A new indolic antiauxin, α-(5,7-dichloroindole-3-)isobutyric acid: its chemical synthesis and biological activity

Summary A new potent antiauxin, -(5,7-dichloroindole-3-)isobutyric acid has been synthesized and shown to inhibit auxin-mediated elongation ofAvena coleoptiles and to stimulate root growth of rice seedlings. Its activity is stronger than -(p-chlorophenoxy)isobutyric acid and is comparable to that of 2,3,5-triiodobenzoic acid, which are typical antiauxins.     

用焓法有限元解相变问题的离散化方法

为了消除应用焓法进行含有相变的有限元传热计算结果呈台阶形的现象,本文作者提出“焓计算单元”和“固相分数”的概念,并将几种一维有限元实施方案的计算结果与精确解对比,说明采用所提出的概念,可以使有限元计算得出更为合理的结果。     

Position of the Y-chromosome at somatic metaphase in patients with chronic myelogenous leukemia (CML)

Summary A random distribution of the Y-chromosome at somatic metaphase was found in 50 patients with Ph' positive chronic myelogenous leukemia (CML). Thus, it is concluded that the positive of the Y-chromosome at somatic metaphase does not appear to influence the loss from bone marrow cells.     

Learning attention-based strategies to cooperate for multi-agent path finding

Multi-agent path finding (MAPF) is a challenging multi-agent systems problem where all agents are required to effectively reach their goals concurrently with not colliding with each other and avoiding obstacles. In MAPF, it is a challenge to effectively express the observation of agents, utilize historical information, and effectively communicate with neighbor agents. To tackle these issues, in this work, we proposed a well-designed model that utilizes the local states of nearby agents and outputs an optimal action for each agent to execute. We build the local observation encoder by using residual attention CNN to extract local observations and use the Transformer architecture to build an interaction layer to combine local observations of agents. With the purpose of overcoming the deficiency of success rate, we also designed a new evaluation index, namely extra time rate (ETR). The experimental results show that our model is superior to most previous models in terms of success rate and ETR. In addition, we also completed the ablation study on the model, and the effectiveness of each component of the model was proved.     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。