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Prediction of instantaneous driving safety in emergency scenarios based on connected vehicle basic safety messages

Journal of Intelligent and Connected Vehicles 2019年第2期2卷 78-90页

作者： Kai Yu Liqun Peng x.e Ding Fan Zhang minrui Chen School of Transport and Logistics East China Jiao Tong UniversityNanchangChina School of Transport and Logistics East China Jiao Tong UniversityNanchangChina and Department of Civil and Environmental EngineeringUniversity of AlbertaEdmontonCanada Beijing GOTEC ITS Technology Co. Ltd and Research Institute of HighwayMOTBeijingChina Jiangx. Provincial Highway Network Management Center NanchangChina

Purpose–Basic safety message(BSM)is a core subset of standard protocols for connected vehicle system to transmit related safety information via vehicle-to-vehicle(V2V)and vehicle-to-infrastructure(V2I).Although some safety prototypes of connected vehicle have been proposed with effective strategies,few of them are fully evaluated in terms of the signiﬁcance of BSM messages on performance of safety applications when in ***/methodology/approach–To address this problem,a data fusion method is proposed to capture the vehicle crash risk by ex.racting critical information from raw BSMs data,such as driver volition,vehicle speed,hard accelerations and ***,a classiﬁcation model based on information-entropy and variable precision rough set(VPRS)is used for assessing the instantaneous driving safety by fusing the BSMs data fromﬁeld test,and predicting the vehicle crash risk level with the driver emergency maneuvers in the nex. short ***–Theﬁndings and implications are discussed for developing an improved warning and driving assistant system by using BSMs ***/value–Theﬁndings of this study are relevant to incorporation of alerts,warnings and control assists in V2V applications of connected *** applications can help drivers identify situations where surrounding drivers are volatile,and they may avoid dangers by taking defensive actions.

关键词： Collision avoidance system Connected vehicle Vehicle crash assessment Basic safety messages

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论我国能源结构调整与能源法的应对策略

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生态经济 2014年第3期30卷 103-108页

作者：熊敏瑞三峡大学法学与公共管理学院湖北宜昌443002

能源是有限的,而人类的需求和欲望是无止境的。随着经济和社会的发展,我国能源发展中不平衡、不协调、不可持续问题突出,能源结构的不合理性、约束性也进一步凸显,危及能源安全,我国的能源结构亟待调整。文章以我国能源结构状况为切入点... 详细信息

能源是有限的,而人类的需求和欲望是无止境的。随着经济和社会的发展,我国能源发展中不平衡、不协调、不可持续问题突出,能源结构的不合理性、约束性也进一步凸显,危及能源安全,我国的能源结构亟待调整。文章以我国能源结构状况为切入点,联系实际,探讨我国能源结构调整的方向及能源法的应对之策,从实际和理论两个方面来剖析我国的能源结构调整。

关键词：能源结构能源法清洁能源

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代谢综合征及其组分与脑卒中发病关系的前瞻性队列研究

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南京医科大学学报（自然科学版） 2024年第9期44卷 1238-1245页

作者：孔晓玲史宏潘英姿许敏锐石素逸宗菁闫于飘杨佳成张锡炳杭栋刘逸舒强德仁常州市武进区疾病预防控制中心慢病科江苏常州213164 南京医科大学公共卫生学院江苏南京211166

目的:探讨代谢综合征(metabolic syndrome,MS)及其组分与脑卒中发病风险的关联。方法:采用前瞻性队列研究方法比较脑卒中发病与未发病人群人口统计学信息、行为生活方式、饮食习惯、疾病史、MS相关指标之间差异。采用Cox.例风险回归模... 详细信息

目的:探讨代谢综合征(metabolic syndrome,MS)及其组分与脑卒中发病风险的关联。方法:采用前瞻性队列研究方法比较脑卒中发病与未发病人群人口统计学信息、行为生活方式、饮食习惯、疾病史、MS相关指标之间差异。采用Cox.例风险回归模型分析MS组分及其交互作用与脑卒中发病的关联。结果:脑卒中发病人群的年龄、腰围(waist circumference,WC)、体重指数(body mass index.BMI)、血压(blood pressure,BP)、总胆固醇(total cholesterol,TC)、甘油三酯(triglycerides,TG)、空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)值均高于未发病人群。校正混杂因素后,MS、WC、TG、BP、FPG均与脑卒中发病风险增加相关,其中BP异常与脑卒中发病的联系最强。WC、TG、BP、FPG两两之间均不存在相乘交互作用及相加交互作用。结论:MS与脑卒中发病风险增加相关。WC、TG、BP和FPG是脑卒中发病的独立危险因素。BP异常对脑卒中发病的影响最大。

关键词：脑卒中代谢综合征队列研究交互作用

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Multi-Agent Hierarchical Graph Attention Reinforcement Learning for Grid-Aware Energy Management

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中兴通讯技术:英文版 2023年第3期21卷 11-21页

作者： FENG Bingyi FENG Mingx.ao WANG minrui ZHOU Wengang LI Houqiang University of Science and Technology of China Hefei 230026China

The increasing adoption of renewable energy has posed challenges for voltage regulation in power distribution *** energy management,which includes the control of smart inverters and energy management systems,is a trending way to mitigate this ***,ex.sting multi-agent reinforcement learning methods for grid-aware energy management have not sufficiently considered the importance of agent cooperation and the unique characteristics of the grid,which leads to limited *** this study,we propose a new approach named multi-agent hierarchical graph attention reinforcement learning framework(MAHGA)to stabilize the ***,under the paradigm of centralized training and decentralized ex.cution,we model the power distribution network as a novel hierarchical graph containing the agent-level topology and the bus-level *** a hierarchical graph attention model is devised to capture the complex.correlation between ***,we incorporate graph contrastive learning as an aux.liary task in the reinforcement learning process to improve representation learning from *** on several real-world scenarios reveal that our approach achieves the best performance and can reduce the number of voltage violations remarkably.

关键词： demand-side management graph neural networks multi-agent reinforcement learning voltage regulation

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The Detection Method of Printed Registration Deviations Based on Machine Vision

The Detection Method of Printed Registration Deviations Base...

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2013年中国智能自动化学术会议

作者： Kailong Liu minrui Fei Wenju Zhou Haikuan Wang School of Mechanical Engineering and Automation Shanghai University

In order to meet the actual requirements of judging four-color printed registration deviations quickly and accurately,this article describes a new detection method based on machine vision and the method has been designed involving three processes:removing interferential image by a corresponding region character separation(RCS) algorithm;detecting the edge of registration mark by interpolation subpix.l algorithm and use weighted markov chain to calibrate the *** ex.eriment indicates that the speed and accuracy with this method have greatly improved,and even with noise interference,this method can detect deviation quickly and accurately,superior to the traditional detection method.

关键词： Registration deviation Machine vision Region character separation Interpolation subpix.l algorithm Weighted markov chain

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Distributed Adaptive Learning Framework for Wide Area Monitoring of Power Systems Integrated with Distributed Generations

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Energy and Power Engineering 2013年第4期5卷 962-969页

作者： Kang Li Yuanjun Guo David Laverty Haibo He minrui Fei 1School of Electronics Electrical Engineering and Computer Science Queens University Belfast Belfast UK 2UK-China Science Bridge Joint Laboratory on Energy and Automation Shanghai University China and Queens University Belfast UK Department of Electrical Computer and Biomedical Engineering University of Rhode Island USA School of Electronics Electrical Engineering and Computer Science Queens University Belfast Belfast UK School of Mechatronics and Automation Shanghai Uni-versity China

This paper presents a preliminary study of developing a novel distributed adaptive real-time learning framework for wide area monitoring of power systems integrated with distributed generations using synchrophasor technology. The framework comprises distributed agents (synchrophasors) for autonomous local condition monitoring and fault detection, and a central unit for generating global view for situation awareness and decision making. Key technologies that can be integrated into this hierarchical distributed learning scheme are discussed to enable real-time information ex.raction and knowledge discovery for decision making, without ex.licitly accumulating and storing all raw data by the central unit. Based on this, the configuration of a wide area monitoring system of power systems using synchrophasor technology, and the functionalities for locally installed open-phasor-measurement-units (OpenPMUs) and a central unit are presented. Initial results on anti-islanding protection using the proposed approach are given to illustrate the effectiveness.

关键词： Smart Grid Anti-islanding Protection Distributed Agents Incremental Learning Monitoring and Control

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非自然叙事学的新模式——评扬·阿尔贝新作《非自然叙事:小说和戏剧中的不可能世界》

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当代外国文学 2017年第1期38卷 159-165页

作者：李敏锐华中科技大学华中农业大学外国语学院

扬·阿尔贝的新作《非自然叙事:小说和戏剧中的不可能世界》是关于非自然叙事学的又一部力作,它建构了"不可能世界"的非自然叙事学,并尝试性地提出了九种解读非自然叙事的阅读策略和方法。《非自然》从理论上丰富了叙事学的研究领域,从... 详细信息

扬·阿尔贝的新作《非自然叙事:小说和戏剧中的不可能世界》是关于非自然叙事学的又一部力作,它建构了"不可能世界"的非自然叙事学,并尝试性地提出了九种解读非自然叙事的阅读策略和方法。《非自然》从理论上丰富了叙事学的研究领域,从批评实践上对于拓深整个文学研究都有重要的意义和价值。

关键词：扬·阿尔贝《非自然叙事:小说和戏剧中的不可能世界》非自然叙事学不可能世界

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微波场协同提取溪黄草黄色素的研究(英文)

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中药材 2005年第4期28卷 330-332页

作者：黎彧刘敏锐中山大学化学与化学工程学院广州510275 广东轻工职业技术学院轻化系广州510300

研究了微波提取溪黄草Rabdosiaserra(Max.m )Hara黄色素的新工艺并确定了最佳工艺条件:原料为2 .0000g溪黄草干粉,提取剂为95%乙醇,提取剂用量为1∶60(g∶ml),微波功率为464W,提取时间为350s,提取次数为3次。最佳工艺条件下色素的提取率... 详细信息

研究了微波提取溪黄草Rabdosiaserra(Max.m )Hara黄色素的新工艺并确定了最佳工艺条件:原料为2 .0000g溪黄草干粉,提取剂为95%乙醇,提取剂用量为1∶60(g∶ml),微波功率为464W,提取时间为350s,提取次数为3次。最佳工艺条件下色素的提取率为90. 6%,产率为12. 7%,色价E(1%, 330nm)为53. 3,产品pH值为6 .0。与溶剂浸提法相比,微波法提取溪黄草色素的每次提取时间由6h减小为350s,提取率从90. 4%增加到90. 6%。

关键词：溪黄草黄色素最佳工艺条件协同提取时间 95%乙醇微波提取微波功率提取次数提取剂提取率 pH值浸提法微波法

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汽车4S店劳动者工作相关肌肉骨骼疾患的工效学危险因素识别与接触风险分析

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工业卫生与职业病 2024年第1期50卷 15-19页

作者：陈凤琼张华东王忠旭刘静王如刚李小平贾宁罗民瑞重庆市疾病预防控制中心职业卫生与放射卫生所重庆400042 中国疾病预防控制中心职业卫生与中毒控制所北京100050 天津市疾病预防控制中心北京市疾病预防控制中心重庆医科大学公共卫生学院

目的探讨汽车4S店劳动者工作相关肌肉骨骼疾患(work-related muscloskeletal disorders,WMSDs)发生的高风险部位及相关工效学危险因素,评价不同工种接触相关工效学危险因素的风险程度,为预防汽车4S店劳动者WMSDs提供科学依据。方法采用... 详细信息

目的探讨汽车4S店劳动者工作相关肌肉骨骼疾患(work-related muscloskeletal disorders,WMSDs)发生的高风险部位及相关工效学危险因素,评价不同工种接触相关工效学危险因素的风险程度,为预防汽车4S店劳动者WMSDs提供科学依据。方法采用随机抽样方法,选择重庆市17家汽车4S店的174名劳动者作为研究对象,应用美国工效学基本因素检查表(BRIEF)、瑞典肌肉紧张因素识别表(PLIBEF)与快速全身评价(REBA)3个量表,对作业姿势、力量、持续时间和动作频率以及17个相关工效学问题进行现场调查、观测和视频录制,评估其风险等级。结果汽车4S店劳动者以手腕部WMSDs发生风险为最高(得分>2),其次为背、手肘部和腿(得分>1.5),不同工种间的左手肘、右手腕、背部与腿部WMSDs发生风险比较,差异有统计学意义(P<0.05)。不良工效学因素主要有重复性手部不适姿势与负荷作业,背轻度前屈、侧弯与扭曲,重复和持续性站姿、蹲姿或跪姿等。研究对象需立即改善的行动等级占比达到81%。结论各工种存在WMSDs的高风险部位集中在手腕部、背部、手肘部和腿部等,机修工在下背部、足部、膝和臀部的危险度明显高于其余工种,绝大部分劳动者需改善不良工作姿势,部分工作姿势为极高风险行动等级,需立即采取相关改善措施。

关键词： WMSDs 汽车4S店 BRIEF PLIBEL REBA

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An Evolutionary Multi-Layer Ex.reme Learning Machine for Data Clustering Problems

An Evolutionary Multi-Layer Extreme Learning Machine for Dat...

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第40届中国控制会议

作者： x.an Wu Tianfang Zhou Kaix.ang Yi minrui Fei Yayu Chen JiaLan Ding Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology School of Mechatronic Engineering and Automation Shanghai University The Faculty of Engineering Architecture and Information Technology The University of Queensland

Clustering technology such as K-means is a critical method in data analysis, and it occupies an even more important place with the ex.losion of information. Due to the complicated distribution of data in the original feature space, it is difficult to find suitable clusters of the data. To address this problem, Ex.sting ex.reme learning machines（ELM） based clustering methods construct an embedding space to reveal the clusters more easily. In ELM and K-means, some parameters are randomly assigned,so it may lead to unstable or non-optimal results. In this paper, an evolutionary ex.reme learning machine method（LBH-MLELM）based on a black hole algorithm is proposed, in which a more effective embedding space is constructed by a multi-layer ex.reme learning machine, and the final results are subsequently derived by K-means algorithm. What’s more, by optimizing not only the input weights, hidden biases of ELM, but also the initial center of K-means, the accuracy and robustness of clustering are improved. The ex.erimental results on several public datasets demonstrated the effectiveness of the proposed method, and further analyzed the properties of the proposed method.

关键词： Ex.reme learning machine data clustering black hole algorithm machine learning

来源： cnki会议评论

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