A New Algorithm for the Establishing Data Association Between a Camera and a 2-D LIDAR

In this paper,we propose a new algorithm to establish the data association between a camera and a 2-D Light Detection And Ranging sensor （LIDAR）.In contrast to the previous works,where data association is established by calibrating the intrinsic parameters of the camera and the extrinsic parameters of the camera and the LIDAR,we formulate the map between laser points and pixels as a 2-D homography.The line-point correspondence is employed to construct geometric constraint on the homography matrix.This enables checkerboard to be not essential and any object with straight boundary can be an effective target.The calculation of the 2-D homography matrix consists of a linear least-squares solution of a homogeneous system followed by a nonlinear minimization of the geometric error in the image plane.Since the measurement quality impacts on the accuracy of the result,we investigate the equivalent constraint and show that placing the calibration target nearby the 2-D LIDAR will provide sufficient constraints to calculate the 2-D homography matrix.Simulation and experimental results validate that the proposed algorithm is robust and accurate.Compared with the previous works,which require two calibration processes and special calibration targets such as checkerboard,our method is more flexible and easier to perform.     

基于Copula函数的系统可靠性冗余优化

针对系统可靠性冗余优化设计中冗余部件间可靠性的相关性经常被忽略而导致优化结果与工程实际有差距的问题，利用Copula连接函数中的Gumbel Copula函数来描述这些相关性，并根据相关性对冗余优化模型进行了改进. 针对模型的求解方法，选用GAG1启发式算法，并根据Gumbel Copula函数对其中的敏感因子进行了修正. 算例结果表明了改进方法的全面性、可行性.     

基于双目立体视觉的孔洞填充方案研究

主要研究基于双目立体视觉重建三维模型的孔洞填充方案。在重建三维模型过程中,视差图出现的孔洞造成重建模型的深度信息缺失和不连续现象。针对这个问题,提出使用双边滤波器、中值滤波器和形态学处理三者融合的方案。实验结果证明,融合方案有效地实现孔洞填充,进一步解决三维模型深度信息不连续性问题。     

模式识别受体AIM2的激活、调控及在移植免疫中的作用

器官移植是治疗器官终末期疾病的最有效手段,诱导特异性移植免疫耐受是移植免疫领域的主要研究方向.黑色素瘤缺乏因子2(absent in melanoma 2, AIM2)是一种位于细胞内的模式识别受体(pattern recognition receptor,PRR), AIM2识别异常双链DNA(double-stranded DNA, dsDNA)并对多种免疫细胞发挥调控作用.越来越多的证据表明, AIM2的激活与移植排斥的发生密切相关.移植物细胞损伤时会释放包括dsDNA在内的多种损伤相关分子模式(damage-associated molecular patterns, DAMPs), AIM2识别移植物来源的dsDNA后激活固有免疫反应并协调适应性免疫反应, AIM2可能对诱导移植免疫耐受有重要影响.本文总结了移植物来源的dsDNA进入细胞质并激活AIM2的过程以及AIM2激活所受到的多层次调控,并从固有免疫系统及适应性免疫系统两个方面探讨了AIM2在移植免疫中的作用,并对后续研究进行了展望.     

视频流媒体中源端基本层最佳速率确定算法

精细可扩展(fine grained scalable, FGS)编码是网络视频流行的编码技术之一. 采用FGS编码时, 基本层的速率选择需要在受益客户数量和视频编码效率之间进行折中. 为此, 本文提出了一个源端基本层最佳速率确定算法, 以最大化所有客户的观感体验. 论文首先提出了一个通过实验和曲线拟合建立 R-Q (Rate-Quality)函数曲线的方法, 在此基础上给出了缩小最佳基本层速率搜索空间的定理, 并针对单序列和多序列的不同特点和不问题复杂度, 提出了不同的算法. 针对单视频序化问题, 提出了改进的FGSOPT_N算法, 算法只用到了序列的R-Q函数曲线; 针对多视频序列问题是NP困难问题的实际, 提出了改进的定界MFGSOPT_N算法和改进的贪婪算法MFGS_N以确保找到最优基本层速率, 减少算法运行时间. 针对每种算法, 给出了实例进行算法效果的演示和对比. 结果显示提出的算法能可靠找到最优基本层速率.     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

基于IGS方法的最佳分类数研究*

针对选择Gap Statistic(GS)方法估计聚类数能够得到数据集的粗略分类,但不能进一步对数据集进行细分类这一问题,对GS方法进行改进;将Gap统计量引入到ISODATA算法中,提出了IGS模型;实证表明,IGS模型不仅可以实现数据的细分类,而且通过IGS模型估计数据集的最佳分类数准确率明显高于原GS模型。     

单元化三级装卸搬运作业链集成优化的三层进化算法

传统物流作业调度主要对单级或两级之间的协调问题进行建模和求解，缺乏对物流作业多级特征的考虑. 针对物流装卸搬运多级作业链的复杂性，以批量作业完成时间为目标，研究单元化“装卸，搬运，装卸” 三级作业链的集成调度优化作业问题，并在此基础上提出解决三级协调与集成优化问题的三层嵌套进化算法. 通过算例仿真及其分析可得目标值和求解时间会随着问题规模扩大呈多项式曲线增长以及搬运级是三级装卸搬运效率的瓶颈环节，最后分析了其原因并提出相应解决方案.     

System deployment optimization in architecture design

Optimization of architecture design has recently drawn research interest. System deployment optimization （SDO） refers to the process of optimizing systems that are being deployed to activi- ties. This paper first formulates a mathematical model to theorize and operationalize the SDO problem and then identifies optimal so- lutions to solve the SDO problem. In the solutions, the success rate of the combat task is maximized, whereas the execution time of the task and the cost of changes in the system structure are mini- mized. The presented optimized algorithm generates an optimal solution without the need to check the entire search space. A novel method is finally proposed based on the combination of heuristic method and genetic algorithm （HGA）, as well as the combination of heuristic method and particle swarm optimization （HPSO）. Experi- ment results show that the HPSO method generates solutions faster than particle swarm optimization （PSO） and genetic algo- rithm （GA） in terms of execution time and performs more efficiently than the heuristic method in terms of determining the best solution.     

共处的“中道”——儿童陪护机器人的伦理风险分析

今天,儿童陪护机器人开始走进人们的生活,但同时它也可能对儿童的身体健康、正常社会交流、生命的真实性认识、安全依恋等方面带来了巨大的威胁。各种争议也因此而生。以"中道"的观点看待人机共处,则能直面机器人与人共处的事实,从而避免对儿童陪护机器人的各种偏见,并从儿童陪护机器人自身的应用、发展出发,探寻出其伦理风险的应对策略。