基于变步长随机行走算法的IC电源网络动态分析

针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化.     

高校学习空间变革:趋势、特征与优化

新一轮科技革命的加速推进正在改变人们的生活方式,也影响传统的学校教育领域。在此影响下,高校学习空间被赋予新的内涵,它不仅是高等教育领域学习行为发生的主要场所,更是依托新技术而超越传统高等教育空间的新型资源聚集体。通过概念澄清和案例分析,发现高校学习空间变革在帮助高等教育打破学科壁垒和改变教学方式的同时,也在加速形成交互主体性师生关系并进行文化生产。高校学习空间实践尽管在政策、制度、师生关系、文化生产等方面已有了一定的经验,但仍需进一步加强建设,从而全面提升学习效果。需要注意的是,学习空间的变革不能忽视高等教育自身的育人价值和发展规律,避免落入“科学至上”的陷阱。     

基于EAST改进的任意方向场景文本检测

高效和准确的场景文本(efficient and accuracy scene text,EAST)检测算法速度快且结构简单,但是由于文本结构的特殊性,导致在检测中尺寸较小的文本会被遗漏,而较长的文本则完整性较差.针对EAST算法存在的问题提出一种新的自然场景文本检测模型.该方法利用自动架构搜索的特征金字塔网络(neural architecture search feature pyramid network,NAS-FPN)设计搜索空间,覆盖所有可能的跨尺度连接提取自然场景图像特征.针对输出层进行修改,一方面通过广义交并比(generalized intersection over union,GIOU)作为指标提升边界框的回归效果;另一方面通过对损失函数进行修改解决类别失衡问题.输出场景图像中任意方向的文本区域检测框.该方法在ICDAR2013和ICDAR2015数据集上都取得了较好的检测结果,与其他文本检测方法相比,检测效果也得到了明显提升.     

知识基的布尔矩阵求解方法

用布尔矩阵方法对知识空间的原子和知识基进行研究.首先,建立知识空间和(反)知识背景之间的联系;其次,用布尔矩阵表示(反)知识背景,研究其对应的关系矩阵和对象关系矩阵的性质;最后,从知识状态、算子、布尔向量和布尔矩阵等角度判定原子的特征,给出知识空间中原子和知识基的求解方法.     

深空探测的现状、展望与建议

 回顾了人类深空探测的历史,探讨了人类深空探测的科学动机、技术挑战和可持续发展的路径,并对中国未来深空探测的发展提出了相关建议。     

太空资源开发的现状与中国的立场

 太空资源开发活动具有重大的经济、技术和政治意义。利用规范分析、经济学和政治学方法,分析了太空资源开发的现状,现行的多边与单边治理机制,指出了其中存在的问题及未来的发展趋势,结合中国的经济特点、行业利益和未来战略发展需要,类比了相似的资源开发制度,提出了中国对太空资源开发的应有立场与主张,包括积极参与并引领国际治理,及时颁布国内相关政策法律等。     

6R机器人的几何求逆算法

为了提高机器人逆解运算的精度与速度,提出了一种几何求逆算法。该几何求逆算法首先是将机器人简化为具有刚性特征的连杆机构,并将机器人的工作范围划分为四个象限区且通过几何运算求得机器人位姿与各个关节角度之间的关系,然后利用机构的刚性特征以及机器人的作业要求确定各个象限区中的逆解函数,最后通过已确定的逆解函数求得机器人关节角度的时间函数。文章以ER10L—CIO机器人为例,验证了算法的正确性与实用性,证实了算法在计算精度和运算速度方面所体现的优越性。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

带积分边界条件的Poisson方程边值问题解的极限

讨论一类带积分形式边界条件的Poisson方程边值问题解的极限。当区域的内孔收缩为零时，该极限函数就是不带积分形式边界条件的Poisson方程边值问题的解。     

Combining var estimation and state space model reduction for simple good predictions

A combination of VAR estimation and state space model reduction techniques are examined by Monte Carlo methods in order to find good, simple to use, procedures for determining models which have reasonable prediction properties. The presentation is largely graphical. This helps focus attention on the aspects of the model determination problem which are relatively important for forecasting. One surprising result is that, for prediction purposes, knowledge of the true structure of the model generating the data is not particularly useful unless parameter values are also known. This is because the difficulty in estimating parameters of the true model causes more prediction error than results from a more parsimonious approximate model.