环境污染致人损害的理论分析

对于污染环境犯罪的主观方面理论界看法不一,而对行为人主观方面的判断又对定罪量刑意义重大。本文从应然角度出发,对我国及国外污染环境犯罪主观方面的理论和实践进行评述并进行尝试性设计。     

外媒放言：中国环境仍在恶化

最近曝光的广东新塘牛仔裤产业重金属污染严重,令各国媒体再次担忧中国的环境问题。     

发达国家在污染中印空气？

如果不能更改现有的碳排放计量方式,就很难说服中国和印度减少排放。     

甘肃省土壤污染状况调查质量保证体系研究

土壤是构成生态系统的基本环境要素,是人类赖以生存和发展的物质基础。土壤污染状况调查是推进土壤污染防治工作的一项十分重要的基础性工作,是实现摸清家底、查明原因、提出对策总体目标的首要工作。为确保本次调查监测资料具有代表性、精密性、准确性、可比性、和完整性,必须对实验室样品加工制备、样品保存、分析测试、数据处理等过程采取严密的全程序质量保证与质量控制措施,从而为环境管理决策提供科学依据。     

高效轧制国家工程研究中心

高效轧制国家工程研究中心成立于1996年10月,是由国家发改委主持成立的首批47个国家级工程研究中心之一。中心依托于北京科技大学建设,主要任务是将科研单位的技术成果进行深度开发与工程化研究,     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。     

基于ROAMP-Net的大规模MIMO系统智能信号检测方法

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统存在的信号检测计算复杂度高、检测精度不足等问题,参考OAMP-Net算法思想,引入残差结构,提出了一种新的智能信号检测网络模型ROAMP-Net。将正交近似消息传递(orthogonal approximate message passing,OAMP)估算信号的迭代过程展开为深度学习网络,同时引入残差结构,分别对各网络层的线性和非线性估计值进行逐层修正,有效防止估计误差的前向传播和过程积累,避免网络模型随着网络层数增加而发生性能退化,从而提高最终信号检测的准确度。针对不同调制方式和不同天线阵列的系列仿真实验结果表明,不同调制方式和天线阵列下ROAMP-Net在检测准确度上均有不错的性能表现。     

基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化

为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带（ultra wide band,UWB）室内定位系统,利用门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。     

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.     

基于Kraken简正波模型的吊放声纳最佳探测深度研究

分析了浅海中典型的声速剖面类型及发生概率,选取了三种发生概率较高的声速剖面,采用Kraken简正波模型,分别分析了它们对声纳作用距离的影响,并进行了仿真,得到了这三种声速剖面下声纳最佳探测深度,可实现航空吊放声纳下放深度的科学决策.