Knowledge Enhanced Pre-Training Model for Vision-Language-Navigation Task

Vision-Language-Navigation(VLN) task is a cross-modality task that combines natural language processing and computer vision. This task requires the agent to automatically move to the destination according to the natural language instruction and the observed surrounding visual information. To make the best decision, in every step during the navigation, the agent should pay more attention to understanding the objects, the object attributes, and the object relationships. But most current methods process all received textual and visual information equally. Therefore, this paper integrates more detailed semantic connections between visual and textual information through three pre-training tasks(object prediction, object attributes prediction, and object relationship prediction). The model will learn better fusion representation and alignment between these two types of information to improve the success rate(SR) and generalization. The experiments show that compared with the former baseline models, the SR on the unseen validation set(Val Unseen) increased by 7%, and the SR weighted by path length(SPL) increased by 7%; the SR on the test set(Test) increased 4%, SPL increased by 3%.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

UWB系统中MMSE迭代多用户检测技术的研究

DS—UWB是脉冲无线电和扩频技术的结合,在高速数据通信和低速传感器网络中都有广阔的前景和应用空间．迭代多用户检测（MUD）接收机,是Turbo迭代译码思想的推广．本文将迭代MUD接收机用于DS—UWB系统,通过仿真试验研究表明,经过多次迭代后,系统性能将得到很大提高,可以接近单用户的性能．     

转动惯量中的微元取法讨论

当计算同一物体绕定轴转动的转动惯量时,选取不同的微元进行积分,得出不同的结果.本文选取不同的微元对同一旋转曲面(空心球壳)和旋转球体绕直径轴转动的转动惯量进行了计算,对结果进行分析比较,总结出求物体转动惯量时,微元取法的规律.     

网格编程支持系统的适用性问题

从分析网格编程支持系统Legion、Globus和NetSolve的体系结构出发,提出它们在开发网格应用程序中所面临的网格编程问题,并分别指出它们各自的应用领域及适用特点.     

山区土地资源研究的理论体系与方法

山地生态系统服务的多样性以及资源环境的脆弱性使山区土地资源成为地理学、生态学研究的热点领域之一.通过梳理与集成山区土地资源的研究成果,探讨山区土地资源研究的理论体系与方法,总结出山区土地资源的主要理论为可持续利用理论、土地资源安全理论、地理学人地关系理论、土地供给理论和土地整治等,山区土地资源研究的主要方法为山区土地资...     

惰化设计方法及其在煤粉干燥工艺中的应用

介绍了可燃粉尘极限氧含量的测试方法和测试设备,并给出了几种常见可燃粉尘的极限氧含量.根据气体均匀混合假设,导出了采用加压或抽真空惰化情况下惰化次数的计算方法和采用通流惰化情况下惰化时间的计算公式.提出了估算惰化流量的经验公式.给出了一个煤粉干燥工艺惰化设计的实例.正常运行时,惰化气体流量可通过循环风量和漏风率估算.在短时间停产时,应采用较小的惰化流量(每小时1~2个设备容积)维持惰化气氛.     

基于ADAMS的3-TPS混联机床运动学和动力学仿真

针对3-TPS混联机床的电机参数选择和机构设计问题,在SolidWorks软件中建立混联机床的三维实体模型,然后把该装配体模型导入到ADAMS/View里,形成了具有多体动力学的虚拟样机仿真模型.通过对该机床进行运动学和动力学分析,仿真得出各主动杆件的速度和驱动力曲线.以空间搜索的方法,找出各主动杆件的最大速度和最大驱动力,从而获得了3-TPS混联机床的运动和动力特性,为机床的电机选择和机构以及控制系统的设计提供了重要参考依据.     

多波段线性调频傅里叶域锁模光电振荡器

提出了一种基于傅里叶域锁模光电振荡器（Fourier domain mode-locked optoelectronic oscillator,FDML OEO）的多波段可重构线性调频信号产生方案.在该方案中,由扫频多波长激光器、相位调制器和光陷波滤波器等构成FDML OEO的核心单元——快速扫频的多通带微波光子滤波器.将扫频多通带微波光子滤波器的扫频周期和FDML OEO的环腔延时同步,可实现傅里叶域锁模,从而在FDML OEO腔内自激振荡产生多波段线性调频微波信号.与传统的基于高速基带线性调频微波源的微波光子多波段线性调频信号产生方案相比,该方案结构简单,成本低,不需要借助外部的高速基带线性调频微波源.此外,FDML OEO所产生的多波段线性调频信号的带宽和中心频率均宽带可调.该新型多波段线性调频微波信号源在先进多波段雷达、多业务泛在接入无线通信等系统中具有良好的应用前景.