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强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

同济大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 520-531页

作者：何逸煦林泓熠刘洋杨澜曲小波华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 长安大学信息工程学院陕西西安710064 清华大学车辆与运载学院北京100084

围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应... 详细信息

围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。

关键词：强化学习自动驾驶人工智能

基于重采样的不平衡分类问题的集成算法性能研究

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基于重采样的不平衡分类问题的集成算法性能研究

作者：冉冰逸重庆理工大学

学位级别：硕士

随着信息技术的迅速发展,全球各个领域都在经历数据驱动的社会转型,大量的数据被收集、存储和分析,为决策提供支持。在这一过程中,数据分类作为数据分析的基础性任务之一,受到了广泛的关注。在许多实际场景中,不同类别的样本数量分布往... 详细信息

随着信息技术的迅速发展,全球各个领域都在经历数据驱动的社会转型,大量的数据被收集、存储和分析,为决策提供支持。在这一过程中,数据分类作为数据分析的基础性任务之一,受到了广泛的关注。在许多实际场景中,不同类别的样本数量分布往往不均衡,这带来了一系列挑战,如模型偏差、评估失真和泛化能力下降等。信贷数据是常见的标志性不平衡数据。随着互联网的普及和发展,网上信贷业务的便利性和快速性吸引了更多的借款人,但同时也增加了信贷机构评估和控制借款人信用风险的难度。利用借款人的个人信息和与贷款相关的其他因素生成预测模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用风险,从而及时采取相应的措施来降低违约风险。基于公开的不平衡数据集,本文对重采样方法下SVM、随机森林、Ada Boost、GBDT、XGBoost和Light GBM六种机器学习算法的分类预测结果进行了对比分析,发现重采样方法能够提升模型的效果,其中Light GBM算法的表现更加出色;其次,本文通过对设立八组蒙特卡洛模拟数据进行实验,讨论了在不同特征维数和不平衡率的数据集中重采样方法与Light GBM算法结合的表现,并得到了一定的结论。最后,本文对信贷数据进行了实证分析,选择Light GBM和ROS+Light GBM建立违约预测模型,以用F1分数、AUC值和AP值为评价指标,发现随机采样后的模型对少数类违约样本的预测效果更好,ROS+Light GBM模型无论是从整体分类效果还是对少数类的正确分类上都优于Light GBM模型。本文在对不平衡数据和信贷不平衡数据集违约预测研究成果进行梳理的基础上,选定F1分数作为模型效果的主要衡量指标,对不同采样方法下的机器学习算法的分类预测性能进行了比较,明确了重采样方法对及算法性能有一定的影响,发现了一定的规律进行总结,并在信贷数据集上进行了实证,具有一定的应用价值。

关键词：不平衡数据重采样集成算法信贷数据

考虑容量共享的新能源-电网-用户侧储能优化配置策略

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中国电机工程学报 2024年第14期44卷 5607-5619,I0014页

作者：郝丽丽吕肖旭丁逸行金坤坎南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏省南京市211816 南京磐控微型电网技术有限公司江苏省南京市211100

在新能源场站、电网和用户侧配置储能有助于新型电力系统的安全经济运行,目前大多针对某侧储能需求独立考虑配置方案。忽略各侧储能的相互支援能力与共享空间,易造成社会储能资源浪费和储能投资回报率降低。为此,该文基于新能源场站、... 详细信息

在新能源场站、电网和用户侧配置储能有助于新型电力系统的安全经济运行,目前大多针对某侧储能需求独立考虑配置方案。忽略各侧储能的相互支援能力与共享空间,易造成社会储能资源浪费和储能投资回报率降低。为此,该文基于新能源场站、电网和用户侧独立储能的收益模式分析,讨论各侧储能的容量共享能力,并提出新能源-电网-用户侧储能的容量共享机制。进一步提出考虑容量共享的新能源-电网-用户侧储能配置双层优化模型,上层为长周期储能优化配置模型,下层为计及容量共享的短周期储能优化调度模型。建立计及容量共享的三侧储能配置方案优化求解方法。通过算例验证表明,该文所提方法可以实现系统各侧储能的共享、协同配置,从而有效提高各侧储能的容量利用率,避免系统中储能的冗余配置。

关键词：新能源-电网-用户侧储能配置共享机制收益模式规划运行收益双层优化模型

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不同密度下相邻植被群的水流结构发展特性

工程科学与技术 2024年第3期56卷 189-196页

作者：蒋北寒杨洋蔡枫胡朝阳岳逸超福州大学土木工程学院福建福州350116 福建省水动力与水工程重点实验室福建福州350000

植被群是河流动力系统的基本组成要素,通常成群存在于河道中,相邻植被群之间相互作用,对河道水流结构产生影响。本文采用均匀圆柱体木棍模拟刚性植株,交错排列组成疏密不同的圆形植被群,并排布置于水槽中,研究不同密度下相邻植被群的水... 详细信息

植被群是河流动力系统的基本组成要素,通常成群存在于河道中,相邻植被群之间相互作用,对河道水流结构产生影响。本文采用均匀圆柱体木棍模拟刚性植株,交错排列组成疏密不同的圆形植被群,并排布置于水槽中,研究不同密度下相邻植被群的水流结构特性。试验结果表明:与单一植被群相比,水流流经并排植被群时,其结构呈现不一样的特点,据此提出相邻植被群的水流结构纵向发展分区:上游调整区、内部调整区、内外剪切层发展区、尾流融合区以及流速恢复区。流速自植被群上游某一断面开始减小,并一直持续至植被群前端,流速减幅随植被群密度增大而增大,此区域为上游调整区;植被群密度对上游调整区长度无显著影响。流经植被区时,单植中心线流速进一步减小,两植中心线流速迅速增加,此区域为内部调整区;该区域内植被群密度越大,单植中心线流速减幅越大。植被群下游,单植中心线流速自植被群末端沿程减小,直至产生流速最小值,此区域为内外剪切层发展区;单植中心线最小流速随植被群密度增大而减小并趋于0,内外剪切层发展长度L_(1)随植被群密度增大先减小后趋于稳定。两植中心线流速在植被群末端出现最大值,随后沿程减小,在距离植被群末端L_(m)处出现最小值,植被群密度越大,两植中心线最大流速越大,两植中心线最小流速及L_(m)越小。定义(L_(m)-L_(1))为尾流融合区,此区域内单植中心线流速沿程增加,在L_(m)处与两植中心线流速相等,此时两个外剪切层相遇,左右植被群尾流在横向掺混的作用下,融合成一个大的尾流结构。本文还提出了出流流速、最小尾流流速及两植中心线最小流速的计算公式。

关键词：相邻植被群植被密度流速水流结构发展尾流

基于PI建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略

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工程科学与技术 2024年第1期56卷 11-21页

作者：张琴张蒸忠洪逸帆顾邦平胡雄上海海事大学物流工程学院上海201306

海上起重船受风、浪、涌影响会产生剧烈的船舶姿态变化,造成起重机和货物的位姿变化,对货物和人员存在安全隐患,波浪补偿平台的稳定性控制能有效减少复杂海况下船舶运动对海上作业安全性、稳定性和精准性的影响,对浮式起重船海上设备精... 详细信息

海上起重船受风、浪、涌影响会产生剧烈的船舶姿态变化,造成起重机和货物的位姿变化,对货物和人员存在安全隐患,波浪补偿平台的稳定性控制能有效减少复杂海况下船舶运动对海上作业安全性、稳定性和精准性的影响,对浮式起重船海上设备精准装载作业极其重要。针对补偿平台的迟滞非线性导致的建模困难和控制不精确问题,本文提出基于PI(Prandtle–Ishlinskii)建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略。首先,通过实验得到补偿系统的迟滞效应曲线,分析系统迟滞环建立PI迟滞模型,并采用递推最小二乘法辨识模型的各个参数,从而求得系统模型。然后,基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性设计反步控制补偿方法,并结合滑模控制规律加快初始控制速度。最后,将反步滑模法应用于补偿系统,采用MATLAB软件仿真在规则波和不规则波下的响应来验证算法和模型的正确性,并在工控机中用C#编写控制程序,驱动运动控制卡控制伺服电机带动电缸进行补偿运动,同时通过传感器采集系统运动的实时数据,并反馈给工控机形成闭环,以期验证补偿平台在补偿规则波和不规则波下的补偿效果。实验结果表明,所建立的斯图尔特(Stewart)浮式平台中,PI迟滞模型具有良好的精度,反步终端滑模控制算法在Stewart平台的实际控制中能够很好地补偿波浪运动,相比比例–积分–微分控制(PID)、反步法、强化学习等控制方法,反步终端滑模方法能快速较好跟踪期望位移,补偿精度达到0.9729。

关键词：主动波浪补偿 PI迟滞模型反步终端滑模控制斯图尔特浮式平台

生物大分子的量子计算模拟:并行量子计算的初步探索

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科学通报 2024年第15期69卷 1967-1969页

作者：商红慧范逸刘杰杨金龙中国科学技术大学精准智能化学重点实验室合肥230026 中国科学技术大学合肥国家实验室合肥230088

量子计算是一项新兴的变革性的加速计算方法.它利用量子力学原理来进行新颖的计算,使得量子计算机的处理能力随着比特数的增加而呈指数级上升,这为经典计算机所无法解决的难题(比如量子计算化学)提供了有效的解决方案,可以实现对真实量... 详细信息

量子计算是一项新兴的变革性的加速计算方法.它利用量子力学原理来进行新颖的计算,使得量子计算机的处理能力随着比特数的增加而呈指数级上升,这为经典计算机所无法解决的难题(比如量子计算化学)提供了有效的解决方案,可以实现对真实量子体系的直接模拟.

关键词：量子力学原理量子计算量子体系生物大分子直接模拟加速计算变革性比特数

如何在海外视频社交媒体上讲好中国故事？——2019-2021年油管（YouTube）不同类型账号之间的多层议程设置研究

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国际新闻界 2024年第2期46卷 6-31页

作者：张伊妍邵逸涵中国人民大学新闻与社会发展研究中心中国人民大学新闻学院

社交媒体时代的来临拓宽了人们的消息来源，打破了传统媒体作为“把关人”的垄断地位。随着多媒体技术的发展和碎片化、快捷化阅读习惯的产生，视频类社交媒体日益成为全球用户的信息摄入的新阵地，也成为国际传播的新战场。本文对2019... 详细信息

社交媒体时代的来临拓宽了人们的消息来源，打破了传统媒体作为“把关人”的垄断地位。随着多媒体技术的发展和碎片化、快捷化阅读习惯的产生，视频类社交媒体日益成为全球用户的信息摄入的新阵地，也成为国际传播的新战场。本文对2019年-2021年在油管（You Tube）上发布的387730条中英文中国相关视频进行了内容分析和语义网络分析，揭示了海外视频社交媒体上的中国相关子议题的类型、时间变化和跨语言差异。第二层和第三层议程设置分析的结果显示，尽管其他类型账号在对中国形象的构建上联系紧密，媒体账号则呈现出相对独立的议程，并未很好融入油管舆论场。本研究对国际传播理论和议程设置理论的结合作出了理论贡献，创新性地结合传统与计算传播方法对比了第二、三层议程设置效果，并对我国对外传播拓展视频类渠道提出了具体策略建议。

关键词：国际传播中国对外传播视频社交媒体议程设置理论计算传播

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企业数字化转型对现金资源配置的影响研究

企业数字化转型对现金资源配置的影响研究

作者：刘永逸兰州财经大学

学位级别：硕士

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,发展数字经济是支撑我国经济实现高质量发展的重要动力。在各项政策的持续推进下,我国数字经济的发展如火如荼。对企业来说,面对汹涌澎湃的数字经济大潮,数字化转型已然成为关乎企业... 详细信息

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,发展数字经济是支撑我国经济实现高质量发展的重要动力。在各项政策的持续推进下,我国数字经济的发展如火如荼。对企业来说,面对汹涌澎湃的数字经济大潮,数字化转型已然成为关乎企业生存和长远发展的“必修课”。已有研究表明,数字化转型会对企业经营管理的各个方面产生深远的经济效应。然而,作为一种资源配置的组织方式,数字化转型对企业资源配置的潜在影响尚未得到足够关注。现金是企业的“血液”,这一资源的有效配置对企业具有重要意义。但是,在上市公司中,这一宝贵的资源却常常出现持有不足或过度持有的问题。因此,本文主要目的是研究数字化转型是否能帮助企业合理配置现金资源。基于此主要目的,本文将超额现金持有水平作为反映企业现金资源配置情况的代理变量,发现数字化转型能够抑制超额现金持有水平,优化企业的现金资源配置。机制分析表明,企业数字化转型通过优化供需管理、提升公司透明度和加强内部控制作用于现金资源的配置。此外,本文从产权性质、企业所面临的环境不确定性程度和地区市场化水平三个角度进行了异质性分析,发现在非国有、面临较高环境不确定性和较低市场化水平的企业中,上述效果更为明显。经济后果方面,企业数字化转型对现金资源配置的优化最终有助于提高现金对公司价值的贡献。本文的理论意义在于从资源配置视角贡献于企业数字化转型经济后果的相关研究,同时为现有关于数字化转型与现金资源配置的研究中存在的矛盾提供了不同角度的解释。现实意义在于为企业深入理解数字化转型,关注并优化现金资源的配置提供了借鉴,为政府针对性地制定政策支持企业数字化转型和促进金融市场流动性管理提供了启示。

关键词：企业数字化转型现金资源配置信息不对称代理问题

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智能物质的创制与应用

科学通报 2024年

作者：蒋冯逸邵宇张文彬北京大学化学与分子工程学院软物质科学与工程中心高分子化学与物理教育部重点实验室北京分子科学国家研究中心北京智源人工智能研究院

人工智能的崛起正深刻地影响着我们的社会,也催生出智能物质这一新兴的交叉研究领域.智能物质是由分子组装而成的复杂物质体系,包含传感、存储和驱动基元及其之间的相互作用网络.复杂相互作用导致“涌现”现象的产生,使智能物质能够胜... 详细信息

人工智能的崛起正深刻地影响着我们的社会,也催生出智能物质这一新兴的交叉研究领域.智能物质是由分子组装而成的复杂物质体系,包含传感、存储和驱动基元及其之间的相互作用网络.复杂相互作用导致“涌现”现象的产生,使智能物质能够胜任特定的功能,并可实现自主的学习、适应和进化.目前,智能物质的创制主要有“自下而上”和“自上而下”两种策略,前者通过设计分子基元及其相互作用,构造全新的智能体系;后者通过改造生命体等已有体系,赋予全新的功能角色.智能物质具有独特的应用场景,本文以柔性器件与软体机器人、生物医学应用为例,阐述了智能物质的优势和广阔前景.智能物质的研究是物质科学的机遇与挑战,也是人工智能领域的新方向.

关键词：智能物质分子组装相互作用网络涌现合成生物学软体机器人