面向无人平台的室内精密定位与构图技术

针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明：文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。     

丽水市黄村水库水系浮游动物生态特征及影响因子

2016年4月—2017年3月,每月对丽水市黄村水库流域浮游动物(包括轮虫、桡足类和枝角类)进行了调查,分析其群落结构的生态特征、水库与河道中群落时空分布差异性及其关键影响因子.结果显示:该水域共检出浮游动物37种,其中轮虫27种,桡足类5种,枝角类5种.基于浮游动物群落数据进行聚类分析,将所调查的水体区域分为4类:上游河道、大洋水库、(两水库间的)连接河道和黄村水库.4类区域的浮游动物群落在种类、多样性、优势种、生物量及特有种方面特征明显.黄村水库、大洋水库和连接河道均从上游河道处来水,但浮游动物群落结构却出现不同程度的差异性,表明浮游动物群落的构建过程与环境(局域物种分选过程)和空间(扩散限制)有着重要关联.     

基于地理探测器的岷江上游泥石流影响因子相对重要性分析

结合GIS和RS技术,应用地理探测器方法定量分析岷江上游土壤类型、坡度、年降雨量、植被密度、地层岩性等9个影响因子在泥石流活动中的作用及相互作用关系.结果表明:泥石流具有空间异质性,对泥石流贡献率大于10%的主要影响因子有年降雨量、坡度、距断裂带距离、植被密度和土地利用类型.交互作用探测表明9个影响因子间的交互作用主要是非线性增强,其中年降雨量、距断裂带距离和坡向3种影响因子对泥石流的交互作用较强.     

2018年空间科学热点回眸

 回顾了2018年全球空间科学重要研究进展、重大战略调整以及新发射的空间科学重要任务平台,盘点了“盖亚”绘制最新银河系地图,科学家首次确定银河系外高能中微子来源,火星勘测轨道器发现火星浅层地表之下的冰,“旅行者2号”飞出太阳系;美国密集出台航天新战略,俄罗斯公布月球计划路线图,国际空间探索协调组更新国际载人航天新战略;首个飞入日冕的帕克太阳探测器成果发射,人类首个月球背面探测器“嫦娥四号”顺利登月等重大科学事件。     

检测器误差对路网流量推算影响的灵敏度分析

以路网检测器布设可测流问题中检测器误差对路网流量推算的影响为研究对象,采用基于交叉口转弯比的流量守恒方程和网络检测器布设模型,给出灵敏度分析方法并将其作为检测器误差分析的通用方法.将路段流量推算结果受误差源路段检测器误差的影响定义为关键系数,通过理论推导得出,多个误差源路段流量检测器误差对路网流量推算结果的影响为单个误差源路段流量检测器误差影响的线性叠加.最后以方格式路网为实例,采用在路网的只进和只出路段布设检测器两种方案,利用关键系数给出了检测路段流量误差对未检测路段流量推算的影响.     

火山渣对地下水中Cd2+的吸附效果

针对水体中Cd²⁺污染问题, 采用生态安全型火山渣进行吸附低温水体中Cd²⁺的实验研究, 分析火山渣吸附Cd²⁺的效果及影响因素. 结果表明： 火山渣是一种具有潜在应用价值的Cd²⁺吸附剂, 1.00 g火山渣对10 ℃,0.5 mg/L水体中Cd²⁺的去除率达97.10%; 接近中性环境有利于吸附Cd²⁺; Ca²⁺,Mg²⁺,NO^-₃对火山渣吸附Cd²⁺有抑制作用, Fe²⁺和 Mn²⁺的抑制作用较小; 当NH⁺₄和NO^-₂的质量浓度低于50 mg/L时, 对吸附无影响, 当其质量浓度大于50 mg/L时, 对吸附有抑制作用; SO^2-₄对吸附作用无影响; 质量浓度较大的HCO^-₃对吸附Cd^2+有促进作用.     

财政分权与欠发达地区公共文化供给——以中国西北六省(区)为例

财政分权作为一项重要财政制度安排在公共文化服务供给中发挥重要作用.文章首先采用因子分析方法构建公共文化服务供给水平综合评价指标体系,对西北六省(区) 2009—2016年公共文化服务供给水平综合得分进行分析;其次,运用全面FGLS实证检验财政分权对西北六省(区)公共文化服务水平的影响.结果表明,财政收入分权与财政支出分权均对西北六省(区)公共文化服务供给产生正向激励作用,且财政支出分权的作用力度大于财政收入分权.据此提出完善财政分权改革、优化经济发展结构等建议,以提升西北地区公共文化服务供给水平.     

石油类本科高校科技创新效率分析

运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分析方法,对2007-2016年我国石油类本科高校的科技创新效率进行测度评价。结果表明:静态来看,2016年我国石油类本科高校科技创新综合效率、规模效率和纯技术效率均没有能够达到DEA有效,且各石油高校存在显著的差异性。石油高校科技创新资源配置规模与结构是提升科技创新综合效率的重要要素。从动态来看,大部分石油本科高校科技创新效率全要素生产率具有明显下降趋势,科技创新技术进步指数和技术效率变化指数两者较低是导致石油本科高校科技创新全要素生产率有所下降的重要原因。提升我国石油本科高校的科技创新效率应该逐步完善高校科研管理机制,培育高端技术科研人才;瞄准能源领域科技前沿,深化高校科技创新供给;加强产学研合作,推进科技创新成果市场转化。     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

一阶常微分方程积分因子解法

利用积分因子求解常微分方程是解方程常用的有效方法,在理论和实践中有着重要地位。惯常的积分因子解法主要讨论两种特殊情况,一种是求只显含自变量的积分因子,另一种是求只显含未知变量的积分因子。本文在未限定变量的条件下,探讨并总结了常微分方程积分因子解法,文中结果拓展总结了求常微分方程积分因子的相关结论与方法。