武平：让3G拥有中国“芯”

武平，中国航天科学院获博士，十几年前，他带着理想和抱负到了美国硅谷创业，他曾是MOBILINK TELECOM公司VLSI设计主管，在混合信号ASIC的开发和管理方面拥有丰富的经验。他领导开发了世界上第一个单片GAM／GPRS／EDGE手机基带芯片。在这之前，武平还曾担任设计组经理及在瑞士BIEL从事IC设计工作，并拥有二项IC设计专利。     

TURBO C对汇编语言程序的调用

从ＰＣ系列机的内部结构，剖析了ＴｕｒｂｏＣ调用汇编语言程序的原理。通过分析ＡＳＭ文件与汇编语言程序的格式，以及ＴｕｒｂｏＣ使用存贮器的特点，说明了采用相互兼容的方法，遵循相应的各项约定，就可将汇编语言程序当作Ｃ语言的一个过程来处理，实现ＴｕｒｂｏＣ对汇编语言程序的调用，从而得到相应的程序设计方法。     

线性有源网络的混合分析法

以电压控制电源的控制电压、电流控制电源的控制电流以及无源支路的电流为变量，建立有源网络的混合变量方程。这种分析方法对任一有源性网络都普通适用。     

外资引进中多元政府混合贷款的综合评价方法

文章简单要介绍了多元政府混合贷款的含义及对其评价的传统方法，指出了传统评价方法的缺陷，提出用群组ＡＨＰ理论构造新的评价模型。在专家的选择及评价上采用问卷测试的客观内容来计算各专家权重，对专家评议结果的处理采用不等权专家信息后处理技术.     

薄膜介质表面电荷密度测量中探头边缘效应影响的消除

本文提出了二维的探头特性函数的概念,完成了用实验方法测取探头特性函数的工作。提出了利用探头特性函数,从表面电位的分布测量值中消除边缘效应影响的理论和方法,以提高探头对电荷面分布测量的分辨能力。对实验数据经用实测的探头特性函数和消除边缘效应的方法处理后所得的结果是令人满意的。     

基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明：融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。