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基于遥感数据的潮滩区域路径规划算法研究

计算机工程 2025年

作者：李忠伟王鹏皓罗偲中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院

针对无人车在潮滩这类泥泞崎岖地形中无法高效抵达目标点的问题，提出了一种基于A*算法的改进算法Tidal-A*（TA*）为其规划最优路径。结合潮滩环境特点，提出使用路径土壤含水量（Soil Moisture Content， SMC）、路径高度起伏、路径长... 详细信息

针对无人车在潮滩这类泥泞崎岖地形中无法高效抵达目标点的问题，提出了一种基于A*算法的改进算法Tidal-A*（TA*）为其规划最优路径。结合潮滩环境特点，提出使用路径土壤含水量（Soil Moisture Content， SMC）、路径高度起伏、路径长度共同衡量生成路径质量。针对环境信息难以直接获取的问题，使用无人机搭载高光谱传感器、激光雷达扫描目标区域，提出了结合光谱预处理与Pearson相关系数的组合降维方法训练SMC反演模型。针对传统A*算法只能依据路径长度搜索路径的问题，在为三条约束分别设计代价函数的基础上，提出了综合多约束的代价函数。针对传统A*算法无法依据需求改变路径的问题，设计系数组合控制代价函数中各约束占比，同时解决了不同约束间数量级不统一的问题。针对传统A*算法可能会忽略更优解的问题，改进启发函数的计算范围，使算法能以路径的冗余换取其它约束的优化。仿真结果表明，使用所训练模型的决定系数R2为0.784，相对分析误差RPD为2.151，相比直接反演分别提升了38%、33.8%；TA*算法生成的路径相比传统算法，路径长度、路径SMC、路径高度起伏最高分别减少3.4%、5.1%、18.7%。

关键词： A*算法路径规划遥感土壤含水量反演高光谱图像数字高程模型

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算法黑箱研究：基于认知科学的视角

科学学研究 2025年

作者：张珺皓吉林大学理论法学研究中心

从认知维度对算法黑箱进行研究，是已有的技术路线和规范路线之外的第三条路径，人们将期望使用与理解人类认知相同的概念框架来理解算法黑箱。比起人类心智黑箱，对算法黑箱要求更高的透明度，由此形成了“算法黑箱—透明度—责任制”... 详细信息

从认知维度对算法黑箱进行研究，是已有的技术路线和规范路线之外的第三条路径，人们将期望使用与理解人类认知相同的概念框架来理解算法黑箱。比起人类心智黑箱，对算法黑箱要求更高的透明度，由此形成了“算法黑箱—透明度—责任制”的架构，遮蔽了黑箱的陌生性与正当性等其他性质。反认知常识的是，算法黑箱也具有正向的认知功能，黑箱能够统一认知中组织层次之间的移动和从因果关系到机制的过程，可破除算法可解释性的神话和避免解释深度错觉，同时为黑箱的展开提供了水平或嵌套解释的方向，可采用介于“白箱”和“黑箱”之间的可视化“灰箱”阶梯解释方法。信息阶段和控制阶段的分析框架反思场景化规制的方法。对算法的信任分为固有信任、学习信任和情境信任，分别与人、算法与环境的因素有关。“算法厌恶”的减少与算法的客观性、人的自主过程、人类的社会评判担忧和算法对人类思想的侵入程度有关。

关键词：算法黑箱认知信任算法厌恶

卫星单目位姿估计的关键点检测与不确定度同步预测

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国防科技大学学报 2025年

作者：苏昂王梓王靖皓李璋国防科技大学空天科学学院图像测量与视觉导航湖南省重点实验室

卫星单目视觉位姿估计通常先提取卫星图像关键特征点，再求解PnP（Perspective-n-Points）问题得到摄像机与卫星之间的相对位姿关系，其中卫星关键点检测的精度是决定单目位姿估计精度的关键。针对该问题提出一种卫星关键点高精度检测... 详细信息

卫星单目视觉位姿估计通常先提取卫星图像关键特征点，再求解PnP（Perspective-n-Points）问题得到摄像机与卫星之间的相对位姿关系，其中卫星关键点检测的精度是决定单目位姿估计精度的关键。针对该问题提出一种卫星关键点高精度检测方法，该算法在预测关键点图像坐标的同时给出关键点坐标预测的不确定度，在此基础上构建加权的PnP约束方程求解相对位置和姿态，显著提升了卫星单目位姿估计精度。在公开的卫星单目位姿估计SPEED数据集上开展了相关实验，实验结果表明提出的同步预测关键点坐标与不确定度的卫星关键点检测方法能够有效提升关键点检测精度，并且通过求解加权的单目位姿估计问题显著提升了卫星单目位姿估计精度。

关键词：关键点检测不确定度预测 Transformer 单目视觉卫星位姿估计

美国Spruce Pine地区花岗伟晶岩高纯石英优质原料的矿物材料学特征

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矿物岩石 2025年

作者：王哲皓奚旺汪灵成都理工大学成都理工大学地质资源与地质工程博士后科研流动站

美国北卡罗来纳州Spruce Pine地区的花岗伟晶岩石英，是迄今为止世界上独一无二的高纯石英优质原料。为了提升对这一特殊的石英矿产资源的认识，为我国同类型高纯石英原料的找矿与评价提供科学依据，本文以该地区花岗伟晶岩石英及其4N8... 详细信息

美国北卡罗来纳州Spruce Pine地区的花岗伟晶岩石英，是迄今为止世界上独一无二的高纯石英优质原料。为了提升对这一特殊的石英矿产资源的认识，为我国同类型高纯石英原料的找矿与评价提供科学依据，本文以该地区花岗伟晶岩石英及其4N8高纯石英高端产品为研究对象，采用电感耦合等离子体发射光谱仪、X射线荧光光谱仪、X射线衍射仪、扫描电镜和偏光显微镜等现代分析测试技术，详细研究了该矿典型样品的化学成分与痕量元素特征、矿物组成、显微结构、矿物包裹体和气液包裹体等矿物材料学特征，结果表明：（1）花岗伟晶岩样品的化学成分(wB/%)为SiO270.89%，Al2O314.97%，K2O 7.28%，Na2O 3.21%，矿物组合(wB/%)为微斜长石38%，钠长石27%，石英24%，白云母7%。（2）石英呈浅烟灰色，结晶良好，有粒状石英和蠕虫状石英两种结构类型，其中粒状石英是高纯石英的主要原料。（3）石英中矿物包裹体主要是白云母和极少量细小的透明矿物包裹体，大小分别为0.1～0.5mm和<10μm，气液包裹体主要为次生包裹体，大小为1～20μm，数量较少，液相中的阳离子成分以Na+、K+、Ca2+为主。（4）由于具有良好的杂质提纯可选性，石英中的晶格间隙杂质、矿物包裹体和气液包裹体等主要杂质可被有效去除。（5）以该矿为原料加工的4N8高纯石英，其杂质主要为Al和Ti等晶格置换杂质，Al含量为12×10-6～15×10-6，Ti含量在±1.2×10-6，其他杂质元素含量均<1×10-6。

关键词：高纯石英花岗伟晶岩 Spruce Pine 石英矿物材料

人工智能时代的记忆“新底座”——数字记忆基础设施的特点、发展趋势及其隐忧

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中国编辑 2025年第1期 80-87页

作者：邵鹏潘仲菁浙江工业大学人文学院

在数字化和AI化加速发展的态势下，全球数字记忆正面临重建记忆基础设施的核心命题。本研究基于前数字时代的媒介记忆研究，从“基础设施”的视角观照人工智能时代的新数字记忆景观，阐述并揭示了数字记忆基础设施在技术和权力影响下的... 详细信息

在数字化和AI化加速发展的态势下，全球数字记忆正面临重建记忆基础设施的核心命题。本研究基于前数字时代的媒介记忆研究，从“基础设施”的视角观照人工智能时代的新数字记忆景观，阐述并揭示了数字记忆基础设施在技术和权力影响下的三个特点：一是记忆向“云端”汇聚；二是记忆在平台控制下呈现“孤岛”离散；三是记忆在智能技术的干预下走向新的记忆生态。这些影响进一步具象表现为数字记忆系统的发展趋势，呈现出加剧的权力控制、泛化的记忆“边界”和技术导向下“惯常失忆”的状态。这些将为如何在人工智能时代实现构建连接“断层”数字记忆的路径，建设更加包容普惠、更有韧性的全球数字记忆基础设施提供有益启迪和思考。

关键词：数字记忆人工智能媒介记忆基础设施物质性云端

跨越新生适应障碍:中国大学入学教育的运行机制及其成效

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华东师范大学学报（教育科学版） 2025年第1期43卷 49-66页

作者：鲍威何元皓何峰厦门大学高等教育发展中心厦门361005 厦门大学教育研究院厦门361005 北京大学教育经济研究所北京100871 北京大学未来教育管理研究中心北京100871 北京大学研究生院北京100871

入学教育是帮助新生适应大学环境、形成自我与社会认知、充分融入大学生活的重要桥梁。鉴于我国大学新生普遍存在学术性、社会性双重适应障碍,在通过国际比较清晰认识中国入学教育运行机制特征的基础上,利用全国大一学生调查数据,科学... 详细信息

入学教育是帮助新生适应大学环境、形成自我与社会认知、充分融入大学生活的重要桥梁。鉴于我国大学新生普遍存在学术性、社会性双重适应障碍,在通过国际比较清晰认识中国入学教育运行机制特征的基础上,利用全国大一学生调查数据,科学评估入学教育在缓减新生适应障碍中的干预成效。研究表明,采用长期深度教育形式,传递专业学科认知、学习方法习得、心理健康建设3大教育内容向度的入学教育运行机制,对缓减学生学术性、社会性双重适应障碍具有积极效用。囿于精准化帮扶举措欠缺,入学教育对弱势学生的补偿效应有待加强。结论为完善大学入学教育、保障人才培养质量提供科学启示。

关键词：入学教育大学新生学术性适应社会性适应

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面向工业场景的无人机时空众包资源分配

工程科学学报 2025年第1期47卷 91-100页

作者：刘娅汐李旭龙霍佳皓皇甫伟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资... 详细信息

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资源分配方法,在考虑无人机禁飞区约束和对窃听者发送干扰信号以保障数据安全的情况下,最小化平均信息新鲜度和物联网设备能耗,从而得到最优无人机轨迹、发射干扰信号功率和物联网发射功率.然而,无人机时空众包中的资源分配复杂且存在挑战,主要表现为决策变量类型多且与考虑服务质量要求的系统性能指标关系复杂.本文将该问题建模为马尔可夫决策过程并使用先进的深度强化学习算法求解该问题,即软演员–评论家(SAC)算法.在多无人机场景下验证了所提出算法在解决无人机时空众包资源分配任务中的有效性和正确性.另外,SAC算法相较于其他两种先进的深度强化学习算法,即深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法,具有更快的收敛速度和更优的解.最后,分析了最优无人机数目的选择方案.

关键词：无人机工业能源管理时空众包资源分配深度强化学习

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考虑阶梯型碳交易和条件风险价值的虚拟电厂经济调度

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华北电力大学学报(自然科学版) 2025年

作者：苏海锋董鑫星孙明皓华北电力大学电气与电子工程学院

“双碳”背景下，分布式能源的装机容量增加，其出力的随机性和不确定性给电力系统带来了严峻挑战。为此，提出了一种考虑阶梯型碳交易和条件风险价值的虚拟电厂在电力市场环境下的两阶段调度方法，利用虚拟电厂可以整合多种分布式能源... 详细信息

“双碳”背景下，分布式能源的装机容量增加，其出力的随机性和不确定性给电力系统带来了严峻挑战。为此，提出了一种考虑阶梯型碳交易和条件风险价值的虚拟电厂在电力市场环境下的两阶段调度方法，利用虚拟电厂可以整合多种分布式能源的特性，不仅可以参与电力市场获取收益，还可以参与碳交易市场降低碳排放量。构建了考虑运行成本、阶梯式碳交易成本和风险成本的调度目标函数。日前阶段，基于预测信息和碳交易市场成本，制定最优调度策略；日内阶段，用k-means聚类模拟风光的出力不确定性，再采用条件风险价值度量不确定性带来的风险，同时跟踪参考日前出力，以减小偏差惩罚，完成日内调度。最后通过算例分析表明该模型能有效降低虚拟电厂的碳排放量，使调度结果更具低碳性和实用性。

关键词：虚拟电厂阶梯式碳交易条件风险价值两阶段调度电力市场

欧洲抗风湿病联盟与欧洲儿科风湿病学会“Still病诊断与管理推荐, 包括全身型幼年特发性关节炎和成人Still病”解读

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中华儿科杂志 2025年第1期63卷 39-42页

作者：于仲勋宋红梅中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院儿科北京

2024年9月Annals of the Rheumatic Diseases在线发表了"Still病的诊断与管理推荐", 囊括了Still病的定义、诊断、治疗、并发症管理等方面。本文对该推荐进行解读, 以促进临床医生对Still病的认识更新。

关键词：