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SOMA实现SARBA的解决方案

移动代理安全性问题的解决是移动代理系统广泛推广应用的关键.提出了一个基于CORBAsecurity的安全Agent请求代理体系结构(SARBA),并论述了如何在SOMA移动代理系统的基础上实现SARBA体系结构,这对解决移动代理跨域互操作的安全问题会有一定的作用.     

124例开胸手术患者的呼吸道护理体会

目的 :总结开胸手术患者的呼吸道护理措施。方法 :报告124例开胸手术患者的呼吸道护理过程。结果 :本组124例 ,发生肺部并发症12例 ,除1例右侧全肺切除患者发生难以控制的右肺感染死亡外 ,其余病人未发生肺部并发症。结论 :术前正确有效的知识宣教 ,术后重视胸部物理治疗和有效的止痛 ,可以降低开胸手术患者肺部并发症的发生率     

开环放大倍数对反馈控制系统稳定性的影响

本文重点分析开环放大倍数对反馈控制系统稳定性所起的重要作用。并用“拉普拉斯变换”与“传递函数”方法从理论上说明了开环放大倍数对系统稳定性所扮演的重要角色。     

开放网—交互式并行系统的模型

定义了开放网的静态结构、动态行为、系统的进程,讨论了开放网及其进程的分解与合成、抽象对象、开放网的外部特性——黑盒理论及开放网的层次结构等基本问题。由于开放网引入了系统与外部的交互机制及层次结构,它可以作为交互式并行系统,特别是规模较大的复杂系统的描述与分析的工具。     

数据文件在UG/Open API与UG/Open GRIP间的应用

解决了数据文件数据在UG/Open API与UG/Open GRIP间的传递问题。     

浅谈数字语言实验室的管理与维护

介绍数字语言实验室(Digital Language Lab,简称：DLL)在外语听力教学中的优势,从实验室管理工作的特点出发,通过对管理工作所涉及的问题,结合作者的管理和维护工作经验,提出了相应措施和建议。     

虚拟实验室中实验容器的建模

虚拟实验室必须有虚拟实验环境的支持。文中论述了虚拟实验室中常用容器的建模，并对一般的挤压造型方法作了改进。使用VRML中两个Extrusion节点分别对容器的内外壁进行造型，通过两次挤压造型，其模拟容器形体具有较好的真实感。     

58例心脏直视手术后复苏体会

目的:总结分析我院心脏直视手术后进入ICU复苏的早期临床结果和经验体会。方法:2002年7月-2004年10月在我院开展的心脏直视手术58例转入ICU复苏,年龄最小3岁,最大58岁,体重14-90kg,男性48%。其中,先天性心脏病房间隔缺损、室间隔缺损修补术后43例,瓣膜置换术后14例,瓣膜置换 冠状动脉搭桥术后1例。结果:58例术后复苏成功55例,安全转入普通病房痊愈出院,生存率94.82%。1例死于缓慢型心律失常,1例死于突发心跳骤停,1例死于胸腔出血致失血性休克,病死率5.18%。结论:心脏病病人术后病情变化快,危险性大,需密切监护,及时处理。若监护不力或处理不当,随时有可能造成不良后果,甚至危及生命。     

开放科学及建构的制度逻辑

科学与技术是两种不同的制度模式,前者属于科学共和国"Republic of Science",后者属于技术王国"Realm of Technology",两者具有天生的互补性。开放科学作为一种非市场化的激励制度,提出一套基于优先权的报酬体制,强调在知识产权保护前提下追求创新知识社会福利的最大化,对于催生高质量的研究和创新(Research&Innovation)至关重要。本文在阐述开放科学起源、发展与理论内涵的基础上,重点从公共资助、累积创新、知识产权保护和知识分工四个方面,深入探究了开放科学建构的制度逻辑。