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。     

基于情感分析的汽车造型设计感性评价方法

针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

周期性需求下多级库存缺货控制模型研究

从一个以区域分销中心(DC)为主导地位且由多个供应商与零售商共同组成的多级库存系统出发,系统在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为常量,零售商需求为正态分布的前提下,采用缺货策略的思想来确定订货临界点及订货批量.并且以确定DC的库存策略为目标,建立了缺货条件下的多级库存控制模型,从而达到有效控制库存的目的.最后,给出了一个算例,说明了该库存控制模型的可行度.     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

J2EE应用调用语音卡控制程序

一、背景 目前,基于J2EE的B／S三层架构的应用由于其众多的优点使其使用越来越广泛,比如使用方便,跨平台,统一的客户端等。B／S应用程序的客户端就是最常用的浏览器。出于安全的考虑,一般情况下,浏览器被禁止访问本地资源,如调用本地应用程序,访问硬件接口等。     

光子探测器在芬兰HIP和克罗地亚RBI的研发制作

该文描述了碲化镉（CdTe）探测器,硅漂移探测器和外加一层转换闪烁体硅探测器（SiS）的设计与制作方法这些硅及CdTe芯片制作工艺及其连接方法是在芬兰的Micronova中心完成的与硅工艺不同的是,CdTe工艺必须在低于150 ℃的温度下完成我们因此专门为CdTe探测器开发了一种低温原子层淀积的氧化铝（Al2O3）薄膜工艺,大小为(10×10×1) mm3的CdTe晶圆由一种无接触的光刻工艺完成.探测器性能是由电流 电压（I V）,电容 电压（C V）、瞬间电流方法和精确微质子数方法来检测的实验结果与具有材料和缺陷参数的TCAD模拟结果相符     

热压烧结ZrB2／B4C陶瓷材料的组织与性能

以B4C、C、ZrO2为主要原料,采用反应热压法制备ZrB2／B4C陶瓷材料。通过对ZrB2／B4C陶瓷材料的显微组织及力学性能的综合分析,发现第二相ZrB2含量为20wt％时,材料具有较好的综合力学性能,相对密度为99．3％,维氏硬度为36．1GPa,抗弯强度为533．3MPa,断裂韧性为6．95MPa·m^1/2,比纯B4C陶瓷材料的性能均有所提高。材料为穿晶和沿晶断裂的混合断裂模式。     

智能双通道交通流系统中的先进信息反馈策略

尽管智能车辆交通流之实时交通信息的动力学行为已经被详细地研究,但寻找一个可以应用于实际双通道选择交通流之管理与控制的有效的信息反馈策略仍然是交通科学当务之急的一个重要问题.最近,一些实时反馈信息策略已经被提出,如旅行时间信息反馈策略(TTFS)、平均速度信息反馈策略(MVFS)和堵塞系数信息反馈策略(CCFS),以上3种策略中的最佳策略(堵塞系数信息反馈策略.CCFS)仍然有进一步改善之余地.文中提出一种称为车辆数反馈策略(VNFS)的新的交通信息控制策略.策略之关键在于只反馈每条通道上最前面某一路段的车辆数目信息.模拟计算表明这一新策略在整个双通道交通系统的通行流量和通行速度上表现出了很高的优越性.     

胰岛素信号通路PI3K／Akt对海马神经元β-淀粉样前体蛋白裂解酶1mRNA水平的影晌

目的通过胰岛素和磷脂酰肌醇-3激酶（P13K）抑制剂渥曼青霉素（wortmannin）对P13K／丝氨酸苏氨酸蛋白激酶（P13K／Akt）信号通路的激活和抑制作用,观察P13K／Akt信号通路对海马神经元β-淀粉样前体蛋白裂解酶1（BACEl）mRNA水平表达的影响。方法20只sD大鼠随机分为空白对照组、假手术组、胰岛素组和渥曼青霉素组,海马立体定向注射胰岛素和P13K抑制剂渥曼青霉素。逆转录一聚合酶链反应（RT-PCR）检测P13K／Akt信号传导下游蛋白Akt以及BACEImRNA水平。结果注射胰岛素的海马P13K信号通路下游信号分子：AktmRNA表达上调（分别较空白和阴性对照组P=0．047,P=0．002）,而BACElmRNA表达下调（分别较空白和阴性对照组P=0．004,P=0．01）。渥曼青霉素组的P13K下游信号分子AktmRNA表达明显被抑制（分别较空白和阴性对照组P=0．002,P=0．039）,同时BACEImRNA的表达较对照组上调（分别较空白和阴性对照组P=0．039,P=0．018）。结论胰岛素信号通路P13K／AM可以调节BACEl的转录水平参与阿尔茨海默病的发病机制。