面向路面附着估计的路面图像识别

为提升智能辅助驾驶系统对路面附着系数估计的准确性与实时性，研究了一种基于视觉信息的路面识别深度学习算法，实现路面附着系数的预估计。设计压缩卷积机制以降低网络运算参数，采用特征图全局平均替换全连接层以提升网络的拟合性能，并构建路面识别深度卷积神经网络DW-VGG。利用自建路面图像数据集对网络进行训练，测试结果表明，基于提出的多层知识蒸馏技术的DW-VGG网络识别精度较高，分类性能评估指标F₁得分为96.57%，并有效降低了网络的运算和内存成本，识别单张图像只需32.06 ms，预测模型只有5.63 M。     

中国锂元素动态物质流及关键驱动因素分析

 构建了基于全生命周期的中国锂元素物质流分析框架，核算并分析了新能源汽车驱动下的中国2000—2020年锂元素的流量、存量和供需格局的演变情况。研究显示：（1）在流量视角下，2000—2020年间，锂供给以锂矿石供应为主，一次资源（34.9万t）的使用量增幅较大，二次资源（0.8万t）的供应较小；各类锂产品的加工和使用量从传统锂工业产品和3C产品（手机、平板、笔记本电脑）驱动向新能源汽车驱动转变。（2）在存量视角下，锂产品在用存量都有不同程度的增长，其中动力电池产品的增速位列首位（20年间增长7.2万t），回收潜力较大（目前不足5%）。（3）在供需格局视角下，中国的锂矿石对外依存度较高（75%以上），并将持续保持高位，中国主要从南美发展中国家进口工业级碳酸锂，然后向日本、韩国、美国等发达国家出口电池级氢氧化锂。