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无人机边缘计算:架构、多址接入与计算卸载

系统工程与电子技术 2024年第9期46卷 3198-3210页

作者：刘鹏涛雷菁刘伟国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)边缘计算技术将UAV平台与移动边缘计算技术相结合,充分利用UAV的灵活性和机动性,为用户设备提供及时有效的计算服务。从UAV边缘计算的网络架构入手,提出基于网络功能虚拟化和软件定义网络的技术架... 详细信息

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)边缘计算技术将UAV平台与移动边缘计算技术相结合,充分利用UAV的灵活性和机动性,为用户设备提供及时有效的计算服务。从UAV边缘计算的网络架构入手,提出基于网络功能虚拟化和软件定义网络的技术架构。针对UAV边缘计算的关键技术,总结对比UAV边缘计算中不同的多址接入方案,并从不同的优化目标出发,对基于经典非凸优化、博弈论以及人工智能方法的计算卸载策略进行总结和分析。最后,探讨和展望未来的研究方向。

关键词：无人机移动边缘计算网络架构多址接入计算卸载

基于场路结合的大功率直线超声波电机压电-热-结构多物理场分析

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电工技术学报 2024年第2期39卷 423-433页

作者：李响郭鹏涛丁远合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

物理场分析对于大功率直线超声波电机的设计与优化至关重要,该文提出一种基于场路结合的超声波电机压电-热-结构多物理场解耦分析方法,解决了超声波电机传统多物理场分析方法无法兼顾分析效率与计算精度的问题。基于场的观点建立压电-... 详细信息

物理场分析对于大功率直线超声波电机的设计与优化至关重要,该文提出一种基于场路结合的超声波电机压电-热-结构多物理场解耦分析方法,解决了超声波电机传统多物理场分析方法无法兼顾分析效率与计算精度的问题。基于场的观点建立压电-结构耦合以及热-结构耦合有限元模型,基于路的观点构建定子电-振-热耦合损耗计算模型及其二维热网络模型,在此基础上通过超声波电机内部固有的电-振-热耦合效应实现压电-热-结构多物理场耦合分析,并实现了对多场耦合作用下电机作动性能、电气特性、温升特性以及关键部件机械强度的快速同步评估。利用该方法对一台V型定子大功率直线超声波电机进行理论建模与分析,仿真和实验结果表明,所提出的方法可为大功率直线超声波电机的多物理场分析及多场耦合优化设计提供理论参考。

关键词：超声波电机多物理场场路结合性能评估

ALK重排Spitz黑色素细胞瘤2例临床病理及分子遗传学分析

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中华病理学杂志 2024年第8期53卷 816-821页

作者：涂媛卢婉平王坚复旦大学附属肿瘤医院病理科、复旦大学上海医学院肿瘤学系上海200032 上海阿克曼医学检验所上海200331

目的探讨间变性淋巴瘤激酶(ALK)重排Spitz黑色素细胞瘤(ALK rearranged Spitz melanocytoma)临床病理、免疫组织化学及分子病理学特征。方法收集复旦大学附属肿瘤医院病理科2020年8月院外会诊病例及上海阿克曼医学检验所2022年6月会诊病... 详细信息

目的探讨间变性淋巴瘤激酶(ALK)重排Spitz黑色素细胞瘤(ALK rearranged Spitz melanocytoma)临床病理、免疫组织化学及分子病理学特征。方法收集复旦大学附属肿瘤医院病理科2020年8月院外会诊病例及上海阿克曼医学检验所2022年6月会诊病例,共2例皮肤ALK重排Spitz黑色素细胞瘤。回顾性分析其临床病理学资料,分别进行光镜观察、免疫组织化学标记和分子检测,并复习相关文献。结果2例病例,男性和女性各1例,年龄分别为8岁和11岁。表现为右大腿和左耳廓皮肤息肉样新生物,最大径分别为1.0 cm和1.2 cm。镜下观察,肿瘤由中等偏大的上皮样至胖梭形细胞组成,在皮肤真皮浅层内呈巢状、丛状或束状排列。瘤细胞胞质丰富,嗜伊红色,核呈圆形或卵圆形,可见小核仁。例2瘤细胞显示轻至中度多形性,并可见核分裂象(平均2个/mm2)。免疫组织化学标记显示,瘤细胞弥漫表达S-100蛋白、SOX10和ALK(1A4和D5F3),不表达HMB45、PNL2和MiTF。荧光原位杂交检测显示均有ALK基因重排。二代测序分别检测出KANK1::ALK融合和TPM3::ALK融合基因。2例病例分别随访34和14个月,均无复发或转移。结论ALK重排Spitz黑色素细胞瘤是Spitz黑色素细胞瘤的一种少见分子亚型,好发于儿童和青少年,以具有Spitz样形态、丛状生长方式、弥漫表达ALK和ALK融合基因为特征。部分病例显示多形性和核分裂活性,需注意与Spitz黑色素瘤相鉴别。

关键词：软组织肿瘤诊断鉴别 Spitz黑色素细胞瘤

基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法

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重庆师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期41卷 109-118页

作者：陈伟炳白富生重庆师范大学数学科学学院重庆401331 重庆国家应用数学中心重庆401331

针对结构化道路下自动驾驶汽车的轨迹跟踪问题,提出了一种基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法。首先基于凸近似避障原理,对安全约束进行优化,适当缩小轨迹可行域,只保留与特定周车交互相关的部分可行点;然后结合模型预测... 详细信息

针对结构化道路下自动驾驶汽车的轨迹跟踪问题,提出了一种基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法。首先基于凸近似避障原理,对安全约束进行优化,适当缩小轨迹可行域,只保留与特定周车交互相关的部分可行点;然后结合模型预测控制算法,建立低速场景下线性化的自行车运动学模型,以轨迹跟踪误差最小为目标,考虑自车和周车的外形、道路几何约束和安全约束,构造多个与静态路径相关的最优控制问题,使用外罚函数处理约束,基于序列二次规划方法进行求解,选择最优轨迹进行跟踪。在Carla仿真平台上的高速公路仿真实验结果表明提出的基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法虽然通过效率有所下降,但是驾驶安全性得到充分保障,并且轨迹跟踪性能未受影响,因此该方法能够有效降低自动驾驶中的决策风险。

关键词：自动驾驶轨迹跟踪凸近似避障集成决策与控制

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我国碳排放强度及其影响因素研究

我国碳排放强度及其影响因素研究

作者：崔炳伟北方工业大学

学位级别：硕士

全球气候变暖是人类面临的重大环境问题,由此引起的气候变化已严重影响到人类生存的环境和日常生活。中国高度重视并积极应对气候变化问题,已将控制温室气体排放和降低碳排放强度作为应对气候变化的核心工作。中国地域广阔,不同地区的... 详细信息

全球气候变暖是人类面临的重大环境问题,由此引起的气候变化已严重影响到人类生存的环境和日常生活。中国高度重视并积极应对气候变化问题,已将控制温室气体排放和降低碳排放强度作为应对气候变化的核心工作。中国地域广阔,不同地区的资源禀赋、人口规模、经济发展水平和产业结构等都存在较大的差异性,在充分认识不同区域碳排放影响因素的基础上制定针对性的碳减排政策,是中国政府最为迫切的任务。本文对全国和30个省市的碳排放量和碳排放强度进行了测算,运用探索性空间数据分析对我国碳排放强度的时空演变特征和空间相关性进行了分析,选用人口数量、人均收入水平、能源强度、能源结构、产业结构、城镇化率、外商投资额、公共交通、碳交易试点情况作为影响因素,构建SDM-STIRPAT模型和DSDM-STIRPAT模型对我国碳排放强度的影响因素进行了分析,利用CNN模型结合情景分析法对我国分省碳排放强度进行了预测。实证分析结果表明:(1)我国碳排放量在1997-2021年间呈现波动上升的趋势,其中1997-2012年间呈现逐年上升趋势,在2012-2021年间呈现平稳态势。碳排放强度均呈现稳步下降趋势。(2)我国30个省市的碳排放强度呈现波动下降趋势,且不同省份下降速度存在差异。除2000-2003年外,我国碳排放强度存在空间自相关性,各省存在较高的空间集聚情况。(3)人均收入水平的增加、人口数量的增加、能源强度的减小、能源结构的优化、产业结构的转型、公共交通的增加、碳交易试点的运营均会导致碳排放强度的降低,其中,人均收入水平、人口数量、能源强度和能源结构对碳排放强度的影响较显著。(4)在不同情景下,除宁夏回族自治区外我国29个省份的碳排放强度在2022-2035年均保持下降趋势,宁夏回族自治区的碳排放强度呈现先升后降的变化趋势。根据实证结论,本文还就优化产业结构、增加科技投入、完善碳交易市场体系等方面提出政策建议。

关键词：碳排放强度影响因素空间计量模型 CNN模型

贸易便利化对中国进口RCEP其他成员国水产品的影响研究

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贸易便利化对中国进口RCEP其他成员国水产品的影响研究

作者：卢国基商务部国际贸易经济合作研究院

学位级别：硕士

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基于时域的电解槽生命周期预测算法研究

基于时域的电解槽生命周期预测算法研究

作者：景炳戌北方工业大学

学位级别：硕士

在现代社会的发展过程中,铝作为目前最经济实用的工业原材料之一,发挥着至关重要的作用,广泛应用于汽车制造、建筑、航空航天和食品包装等领域。铝电解槽在生产过程中会受到高温、腐蚀和机械应力等多种因素的影响,因此会发生各种各样故... 详细信息

在现代社会的发展过程中,铝作为目前最经济实用的工业原材料之一,发挥着至关重要的作用,广泛应用于汽车制造、建筑、航空航天和食品包装等领域。铝电解槽在生产过程中会受到高温、腐蚀和机械应力等多种因素的影响,因此会发生各种各样故障,影响企业的实际生产计划。提前发现铝电解槽可能存在的问题,并对铝电解槽进行及时的维护和更换,既有利于减少安全事故的发生,从而保障员工的生命财产安全,又有利于顺利地完成企业生产计划。目前基于时间序列分析电解槽生命周期的研究比较少,并且由于在电解铝的过程中会产生大量参数,不同参数之间相互关联,现有方法在准确性和实用性方面都存在着一定的局限性。本文基于电解铝生产过程中采集到的有关铝电解槽各个参数的原始数据,采用机器学习的方法对相关数据进行分析,刻画出铝电解槽的生命周期,并结合时间序列的相关算法实现了对铝电解槽生命周期的预测,为铝电解槽的健康管理和维护提供了一种新的方法。本论文的主要研究工作内容如下:铝电解槽各个参数的数据是通过智能化设备采集得到的,针对电解铝生产过程中复杂的车间环境,各个参数间又相互影响,需要对采集到的数据进行预处理:首先通过线性插补法处理数据中的缺失值;接下来采用箱线图的方法对数据中的异常值进行检测并进行处理;然后对所有数据进行归一化操作;最后对数据采用KPCA算法进行降维。数据处理完成后,通过LSTM-Attention模型刻画铝电解槽的生命周期时,需要将预处理后的铝电解槽数据作为模型输入进行训练,之后输出铝电解槽的生命周期,为后续通过时域算法预测铝电解槽生命周期奠定基础。课题针对Informer算法进行了一定的改进:采用相对位置编码和空洞因果卷积捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和增加模型的感受野;使用Log-Cosh函数提升模型的优化效率。实验结果表明,相较于传统的Informer算法,改进后的Informer算法的预测效果更好,能够更有效地进行铝电解槽生命周期的预测,有利于提高铝电解生产的效率和经济效益。结合上述算法研究,设计了铝电解槽生命周期预测系统。该系统实现了数据可视化分析、数据预处理、模型预测等功能,能够为生产技术人员提供重要的实践参考。

关键词：电解槽生命周期 Informer算法注意力机制长短期记忆神经网络

多空间尺度下土地利用类型对长三角地区水质的影响研究

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长江流域资源与环境 2024年第3期33卷 537-546页

作者：卢薪宇宋正姗李建江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院江苏徐州221006 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044

为深入探究不同空间尺度以及不同水情条件下,长三角地区水质空间格局与土地利用类型关系,选取了2021年316个测站的溶解氧浓度、pH值、总氮浓度、总磷浓度、高锰酸盐指数、水温、氨氮浓度、电导率和浊度等9个水质指标月平均数据,以测站... 详细信息

为深入探究不同空间尺度以及不同水情条件下,长三角地区水质空间格局与土地利用类型关系,选取了2021年316个测站的溶解氧浓度、pH值、总氮浓度、总磷浓度、高锰酸盐指数、水温、氨氮浓度、电导率和浊度等9个水质指标月平均数据,以测站为中心,划分500、2 000 m缓冲区及子流域缓冲区,采用综合因子评价法、Pearson相关性分析和冗余分析等方法研究水质空间分布特征及土地利用类型影响。结果表明:(1)长三角整体水质较优,为Ⅱ级,主要污染物为氮磷和有机物,其中西南地区总磷浓度高,东北地区低;(2)同时,该区域水质枯水期和丰水期差异明显,表现为枯水期电导率、总氮和溶解氧均高于丰水期;(3)土地利用类型对水质影响明显,小尺度上,影响水质的主要土地类型为农业用地;此外,林地对水质影响在枯水期较丰水期强。在大尺度上,林地对区域水质影响较大。因此,小区域尺度上开展合理的农业措施管理和大区域尺度实施退耕还林还湖等措施对长三角地区水体生态治理具积极意义。

关键词：长三角水质评价土地利用时空尺度

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多源数据驱动的隧道场景驾驶员识别方法

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 81-93页

作者：金盛周梦涛白聪聪浙江大学智能交通研究所杭州310058 浙江大学中原研究院郑州450000

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境... 详细信息

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。

关键词：交通工程驾驶员识别深度学习隧道场景多头注意力机制多尺度卷积

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