城市数字化转型:上海互联网医院智能监管创新

2018年9月,国家卫健委发布《关于印发互联网诊疗管理办法(试行)等3个文件的通知》(以下简称"《管理办法通知》"),落实了依托实体机构开展"互联网+医疗服务"的政策基础,为医疗健康核心业务向互联网迁移指明了方向,同时明确"在各省级卫生健康行政部门应当建立省级互联网医疗服务监管平台,与互联网医院信息平台对接并实现实时监...     

基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法

近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。     

时变海场景双基SAR回波实时模拟方法研究

基于时变海场景双站散射机理,结合双基合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像几何模型,提出了一种时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟方法。针对时变海场景的复杂耦合散射,采用多径近似理论建立了双基SAR海面目标回波信号模型,提取了时变海面双基SAR系统响应函数,结合高性能计算技术、同步动态随机存取(SDRAM)技术以及全系统交换设计,实现了时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟,最后仿真测试结果验证了该方法的有效性。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

基于OBBs的碰撞检测研究

在虚拟场景中,碰撞检测性能的好坏是影响整体游戏感官和用户体验的重要因素.现阶段,虚拟场景中的物体模型越来越复杂,对实时性和真实性的要求越来越高,导致一些古老的碰撞检测方法难以满足高标准的要求.提出了一种基于OBBs的快速碰撞检测方法,从而加快了三维游戏中碰撞检测的速度,提高了实时性能.     

AGV调度优化的应用场景、关键因素和研究方法综述

针对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)调度问题,梳理了制造、仓储、港口以及快递分拨中心中的AGV使用和调度研究现状,发现以快递分拨中心为代表的服务业是新兴且研究较为薄弱的领域;分析了AGV调度优化需考虑的因素,发现数量配置与充电管理两个关键因素联合考虑的不足,建议未来在大规模动态调度研究中将二者统筹考虑;从精确方法、近似方法和基于人工智能的新方法3个方面总结AGV调度研究方法,建议未来可在启发式算法的基础上融入基于人工智能的新技术和新方法以获得创新。     

HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

基于光学原位观测柔软摩擦副的接触率研究

＂柔软接触＂在自然界和工业应用的摩擦副中具有重要学术和应用价值,但线接触副中接触率的原位测量目前尚无系统方法.本文建立了含光学显微、数字图像采集的软摩擦试验台.通过对接触率不同影响因素的深入分析,对比讨论了试验结果和理论模型.法向载荷对接触率影响规律可表述为幂函数,且受到弹性模量的影响.本文结合Ghatak的柔软橡胶薄层力学模型,分析了柔软材料的弹性模量对接触率的具体影响规律.本文以上述分析为基础,针对实际应用中柔软材料几何尺寸差异的问题,制备了9种不同厚度的圆柱形弹性样品,试验和理论分析都发现临界厚度值将影响接触率,并对结果进行了讨论.最后对全文进行了总结和展望.     

基于博弈论的开放环境下场景规约监控语义

在开放环境中,环境和系统本身行为的改变可能使得软件系统的实现不再满足原来规约,从而最终导致软件失效的发生.运行时监控是一种轻量级的形式化动态验证技术,已成为开放环境下检测软件失效的基本手段.针对基于场景的规约属性序列图,从博弈论的角度定义其多值监控语义:满足、无限可控、系统有限可控、系统紧急可控、环境有限可控、环境紧急可控和违例.通过多值监控语义的定义,监控器能够根据当前轨迹尽可能早地检测到系统失效或异常,并提供足够信息为失效的预防和恢复服务.实例研究表明了属性序列图多值监控语义的实用价值,并显示了其广泛的应用前景.