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应用于机器人环境下稀疏奖励问题的深度强化学习算法研究

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应用于机器人环境下稀疏奖励问题的深度强化学习算法研究

作者：黄煜铭东莞理工学院

学位级别：硕士

随着机器人和人工智能技术的迅猛发展,深度强化学习为解决不确定环境中的机器人控制问题提供了有效的研究思路。然而,稀疏奖励问题制约了深度强化学习的实际应用。稀疏奖励只在智能体实现目标时反馈非负奖励信号,反之均反馈负奖励信号,... 详细信息

随着机器人和人工智能技术的迅猛发展,深度强化学习为解决不确定环境中的机器人控制问题提供了有效的研究思路。然而,稀疏奖励问题制约了深度强化学习的实际应用。稀疏奖励只在智能体实现目标时反馈非负奖励信号,反之均反馈负奖励信号,导致智能体为获得非负奖励信号样本,需要探索和采集大量数据。本论文致力于研究机器人序列操作任务中的稀疏奖励问题,以目标导向的强化学习为基本任务框架,以中继事后经验回放机制为基础算法,针对现有算法存在的相同非负奖励问题和引导与探索的互斥问题展开研究,主要的研究内容如下:1.基于动力学模型的中继事后经验回放机制。在稀疏奖励设定下的机器人序列操作任务中,基于模型的事后经验回放机制虽然能够缓解非负奖励样本不足的问题,却存在相同非负奖励问题。为此,本文提出了一种基于动力学模型的中继事后经验回放机制。首先,将序列操作任务分解并重组为多个子任务,并结合自我引导探索策略,以初步缓解相同非负奖励问题。其次,提出了目标预测重新标记方法,利用动力学模型预测并筛选未来状态,扩大目标重新标记的范围,进一步解决相同非负奖励问题。最后,多个序列操作任务实验结果表明,所提的方法与多个基准算法相比具备更高的样本利用率。2.基于自适应自我引导探索策略的中继事后经验回放机制。在中继事后经验回放机制中,自我引导探索策略虽然在一定程度上辅助相邻子任务策略的探索,但是两个子任务策略存在决策矛盾的问题,导致探索效率降低。为解决此问题,本文提出了一种自适应自我引导探索策略,通过计算每个阶段的时间步平均数,结合当前阶段的已用时间步,调整引导策略的采样概率,以优化引导与探索过程,并提高样本利用率。多个序列操作任务的实验结果表明,基于自适应自我引导探索策略的中继事后经验回放机制的样本利用率超过基准算法,验证了自适应自我引导探索策略的有效性。

关键词：深度强化学习稀疏奖励事后经验回放目标重新标记自我引导探索策略

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数据权利界定、数据收集与个性化定价

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 1-14页

作者：王泰茗李三希刘小鲁中国人民大学经济学院北京100872 中国人民大学数字经济研究中心北京100872 中国人民大学国有经济研究院北京100872

数据产权可以被视为不可分割的一元权利,也可以将所有权和用益权分离,而数据所有权与用益权分离带来的经济意义仍有争议.数字企业提供基于数据的服务激励用户提供数据,同时利用数据进行个性化定价,并且导致用户遭受隐私损失.本文构建了... 详细信息

数据产权可以被视为不可分割的一元权利,也可以将所有权和用益权分离,而数据所有权与用益权分离带来的经济意义仍有争议.数字企业提供基于数据的服务激励用户提供数据,同时利用数据进行个性化定价,并且导致用户遭受隐私损失.本文构建了一个垄断厂商模型,考虑了存在个性化定价与隐私损失时,数据收集者缺乏用益权与拥有用益权两种权利界定下的数据收集行为与福利影响.研究发现,数据收集者缺乏用益权时,隐私成本较高则不会有数据收集,隐私成本较低会出现过度的数据收集,体现为收集者耗费大量成本获取所有用户的数据.收集者拥有初始用益权,且用户拥有数据所有权时,反而可以实现有效率的数据收集,提高用户的剩余和社会福利.进一步分析收集者同时拥有数据所有权和用益权的情况,发现数据所有权只影响社会福利在数据收集者与用户之间的分配.因此,应当考虑数据所有权和用益权分离的权利界定架构,并且分场景讨论数据用益权归属:当隐私成本较低时,应赋予数据收集者用益权,并且让用户通过“删除权”等方式行使所有权,以提高社会福利和用户剩余;当隐私成本较高或用户会低估隐私成本时,应采取禁止数据收集而非确权的方式,以保护敏感数据.

关键词：数据权利数据收集个性化定价隐私成本

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教具应用于高中物理问题解决的策略研究

教具应用于高中物理问题解决的策略研究

作者：黄煜东内蒙古科技大学包头师范学院

学位级别：硕士

2020年颁布的《普通高中物理课程标准(2017版2020年修订)》中明确指出要全面培养学生的物理学科核心素养并且强调要提高学生的问题解决能力。由于教具其自身独特的教学功能,本研究对“教具应用于问题解决教学应遵循哪些策略?”进行理论... 详细信息

2020年颁布的《普通高中物理课程标准(2017版2020年修订)》中明确指出要全面培养学生的物理学科核心素养并且强调要提高学生的问题解决能力。由于教具其自身独特的教学功能,本研究对“教具应用于问题解决教学应遵循哪些策略?”进行理论探讨和教学实践两个部分的研究:即将教具应用于问题解决教学需要采用什么策略?教学策略是否可行以及将教具应用于问题解决教学后对学生的问题解决能力有什么影响?本研究通过查阅与问题解决、教具有关的文献进行理论探讨,对问题解决的教学环节进行明确,并针对各个环节提出将教具应用于问题解决教学的策略。再根据所提出的策略开发教学设计进行教学实践。最后通过测试卷和调查问卷对学生进行检测,得出以下结论:梳理出了问题解决教学的三个环节即定向问题环节、解决问题环节、总结拓展环节。并提出了教具应用于问题解决教学各环节的四大策略即巧用教具建立问题情境;运用教具协助模型建构;利用教具解决思维障碍;活用教具进行拓展变式。经过实践后发现将教具应用于问题解决教学无法在较短时间内对学生的问题解决能力有显著的提升,但对学生的问题解决能力的提升有一定的促进作用,对学生的成绩提升有一定的帮助,同时学生对于物理的学习兴趣也有了明显的提升。

关键词：教具高中物理问题解决教学策略

微藻光—暗联合发酵制氢固碳效果及经济效益评价

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天然气工业 2024年第5期44卷 177-186页

作者：韩飞赵青云黄煜鸿焦永刚尤占平石家庄铁道大学机械工程学院

微藻能源是最具潜力的第三代生物质能源,将废物处理的微藻用于制氢,能够在增强废物资源化利用的同时提升生物制氢的经济效益与环境效益。为优化微藻生物制氢的方式并提升生产效益,基于光伏供能情境,采用光—暗发酵相结合的方式进行了微... 详细信息

微藻能源是最具潜力的第三代生物质能源,将废物处理的微藻用于制氢,能够在增强废物资源化利用的同时提升生物制氢的经济效益与环境效益。为优化微藻生物制氢的方式并提升生产效益,基于光伏供能情境,采用光—暗发酵相结合的方式进行了微藻生物氢的制取,并分析了不同光—暗联合下微藻的制氢效果和固碳减排效果,最后核算了废物处理产生的经济效益和生物制氢的生产潜力。研究结果表明:①微藻光发酵制氢具有较好的固碳减排效果,每生产1 kg氢气,光发酵的固碳减排量为0.89 kgCO_(2),相较于暗发酵高0.46 kgCO_(2);②暗发酵制氢具有较好的经济效益,每生产1 kg氢气,暗发酵制氢的经济效益为61.56元,相较于光发酵高61.01元;③将光—暗发酵相结合,单个周期可生产41.23 kg氢气,实现固碳减排54.61 kgCO_(2),产生经济效益为2560.52元。结论认为:①采用TP5类(自养时间7 d、异养时间9 d,微藻最终浓度为54 g/L)周期下微藻增殖量进行的光—暗发酵制氢,实现了固碳减排与经济效益并存,相比于其他组合具有更好的生产效果,更适合用于规模化扩大生产;②光—暗发酵联合制氢是基于微藻增殖所进行的,应依据藻种特性优化制氢环境,对制氢比例与制氢方式做出调整,以加强微藻生物质能源开发,不断扩展微藻生物制氢的发展前景。

关键词：微藻光—暗发酵生物制氢能源固碳减排经济效益废物处理

“制造”情感:人机情感的生成逻辑与隐匿性困境

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新闻大学 2024年第1期213卷 61-77,121页

作者：洪杰文黄煜武汉大学新闻与传播学院湖北武汉430072

依循情感的社会性实践路径,本研究尝试从情感的角度理解人机关系。通过对聊天机器人Replika及延伸形成的虚拟社群进行考察并对用户进行深度访谈发现,人机情感生成逻辑表现为以人类为主体、技术为中介的情感“制造”过程,机器通过对人类... 详细信息

依循情感的社会性实践路径,本研究尝试从情感的角度理解人机关系。通过对聊天机器人Replika及延伸形成的虚拟社群进行考察并对用户进行深度访谈发现,人机情感生成逻辑表现为以人类为主体、技术为中介的情感“制造”过程,机器通过对人类外在表征及内在情感要素的模仿形成机器“情感”并唤起人类情感,人类则在由机器建构的情境中与之培养情感关系并随之强化情感。在循环往复的互动中,人类与机器在一定程度上建立起情感联结。但是,此种情感只是人际情感的理想化投射,尚存在着基于技术逻辑、资本逻辑和人机边界产生的隐匿性困境,具体表现为情感的虚幻性、欺骗性与脆弱性。人机情感在当下并未真正实现。

关键词：人机情感聊天机器人情感生成逻辑

岸田政府“新资本主义”理念与劳动力市场改革——对理念要点“分配”的解读与分析

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现代日本经济 2024年第2期43卷 1-11页

作者：姜茗予复旦大学国际问题研究院上海200433

日本岸田首相在当选后力推“新资本主义”愿景。与以往的“新自由主义”相比,“新资本主义”更加注重经济分配,旨在通过增长和分配的良性循环来实现经济社会的可持续发展。虽然“新自由主义”和“新资本主义”都注重经济增长,但“新资... 详细信息

日本岸田首相在当选后力推“新资本主义”愿景。与以往的“新自由主义”相比,“新资本主义”更加注重经济分配,旨在通过增长和分配的良性循环来实现经济社会的可持续发展。虽然“新自由主义”和“新资本主义”都注重经济增长,但“新资本主义”的分配战略是其与以往“新自由主义”的明显区别。然而,目前来看,“新资本主义”中分配战略所包含的政策本质上缺乏新意,大部分是以往政策的延续和拓展。此外,日本劳动力市场中存在固有的结构性问题,“新资本主义”愿景难以从根本上解决这些问题。

关键词：新资本主义经济增长与分配分配战略劳动力市场收入

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基于流体脉宽调制的负载敏感系统能耗分析

工程设计学报 2024年

作者：任燕陶王方吴剑黄煜鲁立中浙江工业大学机械工程学院温州大学机电工程学院

为了减小定量泵负载敏感系统的能耗损失，设计了一种基于流体脉宽调制的负载敏感系统，用二维脉宽调制转阀替代泵控系统中由负载敏感阀构成的阀组，并对这两种系统进行了能耗分析。基于流体脉宽调制的负载敏感系统的工作原理，建立了系... 详细信息

为了减小定量泵负载敏感系统的能耗损失，设计了一种基于流体脉宽调制的负载敏感系统，用二维脉宽调制转阀替代泵控系统中由负载敏感阀构成的阀组，并对这两种系统进行了能耗分析。基于流体脉宽调制的负载敏感系统的工作原理，建立了系统AMESim仿真模型，并搭建了实验平台，进行了实验验证，结果表明：二维脉宽调制转阀与定量泵的组合能够实现负载敏感特性，并使得定量泵输出功率和负载消耗功率都随着负载变化而变化，极大的减小了溢流损失，提高了系统节能效果。

关键词：负载敏感二维脉宽调制转阀流体脉宽调制能耗分析

基于卡尔曼滤波算法优化Transformer模型的锂离子电池健康状态预测方法

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储能科学与技术 2024年第8期13卷 2791-2802页

作者：黄煜峰梁焕超许磊沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136 应急管理部沈阳消防研究所辽宁沈阳110034

回顾了锂离子电池健康状态(state of health,SOH)的预测方法,本文提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kalman filter)优化的Transformer网络,利用历史数据预测电池SOH。首先,通过添加高斯噪声、自动编码器重构对电池数据进行预处理,去除电池数... 详细信息

回顾了锂离子电池健康状态(state of health,SOH)的预测方法,本文提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kalman filter)优化的Transformer网络,利用历史数据预测电池SOH。首先,通过添加高斯噪声、自动编码器重构对电池数据进行预处理,去除电池数据中原始噪声并强化数据特征;其次,利用提出的KF-Transformer(Kalman filter-transformer)算法模型提取电池健康状态变化特征,使得Transformer网络能够更好地捕捉电池健康状态的非线性变化;最后,通过线性层完成电池健康状态变化特征到电池健康状态预测的映射,得到锂离子电池健康状态的预测结果。本文使用3个不同充放电策略、不同测试环境下的锂离子电池数据集[分别为美国国家航空航天局(NASA)数据集、马里兰大学CALCE CS2数据集和CALCE CX2数据集]来验证本文提出的锂离子电池健康状态预测算法的鲁棒性和准确性,且本文算法对于SOH不同状态、不同循环次数的预测均具有较好的结果。研究结果显示,本文方法的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)能控制在2%,决定系数(R-square,R2)为0.987,并与多层感知机(MLP,multilayer perceptron)、循环神经网络(RNN,recurrent neura network)、长短时记忆(LSTM,long short-term memory)、门控循环单元(GRU,gated recurrent unit)进行比较,证明了本文方法的优越性。

关键词：锂离子电池电池健康状态自动编码器 Transformer网络卡尔曼滤波器

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雕塑之软——纤维艺术的发展源流

美术 2024年第8期 148-150页

作者：王薏茗上海师范大学美术学院

纤维艺术在诞生之初就与雕塑的空间性密切关联,在半个多世纪的演进中,经历了汲取、挪用、创造和再造几个阶段,促成纺织从工艺走向艺术之路径。早期“织物雕塑”的涌现帮助纤维艺术确立自身的语言体系,其后纤维作品在空间语境下的探索逐... 详细信息

纤维艺术在诞生之初就与雕塑的空间性密切关联,在半个多世纪的演进中,经历了汲取、挪用、创造和再造几个阶段,促成纺织从工艺走向艺术之路径。早期“织物雕塑”的涌现帮助纤维艺术确立自身的语言体系,其后纤维作品在空间语境下的探索逐渐解构纺织并重构雕塑,当下的纤维艺术越来越呈现出总体艺术的范式,始终在寻觅一种自洽机制,雕塑记忆已然融入纤维艺术的基因之中,不可割舍也无须背离。

关键词：纤维艺术雕塑当代艺术织物