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2014～2015年度全国少年速度滑冰锦标赛女子比赛成绩研究

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辽宁体育科技 2015年第5期37卷 77-80页

作者：曹国林黄煜铮沈阳体育学院辽宁沈阳110102

对2014～2015年度全国少年速度滑冰锦标赛女子甲、乙组比赛成绩进行研究，结果显示：500m成绩整体上甲、乙组没有显著性差异，个体上乙组前三名成绩好于甲组，甲、乙组前三名成绩在名次排列上没有发生变化，规律性较强；1000m成绩，在... 详细信息

对2014～2015年度全国少年速度滑冰锦标赛女子甲、乙组比赛成绩进行研究，结果显示：500m成绩整体上甲、乙组没有显著性差异，个体上乙组前三名成绩好于甲组，甲、乙组前三名成绩在名次排列上没有发生变化，规律性较强；1000m成绩，在整体和个体上甲组成绩好于乙组；1500m成绩，整体上没有显著性差异，个体上甲组前三名成绩好于乙组；四项积分成绩整体上甲组稍好于乙组，前三名成绩乙组好于甲组，在技评上甲、乙组各有差异，但在整体上乙组稍好于甲组，文化成绩和总成绩乙组好于甲组。

关键词：全国少年速度滑冰锦标赛女子四项积分总成绩技术评定

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

作者：黄煜峰梁焕超许磊应急管理部沈阳消防研究所沈阳航空航天大学

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... 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网络能够更好的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。本文使用三个不同充放电策略、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MLP、RNN、LSTM、GRU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

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

新型全氟及多氟聚醚羧酸识别、分布特征及毒理效应研究进展

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科学通报 2024年第6期69卷 774-786页

作者：来冠铮戴家银盛南上海交通大学环境科学与工程学院生态环境部新型污染物环境健康影响评价重点实验室上海200240

随着全氟辛酸(PFOA)的管控,工业中开始使用结构中含有醚氧键的全氟及多氟聚醚羧酸(PFECA)作为加工助剂替代PFOA.近年来,得益于非靶向筛查和靶向分析技术的快速发展,不同环境介质和生物样品中已陆续检出多种PFECA,浓度呈升高趋势.已有研... 详细信息

随着全氟辛酸(PFOA)的管控,工业中开始使用结构中含有醚氧键的全氟及多氟聚醚羧酸(PFECA)作为加工助剂替代PFOA.近年来,得益于非靶向筛查和靶向分析技术的快速发展,不同环境介质和生物样品中已陆续检出多种PFECA,浓度呈升高趋势.已有研究发现,六氟环氧丙烷三聚体(HFPO-TA)、六氟环氧丙烷四聚体(HFPO-TeA)等PFECA表现出较PFOA更强的生物累积和毒性效应.相较于传统全氟及多氟烷基物质(PFAS),PFECA结构更为复杂,对环境和生物体的危害机制也可能存在差异.本文围绕PFECA的结构种类、污染水平和毒性效应,从非靶向识别、环境行为、生物及人群暴露水平、毒性效应和分子机制等多个方面对近年来的相关研究进行概述,探讨当前PFECA应用中存在的问题和潜在风险,对未来的研究方向和应用前景进行展望,旨在为PFAS替代品的环境污染及风险评估提供参考,为我国开展PFAS的管控和削减行动提供支撑.

关键词： PFECA 非靶向识别环境行为人体暴露毒性效应

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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

通过深度神经网络与皮层网络的多级整合增强自然感知的神经编码模型

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Science Bulletin 2024年第11期69卷 1738-1747页

作者：李远宁杨虎铮顾实 School of Biomedical Engineering&State Key Laboratory of Advanced Medical Materials and Devices ShanghaiTech UniversityShanghai 201210China School of Computer Science and Engineering University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu 611731China Department of Computer and Information Science University of PennsylvaniaPhiladelphiaPA 19104USA Shenzhen Institute for Advanced Study University of Electronic Science and Technology of ChinaShenzhen 518110China

Cognitive neuroscience aims to develop computational models that can accurately predict and explain neural responses to sensory inputs in the cortex. Recent studies attempt to leverage the representation power of deep neural networks(DNNs) to predict the brain response and suggest a correspondence between artificial and biological neural networks in their feature representations. However, typical voxel-wise encoding models tend to rely on specific networks designed for computer vision tasks, leading to suboptimal brain-wide correspondence during cognitive tasks. To address this challenge, this work proposes a novel approach that upgrades voxel-wise encoding models through multi-level integration of features from DNNs and information from brain networks. Our approach combines DNN feature-level ensemble learning and brain atlas-level model integration, resulting in significant improvements in predicting whole-brain neural activity during naturalistic video perception. Furthermore, this multi-level integration framework enables a deeper understanding of the brain's neural representation mechanism, accurately predicting the neural response to complex visual concepts. We demonstrate that neural encoding models can be optimized by leveraging a framework that integrates both data-driven approaches and theoretical insights into the functional structure of the cortical networks.

关键词： Neural encoding Visual perception Artificial neural networks Functional neuroimaging Naturalistic stimuli

人工智能产品算法设计者的犯罪过失判断——以危惧感说的核心观点为立场

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重庆大学学报（社会科学版） 2024年第3期30卷 228-241页

作者：刘嘉铮东南大学法学院江苏南京211189

判断人工智能产品算法设计者的过失时,修正的旧过失论对导致危害结果发生的因果历程设置了具体预见可能性标准,这一标准与算法的黑箱属性以相关性而不是因果关系为基础的决策过程存在冲突。同时,此立场只重视结果忽视行为的逻辑会打击... 详细信息

判断人工智能产品算法设计者的过失时,修正的旧过失论对导致危害结果发生的因果历程设置了具体预见可能性标准,这一标准与算法的黑箱属性以相关性而不是因果关系为基础的决策过程存在冲突。同时,此立场只重视结果忽视行为的逻辑会打击算法设计者的积极性,阻碍算法进步。新过失论虽然以结果避免义务作为犯罪过失的核心,但是其对结果预见可能性的标准缺乏具体设计,在判断预见可能性时往往束手无策。因此,两种立场都不是判断人工智能产品算法设计者犯罪过失的合理方案。相比之下,虽然危惧感说(超新过失论)认为结果预见可能性只需达到危惧感的观点受到了主流观点的批评,但这种批评值得商榷:其一,只看到了这种立场对结果预见可能性的低程度要求,却没有看到这种要求背后的核心观点对于判断犯罪过失的合理性;其二,将危惧感说提出者本人对个别案件的过失判断等同于危惧感说的全部,略显片面。与修正的旧过失论和新过失论相比,危惧感说的核心观点是:结果预见可能性与结果避免义务存在相互关联性,这是判断人工智能产品算法设计者犯罪过失的合理方案。以危惧感说的核心观点为思路,犯罪过失包括客观的结果预见可能性、客观的结果预见义务和客观的结果避免义务。人工智能产品算法设计者客观的结果预见可能性的标准是:一旦遭遇包含异常因素的特殊情况,算法有可能做出不利决策,进而引发消极后果。算法设计者客观的结果预见义务的内容是:其一,应当预见到其设计的算法不仅会被用于没有异常因素出现的正常情况,而且可能被用于伴随异常因素出现的特殊情况;其二,一旦其设计的算法面临特殊情况,该系统可能会做出不利决策。算法设计者客观的结果避免义务的内容是:应当避免在设计算法时植入为社会公众普遍反对或不赞同的价值理念;在设计时检验“投喂”给算法系统的数据质量,最大程度防止缺陷数据进入算法机器学习训练的“垃圾进”风险;及时告知产品生产者算法可能面对的异常情况。

关键词：算法结果预见可能性危惧感说结果预见义务结果避免义务

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“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

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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