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车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 425-434页

作者：穆梦雪赵龙北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数字导航中心北京100191 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室北京100191

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和... 详细信息

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

关键词：多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合里程计测速补偿模型次优增益融合分布式滤波

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儿童卵巢畸胎瘤蒂扭转1例并文献复习

临床个性化医学 2024年第3期3卷 822-825页

作者：张淑红常大芸山东大学附属威海市立医院儿科山东威海

目的:总结1例卵巢畸胎瘤蒂扭转患儿的临床特点及诊疗经过,提高对该疾病的认识。方法:回顾性分析2024年7月山东大学附属威海市立医院儿科收治的1例卵巢畸胎瘤蒂扭转患儿的临床特点及诊疗经过,并进行相关文献复习。结果:患儿以下腹痛、呕... 详细信息

目的:总结1例卵巢畸胎瘤蒂扭转患儿的临床特点及诊疗经过,提高对该疾病的认识。方法:回顾性分析2024年7月山东大学附属威海市立医院儿科收治的1例卵巢畸胎瘤蒂扭转患儿的临床特点及诊疗经过,并进行相关文献复习。结果:患儿以下腹痛、呕吐及低热为临床表现,在诊断为急性胃肠炎后予禁饮食、补液及止吐治疗,腹痛不缓解。完善腹部超声检查考虑畸胎瘤,急症行腹腔镜双侧卵巢肿瘤剥除术,最终诊断卵巢畸胎瘤蒂扭转。结论:对于下腹痛的女性儿童,需注意卵巢畸胎瘤可能,及时借助腹部超声检查明确诊断,避免误诊及漏诊对患儿造成不可逆的损害。Objective: To summarize the clinical characteristics and treatment outcome of 1 cases of torsion of ovarian teratoma pedicle in children so as to improve clinician’s awareness of the disease. Methods: Retrospective analysis of the clinical characteristics and diagnosis and treatment process of a child with torsion of ovarian teratoma pedicle admitted to the pediatrics department of Weihai Municipal Hospital affiliated with Shandong University in January 2024, and relevant literature review. Results: The clinical manifestations of the child are abdominal pain, vomiting, and low-grade fever. After being diagnosed with acute gastroenteritis, the child is treated with dietary restriction, fluid replacement, and antiemetic therapy, but the abdominal pain does not improve. Complete abdominal ultrasound examination to consider teratoma, emergency laparoscopic bilateral ovarian tumor resection surgery was performed, and the final diagnosis was ovarian teratoma torsion. Conclusions: For female children with lower abdominal pain, attention should be paid to the possibility of ovarian teratoma, and timely diagnosis should be confirmed through abdominal ultrasound examination to avoid misdiagnosis and missed diagnosis, which may cause irreversible damage to the child.

关键词：卵巢畸胎瘤儿童扭转

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新媒体环境下高校辅导员团队胜任力研究

思想教育研究 2024年第1期 132-138页

作者：孙沐芸南京航空航天大学马克思主义学院江苏南京211106

新媒体环境下,高校辅导员亟须发挥团队作用提升战斗力,才能更好地胜任立德树人根本任务,高校辅导员团队建设成为提升大学生思想政治工作质量的重要任务。基于胜任力理论与瀑布模型,经过多轮专家访谈后提炼出新媒体环境中高校辅导员团队... 详细信息

新媒体环境下,高校辅导员亟须发挥团队作用提升战斗力,才能更好地胜任立德树人根本任务,高校辅导员团队建设成为提升大学生思想政治工作质量的重要任务。基于胜任力理论与瀑布模型,经过多轮专家访谈后提炼出新媒体环境中高校辅导员团队胜任力要素,初步构建模型,通过问卷调查和数据分析,对模型展开实证检验,进而构建高校辅导员团队胜任力模型。并据此提出以团队胜任力为中心的新媒体环境下辅导员团队建设与管理建议,以供政策参考与实践。

关键词：高校辅导员团队团队胜任力新媒体瀑布模型

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动机视角下员工时间偷窃的产生机制及影响

心理科学进展 2024年第3期32卷 433-450页

作者：胡碧芸孟亮上海外国语大学国际工商管理学院上海200083 上海外国语大学组织行为与组织神经科学研究所上海200083 上海市脑机协同信息行为重点实验室上海200083

员工时间偷窃往往被认为是负面的职场偏差行为,会给企业带来不容忽视的损失。以往研究尚未系统探讨其产生机制,对其影响的研究更为有限。因此,如何科学地管理时间偷窃尚无定论。本研究从员工视角出发,构建时间偷窃动机的理论模型,并通... 详细信息

员工时间偷窃往往被认为是负面的职场偏差行为,会给企业带来不容忽视的损失。以往研究尚未系统探讨其产生机制,对其影响的研究更为有限。因此,如何科学地管理时间偷窃尚无定论。本研究从员工视角出发,构建时间偷窃动机的理论模型,并通过质性研究整合时间偷窃的具体动机并编制相应量表。在此基础上,从行为者和观察者视角探讨不同动机驱动的时间偷窃对职场行为的影响及机制,进而探究如何有效干预消极动机驱动的时间偷窃及其影响。本研究旨在全面理解时间偷窃动机,阐明不同动机的时间偷窃带来的差异化影响,为有效预防和干预时间偷窃问题提供理论和实践指导。

关键词：时间偷窃职场偏差行为动机观察者

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基于数据滤波的随机梯度辨识方法

控制与决策 2024年第7期39卷 2259-2266页

作者：丁锋郑嘉芸张霄徐玲江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对有色噪声干扰下的随机系统,利用数据滤波技术,对输入输出数据进行滤波,将具有滑动平均噪声的原始系统转换为白噪声干扰下的系统,提出有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广随机梯度算法,并对该算法进行收敛性分析.此外,为了提高参数... 详细信息

针对有色噪声干扰下的随机系统,利用数据滤波技术,对输入输出数据进行滤波,将具有滑动平均噪声的原始系统转换为白噪声干扰下的系统,提出有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广随机梯度算法,并对该算法进行收敛性分析.此外,为了提高参数估计的精度和加快算法的收敛速度,使用多新息辨识理论提出滤波多新息增广随机梯度算法,并分析其收敛性.与增广随机梯度算法相比,所提出的滤波增广随机梯度算法和滤波多新息增广随机梯度算法可以得到更高精度的参数估计.最后,通过仿真实例表明了所提出算法的有效性.

关键词：参数估计多新息辨识数据滤波随机系统随机梯度收敛性分析

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梯度聚合增强对抗样本迁移性方法

计算机工程与应用 2024年第14期60卷 275-282页

作者：邓诗芸凌捷广东工业大学计算机学院广州510006

基于深度神经网络的图像分类模型容易受到对抗样本的攻击。现有研究表明,白盒攻击已经能够实现较高的攻击成功率,但在攻击其他模型时对抗样本的可迁移性较低。为提高对抗攻击的可迁移性,提出一种梯度聚合增强对抗样本迁移性方法。将原... 详细信息

基于深度神经网络的图像分类模型容易受到对抗样本的攻击。现有研究表明,白盒攻击已经能够实现较高的攻击成功率,但在攻击其他模型时对抗样本的可迁移性较低。为提高对抗攻击的可迁移性,提出一种梯度聚合增强对抗样本迁移性方法。将原始图像与其他类别图像以特定比例进行混合,得到混合图像。通过综合考虑不同类别图像的信息,并平衡各类别之间的梯度贡献,可以避免局部振荡的影响。在迭代过程中聚合当前点的邻域其他数据点的梯度信息以优化梯度方向,避免对单一数据点的过度依赖,从而生成具有更强迁移性的对抗样本。在ImageNet数据集上的实验结果表明,所提方法显著提高了黑盒攻击的成功率和对抗样本的可迁移性。在单模型攻击上,该方法在四种常规训练模型的平均攻击成功率为88.5%,相比Admix方法提升了2.7个百分点;在集成模型攻击上平均攻击成功率达到了92.7%。此外,该方法可以与基于转换的对抗攻击方法相融合,在三种对抗训练模型上平均攻击成功率相较Admix方法提高了10.1个百分点,增强了对抗攻击的可迁移性。

关键词：深度神经网络对抗攻击可迁移性梯度聚合

刈割留茬高度对蒙古黄芪药材产量与品质的影响

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中药材 2024年 1351-1355页

作者：李晓杰张晓明尹大保花梅穆赢通王俊杰内蒙古农业大学草原与资源环境学院内蒙古自治区中蒙药材良种繁育工程技术研究中心

目的:探究刈割后不同留茬高度对蒙古黄芪药材产量和主要有效成分含量的影响,筛选出对药材产量影响较小的最佳刈割留茬高度,为蒙古黄芪地上部分饲草多功能开发利用提供科学依据。方法:以移栽后二年生蒙古黄芪田间植株为材料,设置4种不同... 详细信息

目的:探究刈割后不同留茬高度对蒙古黄芪药材产量和主要有效成分含量的影响,筛选出对药材产量影响较小的最佳刈割留茬高度,为蒙古黄芪地上部分饲草多功能开发利用提供科学依据。方法:以移栽后二年生蒙古黄芪田间植株为材料,设置4种不同留茬高度(5、10、15、20 cm)进行刈割,测定刈割后收获期药材产量相关性状指标,并采用UPLC-MS法测定药材根中黄芪甲苷与毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量。结果:留茬高度为15 cm时药材产量与未刈割对照组相比无显著差异,且药材中黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量较对照组分别增长0.019%和0.027%。合适的刈割高度可以在对药材产量影响较小的前提下,促进药材中两种主要有效成分的积累。结论:雨季过后对蒙古黄芪地上植株进行适宜留茬高度(15 cm)的刈割对药材产量影响较小,并且能显著提高药材中黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷的含量。

关键词：蒙古黄芪刈割留茬高度药材产量有效成分含量

美国州级政治国家化——联邦制下极化政党的权力下渗

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当代世界与社会主义 2024年第1期 141-148页

作者：穆若曦北京外国语大学北外学院

随着政治极化加剧,美国民主党与共和党在国家层面的对峙愈发激烈,国会议程时常陷入僵局。两党已逐渐将目光转向州一级,将州政府转变为影响美国国家政治决策的引擎。在这个过程中,州政党及州级政治逐渐变得国家化,不同政党控制的州之间... 详细信息

随着政治极化加剧,美国民主党与共和党在国家层面的对峙愈发激烈,国会议程时常陷入僵局。两党已逐渐将目光转向州一级,将州政府转变为影响美国国家政治决策的引擎。在这个过程中,州政党及州级政治逐渐变得国家化,不同政党控制的州之间政策差异化加剧。极化的全国性政党通过选举控制等手段影响州级政治,推进其全国性政策议程。美国代议制民主建立在基于地域区划的代表权基础上,随着极化的全国性政党在美国政治中推动日益增长的国家化力量,联邦制下各州政府的“安全阀”作用不断弱化。国家及地方层面广泛存在的、激烈的政治极化对联邦体制及美国民主均造成不可忽视的威胁。

关键词：美国政党政治极化联邦制州级政治

扩展目标跟踪中基于深度强化学习的传感器管理方法

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自动化学报 2024年第7期50卷 1417-1431页

作者：张虹芸陈辉张文旭兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

针对扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)优化中的传感器管理问题,基于随机矩阵模型(Random matrices model,RMM)建模扩展目标,提出一种基于深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)的传感器管理方法.首先,在部分可观测... 详细信息

针对扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)优化中的传感器管理问题,基于随机矩阵模型(Random matrices model,RMM)建模扩展目标,提出一种基于深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)的传感器管理方法.首先,在部分可观测马尔科夫决策过程(Partially observed Markov decision process,POMDP)理论框架下,给出基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法的扩展目标跟踪传感器管理的基本方法;其次,利用高斯瓦瑟斯坦距离(Gaussian Wasserstein distance,GWD)求解扩展目标先验概率密度与后验概率密度之间的信息增益,对扩展目标多特征估计信息进行综合评价,进而以信息增益作为TD3算法奖励函数的构建;然后,通过推导出的奖励函数,进行基于深度强化学习的传感器管理方法的最优决策;最后,通过构造扩展目标跟踪优化仿真实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：传感器管理扩展目标跟踪深度强化学习双延迟深度确定性策略梯度信息增益