民用机库应急疏散仿真

为了预防机库火灾严重威胁人们的生命安全,且为火灾疏散研究提供更好的实验平台,本文基于Pathfinder建立大型民用机库的疏散仿真模型,根据真实人体参数设置人员性别、身高、肩宽、移动速度等属性,通过计算机模拟得出人员疏散路径和疏散时间,并参照Pathfinder模拟结果选用Unity3D引擎进行虚拟现实环境搭建、交互设计和Agent模型的构建,开发机库虚拟现实应急疏散仿真系统。在群体疏散模拟子模块中模拟8种不同起火位置的疏散情况,并在单人疏散演练子模块中,邀请10位测试者,在机库虚拟环境中选取6个不同的初始位置,进行了5轮疏散测试,结果表明：虚拟现实环境中的模拟结果与Pathfinder模拟结果接近,验证了虚拟现实疏散仿真系统模拟的有效性;单人疏散演练中测试者经过两到三轮练习,疏散时间明显缩短并趋于稳定,验证虚拟现实疏散演练系统可帮助用户提升应急疏散能力。     

D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.     

In Search of Resonance

In this paper I explore the possibility of a complementary relationship between action research and the management and systems sciences. A range of purposes that action researchers and management and systems scientists pursue is initially set out. The paper then explores whether this diversity of purposes and the ways they recommend people to proceed may come together in a new whole that is greater than the sum of its parts. A potentially useful realization of this for practice is a reflexive process of critique, choice, and action, which is elaborated on. The paper then investigates what view of holism arises from the preceeding discussions.     

Editorial

Systemic Practice and Action Research -     

Editorial

Systemic Practice and Action Research -     

Editorial

Systemic Practice and Action Research -     

基于智能算法的多水源泵站在线优化控制技术

在供水系统实际运行过程中,调度人员往往根据实际需求,在当前水泵运行状态的基础上开启或关闭一台水泵,以调节管网中的压力和流量.人工经验的调度方式难以充分反映并结合管网中压力、流量的变化及实际需求,进而及时作出科学决策.针对此问题,提出了多水源泵站在线优化控制技术,建立了基于直接优化调度方法的在线优化控制模型,采用智能优化算法进行了求解,并确立了四项方案评价指标对在线优化控制方案进行评价.将所建立的模型,应用于南方城市供水系统在线优化控制中,验证了其实用性,并编制了相应的计算程序软件.     

飞行巡线机器人悬停控制系统仿真与设计

针对通讯线路和电力传输线快速发展的趋势,提出使用旋翼直升机作为飞行式巡线机器人的设想。在刚体、非完整假设和飞行原理基础上,建立了巡线机器人以翻滚、俯仰和偏航角为广义坐标的动力学方程。采用线性化方法得到以三个姿态量为输出,以俯仰、翻滚通道输入量、旋翼升力和尾桨配平力为控制输入的悬停状态空间和控制方程。同时,使用极点配置法得到所需的控制输入,并设计了以TMS320F2812DSP为主控芯片的控制系统。Matlab仿真和实验证实了本方法的可行性和易实现性。     

Fast method for spreading sequence estimation of DSSS signal based on maximum likelihood function

To estimate the spreading sequence of the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal, a fast algorithm based on maximum likelihood function is proposed, and the theoretical derivation of the algorithm is provided. By simplifying the objective function of maximum likelihood estimation, the algorithm can realize sequence synchronization and sequence estimation via adaptive iteration and sliding window.since it avoids the correlation matrix computation, the algorithm significantly reduces the storage requirement and the computation complexity. Simulations show that it is a fast convergent algorithm, and can perform well in low signal to noise ratio (SNR).