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.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

Sea water intrusion and salt water intrusion in the coastal area of Laizhou Bay

The characteristics, pattern, hydrodynamic and hydrochemical features, and the movement pattern of the salt waterfresh water interface of the sea water intrusion and the salt water intrusion, which occur in the coastal area of Laizhou Bay in Shandong Province, are analysed. The characteristics of the two kinds of intrusion are compared as well. A three-dimensional sea water intrusion model to describe the sea water intrusion with a transitional zone 1.5–6.0 km wide in the phreatic aquifer and a solute transport model describing the behavior of cations exchange in the process of sea water intrusion are established.     

Shear-wave splitting and anisotropy in crust of Dabieshan orogenic belt

The shear-wave splitting was analyzed on the deep seismic sounding profile crossing the Dabieshan area. The direction difference between Sg and SmS fast wave polarization indicates that the modem regional tectonic stress field in the Dabieshan area exists only in uppcr crust, while the crack alignment caused by the Triassic collision between the North China and the Yangtze blocks had been preserved in mid-lower curst.     

氧同位素：追踪陆架海沿岸水团变化的良好标志

对于陆架海而言除了冰体积效应,温度效应外,还有由于大陆淡水注入引起的,使δ＾１８Ｏ值负向偏移的效应,而且在低海平面时期,当沿岸水团盛行时,这种效应起主导作用。笔者将这种效应从广州的盐度效应中分离出来,称为陆架海的负值效应。     

BaO-CaO-CaF2系渣用于钢液深脱磷能力

使用BaO-CaO-CaF2系渣在实验室中进行钢水深脱磷实验以获得超低磷钢水.实验结果表明,初始磷约为0.01%的条件下,获得了50%以上的脱磷率及0.005%以下最低0.002%的磷含量;脱磷效果受钢水氧化性影响显著.实验测得1 813～1 893K范围内该渣系的磷容量在1018～1019.35之间,并且随BaO含量增加,磷容量增大.     

水下作业工具深水液压动力源

研究了深水液压动力源的有关问题,探讨了水压力自动补偿器组成、原理及作用,介绍了自动补偿式深水液压动力源的工作原理、组成、压力自动补偿器的结构,论证并推导出水压力自动补偿器容积公式,研制了深水液压动力源,并进行了系统试验.     

单泵与储料罐组合的深海采矿输送设备

根据软管采矿系统对输送设备的要求,研究出由储料罐与高压水泵组合而成的新的输送设备,其原理为:首先采用高压水泵对海水加压,然后采用储料罐将矿石加入到高压水中,通过高压水将矿石从海底输送到海面.根据两相流理论和Bernoulli方程,建立了储料罐与高压水泵组合输送的水力输送设备的设计理论体系.对输送系统的参数进行计算分析可知,对于矿石体积分数为7%～12%的流体,1 000 m深海采矿中试输送系统的水泵扬程为100～150 m,3 000 m深海采矿输送系统的水泵扬程为400～450 m.由储料罐与高压水泵组合而成的矿石输送系统简单,避免了矿石颗粒与水泵直接磨损,适用于深海采矿软管输送系统.