拥有生物激励神经感知引擎的实时多目标识别处理器

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雷达技术在无人驾驶中的应用

雷达技术在无人驾驶中的应用第一章：引言无人驾驶技术是当今科技领域的热门话题，其广泛应用将对交通、物流、农业以及城市规划等方面产生深远影响。

无人驾驶车辆（Unmanned Ground Vehicle，UGV）在行驶过程中需要实时获取周围环境信息，并做出适时的判断与决策。

而雷达技术作为一种主要的感知技术之一，通过发射电磁波并接收其反射信号，为无人驾驶提供了关键的环境感知能力。

本文将深入探讨雷达技术在无人驾驶中的应用。

第二章：雷达原理概述雷达（RAdio Detection And Ranging）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术。

雷达系统由发射器、接收器和信号处理器等组成。

雷达发射器向目标物体发射电磁波，部分波束被目标物体吸收或反射后返回，接收器接收到返回波束，并通过信号处理器进行处理和分析，最终获得目标物体的距离、方位和速度等信息。

第三章：无人驾驶中的环境感知需求无人驾驶车辆在行驶过程中需要实时感知周围环境，包括道路、车辆、行人、动物等。

准确、及时的环境感知是无人驾驶的基础。

而雷达具有以下特点，适合用于无人驾驶的环境感知：1. 无视光照条件和天气因素，如雨、雪、雾等，稳定可靠；2. 具有较高的探测距离，可以获取远距离信息；3. 具备高精度的目标测距和测速能力；4. 快速采样率，能够提供实时感知。

第四章：雷达在无人驾驶中的应用1. 障碍物检测与跟踪：雷达可以实时感知车辆周围的障碍物，确定其方位和距离，并进行跟踪。

通过对障碍物的识别和预测，无人驾驶车辆可以做出避免碰撞的决策，保障行驶安全。

2. 交通流量监测：利用雷达技术，无人驾驶车辆可以实时感知道路上的车辆数量和速度，以预测交通流量的变化趋势。

基于此信息，无人驾驶车辆可以调整行驶策略，提高道路通行效率。

3. 自主导航和定位：通过使用雷达感知周围环境，并结合地图数据，无人驾驶车辆可以实现自主导航和准确定位。

雷达可以识别地标、交通标志和其他车辆等信息，为无人驾驶车辆提供精确定位的输入。

工程硕士专题讲座(认知无线电)

线电系统的物理层和媒体接入控制层 (PHY+MAC)的演进过程建模—— 认知引擎
认知无线电定义
（Definition of Cognitive Radio）
• Haykin教授认为：CR是一个智能无线通信系统，它能够感知外界
环境，并利用人工智能技术从环境中学习，通过实时改变传输参
数，使其内部状态适应无线通信环境统计特性的变化——信号处
循环平稳检测法
（Cyclostationary Detection）
• 循环功率谱的性质信号的循环平稳特征离散分布在循环频率轴上，即在循环频率处循环
功率谱会出现谱峰，而噪声信号不具有循环平稳性。通信信号的循环
平稳特性具有优良的抗噪性能
循环功率谱还包含了调制信号的相关信息：载波频率、信号带宽、键
• 基本思想：对接收信号实施双门限能量检测，若统计量大于上门限，
判决为“存在”；若统计量小于下门限，判决为“不存在”，若统
计量位于上下门限之间，再进行循环平稳特征检测
• 判决门限Th用期望检测概率回推，引入一个不可靠区范围调整因子k，
上门限为k×Th，下门限为Th/k，k依据实际检测概率自适应步进调整
认知无线电的目标是通过认知功能和重构功能获取通信资源，以提
高频谱利用率
认知无线电基本原理
(Principle of CR)
• 通过分析外部环境提供的激励认识通信任务的内容；通过接收和发送内容的分析选择解决方式
• 一种目标驱动的框架结构
• 观察-思考-行动：认知环模型（Mitola）
认知无线电网络定义
•
循环相关系数
•
循环功率谱
pd P(Y / H1 ) Qm ( 2 , )

ATF项目方案

ATF项目方案一、项目概述ATF项目是指基于自动目标识别和追踪技术的智能化解决方案项目。

本项目旨在利用先进的人工智能技术，实现对移动目标的快速准确识别和实时追踪，从而提升安全监控系统的效能。

二、项目目标1. 实现高精度的目标识别：通过深度学习算法，对图像和视频中的目标进行准确的分析和分类，提高目标识别的准确度和速度。

2. 进行实时的目标追踪：通过目标追踪算法，对符合特定标准的目标进行实时追踪，确保目标的准确位置信息能够得到及时更新。

3. 提供友好的用户界面：设计简洁直观的用户界面，使操作人员能够轻松使用系统进行目标识别和追踪，并提供相关处理功能。

4. 实现系统的可扩展性：搭建高效的硬件平台，能够满足未来系统扩展和升级的需求，确保系统的长期可用性。

三、技术方案1. 目标识别技术采用卷积神经网络（CNN）结合目标检测算法，对输入的图像和视频进行目标识别。

利用已标注的训练数据，训练神经网络模型，并通过对未知数据进行测试和验证来确保模型的鲁棒性和准确性。

2. 目标追踪技术采用基于深度学习的多目标跟踪算法，对识别出的目标进行实时跟踪。

该算法能够处理目标形状、尺寸和方向的变化，并且具备鲁棒性，能够应对复杂场景下的目标追踪需求。

3. 硬件平台选用高性能的图像处理器和计算机视觉处理单元，保证系统能够高效、准确地处理海量图像和视频数据。

同时，提供充足的存储空间和数据吞吐能力，以应对大规模视频监控系统的需求。

四、项目实施计划1. 系统需求分析：对现有安全监控系统的需求进行详细分析，明确需求和功能，制定系统设计方案。

2. 算法模型训练与验证：收集并标注大量的训练数据，训练目标识别和追踪模型，并通过测试和验证来评估算法性能。

3. 软件开发与系统集成：开发用户界面和系统管理软件，实现目标识别和追踪功能，并与硬件平台进行集成测试。

4. 系统调试与性能优化：对整个系统进行调试和优化，确保系统能够稳定可靠地运行，并满足性能要求。

基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用

基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用摘要：视觉系统是全自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。

介绍了一种基于彩色图像的目标识别与定位及避障方法，对全自主机器人感知环节进行了研究.通过分析摄像头采集的图像,并借助碰撞传感器、红外传感器等方法确定目标。

所提出的算法已在国内及国际比赛中应用，收到很好的效果。

关键词：全自主足球机器人；视觉系统；目标检测；红外测距全自主足球机器人比赛要求多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合朝向一个共同的目标(或完成复杂任务)。

它包括智能机器人系统、多智能体系统、实时图像处理与模式识别、智能体数据结构设计、实时规划和推理、移动机器人技术、机器传动与控制、传感器与数据融合和无线通讯等技术。

机器人足球比赛是近几年发展起来、进步较快且有很大研究潜力的一类。

这类机器人的视觉及控制器等各类部件均装载在机器人本体上，通过无线通讯与其它机器人、主控计算机及人的信息交流。

比赛过程中，机器人通过视觉系统搜索球及球门等环境信息，通过声纳、红外或激光等测距系统进行机器人全局定位及障碍物检测，在进行信息融合之后形成行动策略并实施。

因此机器人如何快速识别目标并且定位是比赛取胜的关键性环节，本文将对这方面的问题进行讨论。

1全自主型足球机器人视觉系统介绍1.1视觉系统的硬件组成实验中使用的足球机器人是上海广茂达伙伴机器人有限公司研制的AS-UII能力风暴智能机器人大学版。

它是典型的自主移动机器人，具有较高的自规划、自适应能力，适合于较复杂的非结构环境中工作的复杂系统。

机器人与计算机之间使用基于68HCll单片机开发的交互式C语言进行编程。

视觉系统采用CMUcam视觉系统：CMUcam视觉模块主要是由1个SX28微处理器与OV6620摄像头(CMOS)组成，CMOS摄像头把当前窗口的视图通过简单的处理，返回像素点矩阵。

基于TMS320C6202的实时多目标识别跟踪系统处理平台设计

维普资讯
第ｌ卷第２期８２０年４月０２
信号处理
ＳＧＮＡＬＰＩＲ０ＣＢ Ⅱ ＧＳＳ
Ｖ０．８Ｎｏ２１．１．
Ａｐ．０２ｒ２０ Nhomakorabea基于Ｔ３０６０ＭＳ２Ｃ２２的
实时多目标识别跟踪系统处理平台设计
ＬｎｅｉｇＷａｇＪｇｕＺａｇＱｈｎＺａｇｑｐｎｅｇＨｙｎｎｉｒｈｉｅｇｈｉｉｇｎｎｎｎ
Ｏｓｍｔｏｏｆ￣＆ｅｅｔｎｃＣｉｅｅＡａｅｆｃｎｅＳｃｕｎＣｅｇｕ６００）ｎｄｅｆｐｃｉｌｒｉ．ｈｎｓｃｄｍｙｉｃ，ｉｈａ，ｈｎｄ，１２９ｃｏｏＳｅ
面需要采用复杂跟踪算法来提高系统在复杂背景下的识别
光束定向器（Ｔ）是光电跟踪系统的关键设备，典型能力和跟踪精度；另一方面从跟踪系统响应带宽出发又要求ＡＰ跟踪目标是各种低空导弹和无人驾驶飞机” 电视捕获跟踪各种算法具有高实时性。ｊ现有系统平台虽采用多片ＤＰ（Ｓ如瞄准系统通过三级电视，即捕获电视、粗跟踪电视、高帧频ＡＰ１１］Ｔ３００ＤＳ２８［或ＭＳ２Ｃ５）构成并行处理系统，在外场实ｚ辖跟踪电视来实现目标的快速捕获、稳定跟踪和精确瞄准定验中也取得了～定成果，但受其片内存储器容量、峰值处理位。而复杂背景下多目标的实时检测、识别与跟踪技术则是速度、调试等诸多因素的限制，难以满足多目标识别跟踪中电视捕获跟踪瞄准系统的关键技术之一。

slam算法工程师招聘笔试题与参考答案(某世界500强集团)2024年

2024年招聘slam算法工程师笔试题与参考答案(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个不属于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的基本问题？A、定位B、建图C、导航D、路径规划2、在视觉SLAM中，常用的特征点检测算法不包括以下哪一项？A、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）B、SURF（Speeded Up Robust Features）C、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）D、BOW（Bag-of-Words）3、SLAM（同步定位与映射）系统中的“闭环检测”功能主要目的是什么？A. 提高地图的精度B. 减少计算量C. 优化路径规划D. 增强系统稳定性4、在视觉SLAM中，以下哪种方法通常用于提取特征点？A. SIFT（尺度不变特征变换）B. SURF（加速稳健特征）C. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）D. 以上都是5、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的核心目标是什么？A. 实现无人驾驶车辆在未知环境中的自主导航B. 构建三维空间地图并实时更新C. 实现机器人路径规划D. 以上都是6、以下哪种传感器不适合用于SLAM系统？A. 激光雷达B. 摄像头C. 声呐D. 超声波传感器7、以下关于SLAM（同步定位与映射）系统的描述中，哪个是错误的？A. SLAM系统通常需要在未知环境中进行定位与建图。

B. SLAM系统通常需要使用传感器来获取环境信息。

C. SLAM系统可以实时生成地图并更新位置信息。

D. SLAM系统不需要进行初始化定位。

8、以下关于视觉SLAM（视觉同步定位与映射）系统的描述中，哪个是正确的？A. 视觉SLAM系统只依赖于视觉传感器进行定位与建图。

efficient_multi-scale_attention_module_概述及解释说明

efficient multi-scale attention module 概述及解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章将介绍“efficient multi-scale attention module（高效多尺度注意力模块）”的概念和解释。

该模块是一种用于计算机视觉领域的新型技术，旨在提升在多尺度场景下的特征提取和表征能力。

本文将详细阐述该模块的定义、应用场景以及优势。

1.2 文章结构本文共分为五个部分：引言、efficient multi-scale attention module概述、解释说明efficient multi-scale attention module的关键要点、其他相关研究工作概述和比较分析以及结论。

通过这样的结构，读者能够全面了解并深入探索efficient multi-scale attention module的概念和其在计算机视觉领域中的重要性。

1.3 目的本文旨在向读者介绍efficient multi-scale attention module的基本原理、设计思路以及其在实践中所展现出来的优越性。

通过对其关键要点进行详细解释和说明，希望读者能够对该模块有更加清晰全面的理解，并认识到其在计算机视觉领域中所具有的广泛应用前景和重要意义。

此外，通过与其他相关研究工作的比较分析，读者将能够更好地理解efficient multi-scale attention module与传统注意力机制以及现有多尺度模型之间的差异与优势所在。

通过对未来发展方向和应用领域进行展望，并回顾整篇文章的主要内容，我们希望本文能够为读者提供一个全面深入了解efficient multi-scale attention module的参考，并为相关领域研究提供有益启示。

2. efficient multi-scale attention module 概述:2.1 多尺度注意力机制简介:在计算机视觉和深度学习领域，多尺度注意力机制被广泛应用于图像和视频处理任务中。

计算机组成与结构中央控制器

时序控制
根据指令周期的不同阶段，产生相应的控制信号，协调各部件的工作。
微操作信号发生器
微操作信号
控制计算机各部件执行微操作的信号。
微程序控制
通过微指令序列控制各部件完成微操作的方式。
微指令格式
包括操作控制字段、下址字段等部分，用于表示微操作和执行顺序。
中断系统
01
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中断类型
包括外部中断、内部中断等，用于处理异常情况或特殊请求。
功能
中央控制器具有指令控制、操作控制、时间控制和数据处理等功能。它负责从存储器中取出指令，对指令进行译码，并根据指令的要求，按时间顺序，向各部件发出相应的控制信号，保证其正确、有序地完成各种操作。
发展历程及现状
发展历程
中央控制器经历了从电子管、晶体管、集成电路到超大规模集成电路等多个发展阶段。随着技术的不断进步，中央控制器的性能不断提高，功耗不断降低。
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中央控制器组成与原理
指令系统
指令格式
包括操作码、地址码等部分，用于表示不同的操作和功能。
寻址方式
确定操作数地址的方法，如立即寻址、直接寻址、间接寻址等。
指令周期
完成一条指令所需的全部时间，包括取指、译码、执行等阶段。
时序发生器
时钟信号
延时控制
提供计算机各部件协同工作的基准信号。
确保数据在传输和处理过程中的稳定性和准确性。
计算机组成与结构中央控制器
• 中央控制器概述 • 中央控制器组成与原理 • 典型中央控制器分析央控制器性能评价与测试方法 • 计算机组成与结构发展趋势及挑战
01
中央控制器概述
定义与功能
定义
中央控制器（Central Processing Unit，CPU）是计算机的核心部件，负责执行程序中的指令，控制计算机各部件协调工作。

西北工业大学学报2020年第38卷总目次(总第181期~总第186期(2020年))

西北工业大学学报２０２０年第３８卷总目次（总第１８１期总第１８６期（２０２０年））西北工业大学学报２０２０年第３８卷第１期（总第１８１期）基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算研究刘明雍㊀郭娇娇㊀王梦凡㊀牛云㊀王录㊀（１）联合匹配滤波ＭＩＭＯ声呐发射分集平滑ＤＯＡ估计方法樊宽㊀孙超㊀刘雄厚㊀蒋光禹㊀（６）基于矢量水听器阵的迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计方法王伟东㊀张群飞㊀史文涛㊀石娟㊀谭伟杰㊀王绪虎㊀（１４）翼身融合水下滑翔机后缘舵流体特性研究马云龙㊀潘光㊀黄桥高㊀李靖璐㊀（２４）基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法李晓强㊀陈建峰㊀张蓉蓉㊀温洋㊀谭伟杰㊀（３１）热力耦合下不同加筋壁板稳定性分析马良㊀马玉娥㊀秦强㊀（４０）结合动态滑翔技术的小型太阳能无人机飞行能量变化分析刘思奇㊀白俊强㊀（４８）内吹式襟翼几何参数影响研究与优化设计刘睿㊀白俊强㊀邱亚松㊀高国柱㊀（５８）无人机伞降回收十二自由度模型建立与仿真吴翰㊀王正平㊀周洲㊀王睿㊀（６８）基于最长航时的太阳能无人机操纵策略研究王春阳㊀周洲㊀王睿㊀（７５）民机气象雷达任务过程安全性分析方法研究牛浩田㊀马存宝㊀韩佩㊀孙笑言㊀（８４）热电偶涂层对导向叶片温度测量影响的数值研究关鹏㊀艾延廷㊀徐毅㊀赵明㊀田晶㊀（９５）燃气分析系统优化设计及应用研究李乐㊀索建秦㊀于涵㊀郑龙席㊀（１０４）基于时间推进的轴流压气机准二维性能分析张烔㊀杨晨㊀吴虎㊀李进广㊀（１１４）压气机叶栅非定常分离流动的模态分解方法对比研究胡佳伟㊀王掩刚㊀刘汉儒㊀陈为雄㊀徐永㊀（１２１）面向飞机装配协调设计的任务－人员均衡匹配方法魏铭㊀田锡天㊀耿俊浩㊀张敏㊀（１３０）基于功能微拓扑结构的细胞定位培养芯片撒成花㊀薛艳㊀魏晨㊀梁浩彬㊀谢丽㊀叶芳㊀（１３９）定向航空中继网络中一种基于链路距离分环的多址接入协议闫中江㊀李倩倩㊀李波㊀杨懋㊀（１４７）下一代ＷＬＡＮ中一种基于分组的上行ＯＦＤＭＡ随机接入方法杨桉楠㊀李波㊀杨懋㊀闫中江㊀（１５５）基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究张科㊀苏雨㊀王靖宇㊀王霰宇㊀张彦华㊀（１６２）考虑进气道不起动的高超声速飞行器鲁棒自适应控制研究王凡㊀李宏君㊀许红羊㊀闫杰㊀张进㊀（１７０）基于参考点法的无人机跟踪目标导引策略设计谭雁英㊀唐伟贤㊀（１７６）基于碰撞检测的空间冗余机械臂避障路径规划朱战霞㊀靖飒㊀仲剑飞㊀王明明㊀（１８３）一种基于定向天线的蜂群组网邻居发现算法洪亮㊀罗鹏涛㊀燕熊㊀陈旿㊀（１９１）面向工业网络通信安全的数据流特征分析张定华㊀胡祎波㊀曹国彦㊀刘勇㊀石元兵㊀黄明浩㊀潘泉㊀（１９９）㊃Ⅰ㊃一种面向分布式读写分离系统的数据同步策略高锦涛㊀刘文洁㊀李战怀㊀（２０９）面向图像识别的深度学习ＶＬＩＷ处理器设计李林㊀张盛兵㊀吴鹃㊀（２１６）高温氧化对３０４不锈钢红外发射率影响研究胡轶嵩㊀姜葳㊀罗发㊀黄智斌㊀（２２５）西北工业大学学报编辑委员会（２３０）西北工业大学学报２０２０年第３８卷第２期（总第１８２期）翼身融合布局起飞状态动力效应影响研究余刚㊀李栋㊀张泽宇㊀（２３１）基于ＩＯＣＡＤ的无人机避障路径规划张启钱㊀许卫卫㊀张洪海㊀李翰㊀（２３８）无人目标机隐身优化设计与改装技术研究穆阳㊀李皓㊀王震㊀苗毅㊀段士昌㊀（２４６）利用双参数非线性拟合求解湍流边界层壁面摩擦速度陆连山㊀李栋㊀（２５３）基于时域方法的非定常流－热耦合数值模拟研究李虹杨㊀郑赟㊀（２６１）考虑声爆特性的超声速客机气动优化设计刘少伟㊀白俊强㊀余培汛㊀陈保㊀周伯霄㊀（２７１）基于复杂网络理论的关键飞行冲突点识别吴明功㊀王泽坤㊀甘旭升㊀杨国洲㊀温祥西㊀（２７９）飞机着陆条件下机翼油箱垂荡问题研究代震㊀徐绯㊀闫亚斌㊀姚建成㊀陈栋梁㊀（２８８）一种面向多无人机协同编队控制的改进深度神经网络方法谢文光㊀吴康㊀阎芳㊀史豪斌㊀张啸晨㊀（２９５）椭圆翅片管对风洞气流湍流特性影响研究赵波㊀符澄㊀裴海涛㊀廖达雄㊀朱博㊀（３０３）基于改进的速度障碍法的有人／无人机协同系统三维实时避障方法李樾㊀韩维㊀陈清阳㊀张勇㊀（３０９）低压条件下航空地毯燃烧特性研究贾旭宏㊀杨晓光㊀黄松㊀智茂永㊀朱新华㊀（３１９）连续式风洞总压和调节阀相关性研究及其应用陈旦㊀杨孝松㊀李刚㊀郭守春㊀陈天毅㊀（３２５）采用压缩感知与智能优化的大规模ＷＳＮｓ移动稀疏数据收集刘洲洲㊀程徐㊀张杨梅㊀彭寒㊀（３３３）一种时效增强的机载网络流量识别方法吕娜㊀周家欣㊀冯煊㊀陈柯帆㊀陈旿㊀（３４１）基于ＦＰＧＡ与ＳＴＭ３２的多通道数据采集系统张月㊀陶林伟㊀（３５１）强干扰环境下水下纯方位ＰＭＨＴ多目标跟踪李晓花㊀李亚安㊀鲁晓锋㊀赵晨旭㊀蔚婧㊀（３５９）基于多类别特征融合的水声目标噪声识别分类技术张少康㊀王超㊀孙芹东㊀（３６６）基于形状记忆合金（ＳＭＡ）驱动的微流控变色系统张敏㊀李松晶㊀（３７７）２０６０铝锂合金薄板组织特征及疲劳损伤行为李国爱㊀王亮㊀郝敏㊀王向杰㊀陆政㊀（３８４）一种基于六次多项式轨迹规划的机械臂避障算法马宇豪㊀梁雁冰㊀（３９２）计及摩擦的多状态啮合渐开线直齿轮系统动力学建模分析石建飞㊀苟向锋㊀朱凌云㊀（４０１）基于改进学习策略的Ｋｒｉｇｉｎｇ模型结构可靠度算法洪林雄㊀李华聪㊀彭凯㊀肖红亮㊀（４１２）具有时延和干扰约束的多无人机滑模一致性编队控制研究闫党辉㊀章卫国㊀陈航㊀史静平㊀（４２０）一种自适应粒子滤波的零速修正方法郭宇扬㊀徐向波㊀姬淼鑫㊀（４２７）一种基于森林优化的粗糙集离散化算法徐东㊀王鑫㊀孟宇龙㊀张子迎㊀（４３４）一种用于ＣＭＯＳ图像传感器的高速高精度低功耗ＬＶＤＳ驱动器设计李闯泽㊀韩本光㊀何杰㊀吴龙胜㊀（４４２）㊃Ⅱ㊃一种适用于小垂度拉索的精确动力分析方法曹懿㊀韩飞㊀杨凯㊀张莹珞㊀（４５１）西北工业大学学报编辑委员会（４５８）西北工业大学学报２０２０年第３８卷第３期（总第１８３期）基于ＦＦＤ的翼身融合水下滑翔机外形优化设计李靖璐㊀王鹏㊀陈旭㊀董华超㊀（４５９）基于大涡模拟的方柱绕流噪声特性研究顾梦凡㊀宋保维㊀（４６５）一种水下目标识别的最大信息系数特征选择方法张牧行㊀申晓红㊀何磊㊀王海燕㊀（４７１）通气超空化流域径向尺度影响许海雨㊀罗凯㊀黄闯㊀左振浩㊀（４７８）提升钢丝绳多体动力学仿真及股丝应力分析秦志㊀黄晴㊀靳泓睿㊀薛红前㊀（４８５）冷液滴／热液膜碰撞形态及二次液滴特性研究方龙㊀陈国定㊀（４９４）基于三角形循环策略的自适应积分法加速研究郑明晅㊀赵惠玲㊀赵中惠㊀（５０１）基于ＧＭＭ聚类方法构建经验模型的机载实时模型改进方法孙浩㊀郭迎清㊀赵万里㊀（５０７）基于滑动最速跟踪微分器的遥测数据滤波方法张科㊀姜海旭㊀王靖宇㊀（５１５）基于侧向机动能力预测的高超声速飞行器再入制导算法研究石国祥㊀张科㊀王佩㊀韩治国㊀（５２３）基于单输入多输出推挽变换器的光伏均衡器赵犇㊀马瑞㊀皇甫宜耿㊀魏江㊀（５３３）一种基于ＲＢＦＮＮ的变体飞机高精度自适应反步控制方法谯富祥㊀史静平㊀章卫国㊀吕永玺㊀屈晓波㊀（５４０）一种基于ＭＥＭＳ传感器的全局渐进稳定的姿态估计算法蒋维㊀章卫国㊀史静平㊀吕永玺㊀陈华坤㊀（５５０）基于阻力分解方法的气动特性及优化设计研究李立㊀白俊强㊀何小龙㊀（５５８）一种非定常动量源法及在旋翼悬停模拟中的应用郭佳豪㊀周洲㊀李旭㊀（５７１）低阻常规布局客机巡航阻力特性研究张礼㊀高正红㊀杜一鸣㊀（５８０）数据中心上异构资源的细粒度分配算法研究汤小春㊀符莹㊀樊雪枫㊀（５８９）不同热处理对Ａｌ⁃７．９５Ｚｎ⁃１．８４Ｍｇ⁃０．６５Ｃｕ合金力学性能和耐腐蚀性能的影响匡秀琴㊀李瑞雷㊀季清清㊀江俊杰㊀金曼㊀（５９６）基于无迹卡尔曼的全捷联旋转弹导引信息估计高伟㊀高本兵㊀方宏颂㊀陆欣㊀（６０４）不同脑力负荷水平下的情境意识研究冯传宴㊀完颜笑如㊀刘双㊀陈浩㊀庄达民㊀（６１０）基于ＤＫＰＣＡ的固定翼无人机多工况在线故障诊断梁少军㊀张世荣㊀郑幸㊀林冬生㊀（６１９）ＬＴ码的度分布优化研究刘亚琛㊀汪鹏程㊀田德红㊀孙海信㊀齐洁㊀宋睿平㊀（６２７）基于环境参数优化和时间信誉序列的恶意节点识别模型滕志军㊀庞宝贺㊀孙铭阳㊀谢露莹㊀郭力文㊀（６３４）电传飞控作动系统建模与力纷争均衡研究田亮㊀张岩山㊀王海维㊀（６４３）亚－超声速混合层流动特征研究魏杰立㊀何小民㊀黄亚坤㊀周毅㊀宫冠吉㊀（６４９）综合飞行器管理系统（ＩＶＭＳ）研究综述吴文海㊀郭晓峰㊀周思羽㊀（６５７）适应有限故障的运载火箭神经网络自适应容错控制朱海洋㊀吴燕生㊀容易㊀秦旭东㊀陈宇㊀（６６８）基于自组织映射的高维优化参变量相关性研究张泽斌㊀张鹏飞㊀李瑞珍㊀（６７７）㊃Ⅲ㊃西北工业大学学报２０２０年第３８卷第４期（总第１８４期）基于Ｈａｎｓｏｎ噪声模型的螺旋桨气动与噪声优化设计宋翔㊀余培汛㊀白俊强㊀韩啸㊀彭嘉辉㊀（６８５）民机复合材料结构修理容限确定方法研究王辰㊀贺尔铭㊀赵志彬㊀刘志琪㊀薛小峰㊀冯蕴雯㊀（６９５）基于四元数和动态逆的无人机精确航迹控制宋宏川㊀詹浩㊀夏露㊀张楠㊀（７０５）非线性时变相似性理论下的空间拦截仿真研究卢晓东㊀崔涛㊀顾嘉耀㊀（７１５）基于小波变换与特征提取的红外弱小目标图像融合王晓柱㊀钮赛赛㊀张凯㊀印剑飞㊀闫杰㊀（７２３）基于三维ＰＩＣ数值模拟的２ｃｍＥＣＲＩＴ推力控制计算胡展㊀杨涓㊀陈茂林㊀于达仁㊀朱悉铭㊀（７３３）基于深度卷积神经网络的云分类算法张飞㊀闫杰㊀（７４０）基于改进ＳＳＤ的水下目标检测算法研究强伟㊀贺昱曜㊀郭玉锦㊀李宝奇㊀何灵蛟㊀（７４７）基于几何解释的集群ＡＵＶ协同定位误差及编队构型分析张立川㊀屈俊琪㊀潘光㊀王永召㊀（７５５）基于色彩调和理论的文化创意产品色彩设计与评价方法研究何劲涛㊀陈登凯㊀余隋怀㊀（７６６）饱和多孔弹性Ｔｉｍｏｓｈｅｎｋｏ梁动力响应的广义多辛数值实现刘雪梅㊀邓子辰㊀（７７４）障碍物对脉冲爆震发动机填充过程的影响研究王云㊀范玮㊀江金涛㊀张鹏㊀（７８４）小型片式层流流量计研究王筱庐㊀陈玉春㊀蒋宇翔㊀张凯㊀（７９２）时间偏差校准分布式多传感器多目标跟踪算法李松㊀程咏梅㊀王会宾㊀高仕博㊀（７９７）基于ＡＴＳＵＫＦ的飞行器惯性测量单元的故障诊断何启志㊀章卫国㊀刘小雄㊀李伟楠㊀（８０６）基于ＳＡＥ⁃ＶＭＤ的锂离子电池健康因子提取方法王竹晴㊀郭阳明㊀徐聪㊀（８１４）冬季沙尘暴的源头气溶胶光学特性及远距离输送分析王丽芳㊀秦福强㊀邵士勇㊀（８２２）基于判别性样本选择的无监督领域自适应方法吴琳琳㊀彭国华㊀延伟东㊀（８２８）直接添加碳化钒对粉末高速钢烧结性能及组织演变的影响研究郝彦荣㊀刘如铁㊀熊翔㊀（８３８）基于随机Ｐｅｔｒｉ网的机载系统动态可靠性建模荘露㊀陆中㊀张子文㊀（８４６）连续式跨声速风洞回路吸声降噪技术试验研究陈吉明㊀吴盛豪㊀陈振华㊀吕金磊㊀裴海涛㊀（８５５）航空控制软件条件表达式故障分类及修复方法谢文光㊀李琪㊀汪克念㊀马春燕㊀张涛㊀张国群㊀（８６２）不同保载时间下ＦＧＨ９６粉末高温合金疲劳－蠕变试验研究肖阳㊀秦海勤㊀徐可君㊀王永旗㊀（８７３）形状记忆合金梁非对称弯曲问题的力学分析杨静宁㊀王永祥㊀马连生㊀（８８１）开孔三维编织复合材料强度预测及应力分析梁双强㊀张成龙㊀陈革㊀周其洪㊀ＫＯＦｒａｎｋ㊀（８８９）基于多项式拓扑修形的差齿面啮合仿真与解析魏冰阳㊀曹雪梅㊀邓效忠㊀（８９７）红外与可见光图像融合的Ｕ⁃ＧＡＮ模型陈卓㊀方明㊀柴旭㊀付飞蚺㊀苑丽红㊀（９０４）一种新型加权有向网络演化模型高庆一㊀李牧㊀（９１３）西工大传达学习２０２０年全国两会精神（９１８）西北工业大学学报２０２０年第３８卷第５期（总第１８５期）一种适用于水声移动通信同步检测的组合滤波器王领㊀申晓红㊀张之琛㊀花飞㊀王海燕㊀（９１９）雷诺数对于方柱流致振动能量收集系统的影响韩鹏㊀潘光㊀黄桥高㊀施瑶㊀（９２８）㊃Ⅳ㊃静水压力下碳纤维缠绕复合材料圆柱壳体应变特性及承载能力研究沈克纯㊀潘光㊀施瑶㊀李准㊀魏然峰㊀（９３７）分布式ＦｘＬＭＳ算法的收敛特性分析王磊㊀陈克安㊀胥健㊀田旭华㊀（９４４）变形翼伞回收系统的建模与分析郭一鸣㊀闫建国㊀邢小军㊀吴慈航㊀陈潇然㊀李丰浩㊀（９５２）面向地形匹配导航的地标点快速选取方法王华夏㊀程咏梅㊀刘楠㊀姚顺㊀马娟娟㊀王会宾㊀（９５９）基于ＡＰＩ配对的Ａｎｄｒｏｉｄ恶意应用检测管峻㊀刘慧英㊀毛保磊㊀蒋煦㊀（９６５）多余度大气／惯性系统高灵敏度故障检测方法崔小丹㊀程咏梅㊀李振威㊀（９７１）基于改进势场法的无人机三维路径规划方法郭一聪㊀刘小雄㊀章卫国㊀杨跃㊀（９７７）ＰＥＭＦＣ阴极过氧比控制方法研究夏磊㊀赵冬冬㊀李飞㊀王西坡㊀孟锦豪㊀（９８７）含多个间隙铰的舵机传动系统动力学特性研究万琦㊀刘更㊀宋春雨㊀马尚君㊀佟瑞庭㊀（９９４）多级行星滚柱丝杠刚体动力学建模与分析李欣㊀刘更㊀宋春雨㊀付晓军㊀马尚君㊀万琦㊀（１００１）基于北斗导航星座的语音与定位同传通信系统敖振㊀李凤㊀马嫱㊀何贵青㊀（１０１０）改进的引力搜索算法及在面阵综合中的应用孙翠珍㊀丁君㊀郭陈江㊀（１０１８）ＳＥＭ原位加载研究激光增材制造ＴＣ４合金变形破坏机制张霜银㊀索涛㊀李玉龙㊀（１０２５）一种基于综合调优的数据库性能趋势预测方法王小玲㊀张小芳㊀李宁㊀韩承枫㊀袁祝平㊀高环宇㊀（１０３０）涵道螺旋桨地面效应试验与数值计算研究邓阳平㊀米百刚㊀詹浩㊀曹飞㊀（１０３８）复合材料蜂窝结构渐进损伤评估及挖补修理研究赵志彬㊀谢逸夫㊀刘志琪㊀杨鹏飞㊀薛小峰㊀冷佳醒㊀（１０４７）大面质比太阳帆航天器Ｌｉｓｓａｊｏｕｓ轨道转移研究段逊㊀岳晓奎㊀（１０５４）星载操作系统可信计算与度量认证技术研究高建军㊀闫文㊀石郡儒㊀刘明明㊀姚红静㊀郭阳明㊀（１０６３）属性相关条件下广义ｑ⁃ＲＯＦＴＯＤＩＭ决策方法周延年㊀徐彤㊀胡滨㊀（１０６８）一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法史蕴豪㊀许华㊀刘英辉㊀（１０７４）考虑拓扑故障的无人机编队容错控制方法研究马小山㊀董文瀚㊀李炳乾㊀（１０８４）异构多智能体联盟动态任务分配李相民㊀唐嘉钰㊀代进进㊀薄宁㊀（１０９４）一种新型架空输电线路巡检机器人的机构设计王怡爽㊀苑朝㊀翟永杰㊀（１１０５）同相牵引供电系统的四重化结构改良及控制算法优化方法成庶㊀刘畅㊀唐建湘㊀于天剑㊀李凯迪㊀（１１１２）刚性包带式星箭连接装置非线性静力学分析与结构优化郭欣㊀朱仕尧㊀刘观日㊀于兵㊀张乔飞㊀雷勇军㊀（１１２２）小训练样本条件下的机载网络流量识别方法吕娜㊀周家欣㊀陈卓㊀陈旿㊀（１１２９）西北工业大学学报２０２０年第３８卷第６期（总第１８６期）基于有限时间一致性的自主移动多智能体分布式合围点部署闫朋朋㊀凡永华㊀陈园林㊀王民钢㊀（１１３９）㊃Ⅴ㊃复杂干扰环境下基于频域Ｇａｂｏｒ滤波和相关滤波的空中目标跟踪算法杨曦㊀李少毅㊀王晓田㊀张凯㊀闫杰㊀（１１４６）基于关键点检测网络的空中红外目标要害部位识别算法张凯㊀刘昊㊀杨曦㊀李少毅㊀王晓田㊀（１１５４）发动机振动载荷向客舱座椅传递特性研究舒俊成㊀贺尔铭㊀易金翔㊀陈鹏翔㊀（１１６３）不确定浅海环境中基于水平阵稳健子空间估计的宽容检测方法王宣㊀孙超㊀向龙凤㊀李明杨㊀（１１７１）一种基于混响干扰稀疏重构的ＳＴＡＰ方法寇思玮㊀冯西安㊀黄辉㊀毕杨㊀（１１７９）分形表面加卸载法向接触刚度演变行为分析刘楷安㊀徐颖强㊀吴正海㊀肖立㊀（１１８８）旋向对中心分级燃烧室流场及温度场影响研究李乐㊀索建秦㊀郑龙席㊀（１１９８）ＦＡＤＳ系统故障诊断方法研究贾乾磊㊀章卫国㊀史静平㊀李广文㊀刘小雄㊀（１２１０）基于Ｈｕ⁃ＤＢＮ的低分辨图案编码识别方法研究张天凡㊀李哲㊀景啸㊀胡斌㊀朱亚辉㊀（１２１８）一种用于跨数据库联接操作的分页预取模型李常青㊀谷建华㊀（１２２５）基于偏芯紫外曝光的光纤矢量弯曲传感器禹大宽㊀乔学光㊀王向宇㊀张立松㊀（１２３５）星球车刚性车轮在混合地形上牵引性能研究翟广龙㊀黄铁球㊀（１２４０）舰载螺旋桨运输机发动机短舱飞行载荷设计马凯超㊀唐长红㊀张建叶㊀牛孝飞㊀范庆志㊀（１２４９）带有攻击角约束的大机动目标协同攻击制导律郭正玉㊀王超磊㊀钱航㊀韩治国㊀张婧娴㊀（１２５７）基于最优控制理论的倾转旋翼机跃障飞行仿真陈金鹤㊀汪正中㊀田洪源㊀（１２６６）直升机噪声声散射特性计算方法研究樊枫㊀曹亚雄㊀江露生㊀林永峰㊀（１２７５）一种基于Ｄｉｊｋｓｔｒａ的多约束条件下智能飞行器航迹规划算法程凝怡㊀刘志乾㊀李昱奇㊀（１２８４）高温合金盘多源疲劳裂纹萌生及扩展特征吴英龙㊀宣海军㊀（１２９１）可展直纹面面齿轮的加工原理与方法彭先龙㊀候艳艳㊀张乐㊀韩飞燕㊀寇发荣㊀（１２９９）５０ＭＷ汽轮机缸体偏心摆动故障预警方法石家魁㊀姚坤㊀付俊丰㊀居国腾㊀李丰均㊀万杰㊀（１３０８）基于成本效益重要度的复杂系统可靠性保障策略王成㊀许建新㊀张振明㊀王红军㊀（１３１６）双蜗壳离心泵泵腔轴向宽度与流动特性的关系董玮㊀何庆南㊀梁武科㊀魏清希㊀董言㊀孙健㊀（１３２２）基于强化遗传算法的无人机空战机动决策研究谢建峰㊀杨啟明㊀戴树岭㊀王婉扬㊀张建东㊀（１３３０）带关键帧和可靠平面表示的激光定位算法张钊㊀张轶㊀黄瑞㊀（１３３９）基于深度去噪自动编码器的无人机航空影像目标检测杨锋平㊀马博迪㊀王金荣㊀高红岗㊀刘贞报㊀（１３４５）一种基于ＦｒＦＴ的ＳＡＲ多普勒调频率估计方法陈英㊀陈涛㊀李可为㊀肖菊兰㊀刘洪利㊀（１３５２）基于Ｈａｍａｃｈｅｒ范数的广义概率犹豫模糊ＭＵＬＴＩＭＯＯＲＡ决策方法朱亚辉㊀高逦㊀（１３６１）中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议公报（１３７０）（第３８卷终）㊃Ⅵ㊃。

高速公路车路协同雷达跟踪路况感知系统浅析

< TECHNOLOGYDOI : 10.13439/ki.itsc.2021.04.015高速公路车路协同雷达跟踪路况感知系统浅析张文斌，党奇志(河北省交通运输厅公路管理局，河北石家庄050031)摘要：多目标雷达跟踪感知系统是车路协同支持车辆自动驾驶技术快速落地的路側重要基础设施，可直接感知道路区段车辆位置、速度、方向、交通流教据、异常事件等信息，通过车路协同通信技术为自动驾驶车辆提供高可靠的交通信息，提升自动驾驶车辆的周边路况感知能力关键词：车路协同；雷达跟踪感知；高清车牌识别车路协同与车辆自动驾驶技术M•代表全球当前新•轮科学技术和产业发展制高点竞争的重要领域交通运输部2018年2月印发《加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点》（交办规划函〔2018〕265号）要求，利用5G或者拓展应用5.8GHz专用短程通信技术，提供极低时延宽带无线通信，开展“路运一体化车路协同”信息交互、风险监测及预齊、交通流监测分析通过LTE-V等新一代信息通信软硬件一体化解决方案，车辆和基础设施、车与车之间智能协同与配合，构建智S型综合交通运输体系，实现高速移动状态下高可信、高可靠的车路信息交互与控制系统本文S于高速公路车路协同新ffU•，对茁达跟踪路况感知系统的应用图2全路况感知系统与其他系统多层级融合示意图进行探析。

一、雷达跟踪路况感知系统概述道路实时感知是实现智能交通体系的基础，基于雷达连续跟踪检测、车牌高清识别以及两者融合技术，可实现全时域、全环境状态下的精准、全量交通感知体系，通过云计E、大数据等手段实现路况信息的预警、预测和预判，如图1、图2所示制、智能决策，完善并提升路网路侧设施体系，集多沖探测感釦 T•段于•体的长距多目标雷达跟踪路况感知系统应运而生:诺达跟踪路况感知系统具有良好的远距离、大范围探测能力和交通态势感知能力，具有极低的段报率单个雷达可以将lkm范围内检顏区域的车辆信息，包括车辆位置、速度、方向等状况快速告知路侧设施，进行车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分 t i r i交通安全、说則心汹出行n前，多f-ito ii•达!勒m 系统已应用于河北延崇高速。

人工智能的三大核心技术

人工智能的三大核心技术关键信息项1、技术名称2、技术原理3、技术应用领域4、技术发展现状5、技术未来趋势6、技术优势7、技术局限性8、技术相关风险9、技术改进方向10、技术对社会经济的影响11 技术名称人工智能的三大核心技术分别为机器学习、计算机视觉和自然语言处理。

111 机器学习机器学习是使计算机通过数据和算法自动学习和改进的技术。

它包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。

112 计算机视觉计算机视觉旨在让计算机理解和解释图像或视频中的内容。

113 自然语言处理自然语言处理专注于使计算机理解和处理人类语言。

12 技术原理机器学习的原理是通过对大量数据的分析和模式识别，让计算机自动发现数据中的规律和特征。

计算机视觉依靠图像处理、模式识别和深度学习算法，对图像和视频进行分析和理解。

自然语言处理基于语言学、统计学和机器学习的方法，对文本进行解析、理解和生成。

121 机器学习的原理细分监督学习中，计算机通过已知的输入和输出数据进行学习，预测新的输入对应的输出。

无监督学习则是在没有明确的输出指导下，发现数据中的隐藏模式和结构。

强化学习通过与环境的交互和奖励反馈来学习最优策略。

122 计算机视觉的原理细分图像处理技术用于对图像进行预处理，提取有用的信息。

模式识别算法帮助识别图像中的对象和特征。

深度学习模型，如卷积神经网络，能够自动学习图像的高级特征表示。

123 自然语言处理的原理细分词法分析、句法分析和语义理解是自然语言处理的基础步骤。

通过机器学习模型，如循环神经网络和 Transformer 架构，能够对文本进行生成和翻译等任务。

13 技术应用领域机器学习广泛应用于金融、医疗、交通等领域的预测和决策。

计算机视觉在自动驾驶、安防监控、工业检测等方面发挥重要作用。

自然语言处理应用于智能客服、机器翻译、文本分类等场景。

131 机器学习的应用领域细分在金融领域，用于信用评估、风险预测和投资决策。

在医疗领域，辅助疾病诊断、药物研发和医疗图像分析。

卷积神经网络SIP微系统实现

近年来，随着深度学习（Deep Learning）技术的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在目标检测、人脸识别等机器视觉领域广泛应用。

由于CNN的算法复杂度对运行平台的计算要求较卷积神经网络SIP微系统实现吕浩1，2，张盛兵1，王佳1，刘硕2，景德胜21.西北工业大学计算机学院，西安7100722.中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，西安710065摘要：近年来，微电子技术进入到纳电子/集成微系统时代，SIP（System in Package）和SOC（System on Chip）是微系统实现的两种重要技术途径；基于神经网络的深度学习技术在图形图像、计算机视觉和目标识别等方面得以广泛应用。

卷积神经网络的深度学习技术在嵌入式平台的小型化、微型化是一项重要研究领域。

如何将神经网络轻量化和微系统相结合，达到性能、体积和功耗的最优化平衡是一难点。

介绍了一款将SIP技术和基于FPGA的卷积神经网络相结合的微系统实现方案，它以Zynq SOC和FLASH、DDR3存储器为主要组成，利用SIP高密度系统封装技术进行集成，在其中的PL端（FPGA）采用HLS来设计CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）中的卷积层和池化层，生成IP核，分时复用构建微系统，设计实现了Micro_VGGNet轻量化模型。

测试采用MNIST手写数字数据集作为训练和测试样本，该微系统能够实准确识别手写数字，准确率达到98.1%。

体积仅为30mm×30mm×1.2mm，在100MHz工作频率下，图像处理速度可达到20.65FPS，功耗仅为2.1W，实现了轻量化神经网络微系统的多目标平衡（性能、体积和功耗）。

关键词：微系统；系统级封装（SIP）；卷积神经网络（CNN）；数字识别文献标志码：A中图分类号：TP368.2doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0011Implementation of Convolutional Neural Network SIP MicrosystemLYU Hao1，2,ZHANG Shengbing1,WANG Jia1,LIU Shuo2,JING Desheng21.School of Computer Science and Engineering,Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072,China2.Xi’an Aeronautics Computing Technique Research Institute,Aviation Industry Corporation of China,Xi’an710065,ChinaAbstract：In recent years,microelectronics technology has entered the era of nanoelectronics/integrated microsystems. SIP（System in Package）and SOC（System on Chip）are two important technical approaches for the realization of micro-systems.Deep learning technology based on neural network is widely used in computer vision and target recognition areas.How to combine lightweight neural network with micro system to achieve the optimal balance of performance, volume and power consumption is a difficult problem.The miniaturization of embedded platforms for deep learning technology of convolutional neural networks is an important research field.This article introduces a microsystem imple-mentation scheme that combines SIP technology and FPGA-based convolutional neural network.It uses Zynq SOC, FLASH,and DDR3memory as the main components,and uses SIP high-density system packaging technology for integra-tion.The PL end（FPGA）uses HLS to design the convolutional layer and pooling layer in CNN（Convolutional Neural Network）,generate IP cores,and time-multiplex to build a micro system.Micro_VGGNet lightweight model is designed and implemented.The test uses the MNIST handwritten digit data set as training and test samples.The microsystem can accurately recognize handwritten digits with an accuracy rate of98.1%.The volume is only30mm×30mm×1.2mm,and the image processing speed can reach20.65FPS at a working frequency of100MHz.The power consumption is only 2.1W.The multi-objective balance（performance,volume and power consumption）of lightweight neural network micro-system is realized.Key words：microsystem;System in Package（SIP）;Convolutional Neural Network（CNN）;digit recognition基金项目：国家自然科学基金重点项目（11835008）。

2024年度四川继续教育公需科目答题及答案

2024年度四川继续教育公需科目答题及答案学校:________班级:________姓名:________考号:________一、单选题(20题)1.电影作品著作权由（）者享有。

A.制片者B.编剧C.导演D.摄影2.在实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑这一部分内容中提出，要深入实施()。

A.科教兴国战略B.人才强国战略C.创新驱动发展战略D.以上均是3.一些()也要着力建设吸引和集聚人才的平台，开展人才发展体制机制综合改革试点。

A.一线城市B.大型城市C.省会城市D.高层次人才集中的中心城市4.()是一个经济学概念，对数据要素市场相对准确、清晰的认识和界定，是探索和培育数据要素市场模式和方向的重要前提，也是值得各界商榷的难点所在。

A.数据要素B.数据资源C.数据资产D.数据要素市场5.著作权不保护什么？（）A.文字作品B.口述作品C.摄影作品D.时事新闻6.新华书店自己不复制任何书籍，再卖出去，它的行为仅仅是（）。

A.发行行为B.购买行为C.中转行为D.储藏行为7.从2009年云计算进入中国以来，我国云计算发展过程经历了()个阶段A.2B.3C.4D.58.《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》提出，规范各类评价活动。

大力减少()事项。

A.项目评审B.人才评价C.机构评估D.以上均是9.物联网的基本架构中的)由各种私有网络、就联网、有线和无线通信网、网络管理系统等组成，在物联网中起到信围传输的作用，该层主要用于对感知层和应用层之间的数据进行传递，它是连接感知层和应用层的桥梁。

A.访问层B.网络层C.感知层D.应用层10.闵采尔通常把贵族称为（）。

A.“刽子手”B.“吸血鬼”C.“杀人魔”D.“强盗”11.以()战略为主线，布局人才工作相关内容，与党的历史上的人才工作相互接续，一以贯之，形成有机体系。

A.创新驱动发展B.科技强国C.教育强国D.人才强国12.关于知识产权的主要特性，下列表述不正确的是()。

简述激光雷达的结构原理分类及特点

激光雷达是一种使用激光束进行距离测量的传感器，广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、机器人和工业自动化等领域。

本文将简要介绍激光雷达的结构原理、分类及特点。

一、结构原理激光雷达主要由激光发射器、接收器、光电探测器、信号处理器和数据处理器等组成。

激光发射器发射激光脉冲，激光束照射到检测目标上后，部分激光被目标物体散射，激光束经接收器接收后，光电探测器将激光信号转化为电信号，经过信号处理器处理后传输至数据处理器进行数据处理和分析。

二、分类根据工作原理和实现功能的不同，激光雷达可以分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合式激光雷达。

机械式激光雷达通过旋转或振动的方式改变激光束的方向；固态激光雷达由固定的激光发射与接收单元组成，通过改变激光的发射和接收方式实现测距；混合式激光雷达集成了机械式和固态的优点，能够实现更精准的测距和目标识别。

三、特点1.高精度：激光雷达能够实现毫米级的精准测距，对于自动驾驶汽车等应用场景具有重要意义。

2.多目标检测：激光雷达可以同时探测多个目标，并能够对目标进行精确的定位和跟踪。

3.抗干扰能力强：激光雷达对光照、雨雪等天气条件的影响较小，能够在复杂环境下稳定工作。

4.高可靠性：激光雷达采用光学原理进行测距，不受电磁干扰，工作稳定可靠。

5.成本较高：激光雷达的制造成本较高，限制了其在一些低成本应用场景中的推广。

激光雷达具有高精度、多目标检测、抗干扰能力强和高可靠性等特点，是自动驾驶汽车、无人机等智能设备中不可或缺的核心传感器之一。

随着激光雷达技术的不断发展和成熟，其应用领域将会进一步扩大，为人类社会带来更多便利和安全。

基于上述内容，我们可以进一步探讨激光雷达在不同领域的应用和发展趋势。

一、自动驾驶汽车激光雷达是自动驾驶汽车中至关重要的传感器之一。

通过激光雷达的高精度测距和多目标检测能力，自动驾驶汽车可以实现对车辆、行人和障碍物的实时识别和定位，从而实现智能的避障和自动驾驶功能。

随着自动驾驶技术的不断发展，激光雷达的应用将会得到进一步扩展和深化，成为推动自动驾驶汽车商业化的关键技术之一。

多目标智能优化算法及其应用

多目标智能优化算法及其应用多目标智能优化算法是指解决多个相互矛盾的目标问题时使用的一类算法。

在传统的单目标优化问题中，只有一个目标函数需要优化，而在多目标问题中，有多个目标函数需要同时优化。

多目标优化问题广泛应用于工程设计、物流调度、经济预测等领域。

目前，常用的多目标智能优化算法主要包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法以及人工免疫算法等。

这些算法通过模拟自然界中生物个体的进化、群体行为等方式，实现在解空间中高效地寻找多个最优解。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，通过选择、交叉和变异等操作，逐代演化个体的基因组合，以搜索最优解。

遗传算法具有全局搜索能力强、对问题形式没有特殊要求等特点，在多目标优化问题中得到广泛应用。

粒子群算法则模拟鸟群或鱼群等生物群体中个体之间的协同行为，通过不断调整每个个体的速度和位置，以实现寻找最优解的目标。

粒子群算法具有收敛速度快、易于实现等特点，适用于解决多目标优化问题。

蚁群算法则受到蚁群觅食行为的启发，通过模拟蚂蚁在路径选择上的信息素沉积和挥发等行为，以寻找最优路径。

蚁群算法具有自组织、自适应等特点，在求解多目标问题时表现出较好的性能。

人工免疫算法则模拟免疫系统对病原体的识别和克制过程，通过调节人工免疫系统中抗体浓度、选择和变异等操作，以寻找问题的最优解。

人工免疫算法具有全局寻优能力强、对初始解的依赖度低等特点，适用于多目标优化问题。

除了以上提到的算法，还有许多其他多目标智能优化算法，如模拟退火算法、蝙蝠算法等，它们都在不同的问题领域取得了良好的应用效果。

总之，多目标智能优化算法在解决多目标优化问题时展现出较好的性能，为工程设计、经济决策等领域提供了强大的工具。

随着算法的不断改进和优化，相信多目标优化问题的解决能力会进一步提升。

211155912_云天励飞：建设自进化城市智能体_推动人工智能产业快速发展

云天励飞：建设自进化城市智能体　推动人工智能产业快速发展文/潘慧提升核心技术构建全栈ＡＩ《广东科技》：作为深圳本土的AI独角兽企业，本刊曾对云天励飞进行宣传报道（2019年1月），并持续关注企业的发展情况。

在此，我们希望进一步了解近4年来，云天励飞在核心技术——“算法+芯片+大数据”，构建全栈AI方面开展了哪些技术创新和应用工作，取得了哪些新成就？云天励飞：算法方面，2022年云天励飞发起了开源算法生成平台YMIR，该平台可以实现低代码甚至零代码算法开发，大幅降低算法开发的成本和周期。

YMIR上线仅半年就吸引了超过500家企业使用，涉及机器人、工业、芯片等行业。

据开发者反馈，使用YMIR后算法生产效率普遍提升6倍，算法人员的需求量降为原来的1/10。

芯片方面，2022年年底，云天励飞第三代全国产自主可控神经网络处理器芯片Edge10流片成功，其量产和商业化工作目前在稳步推进当中。

此外，在芯片应用方面，除了城市智能安防外，云天励飞芯片还拓展了智能座舱、车路协同边缘计算、机器人等创新应用领域。

大数据方面，云天励飞的大数据技术已经广泛应用到智慧交通、智慧安防、城市治理、智慧商业等诸多领域，帮助各行业、场景实现高效能的大数据分析。

《广东科技》：在数字城市和人居生活领域，云天励飞已经落地了哪些产品和解决方案？云天励飞：在数字城市领域，云天励飞已经落地了智慧安防、智慧交通、城市治理等行业解决方案。

在人居生活领域，云天励飞落地了智慧园区、智慧泛商业等行业解决方案。

目前，云天励飞已经打造了如深圳多区域的智慧安防项目、深圳巴士集团智慧公交OD项目、深圳龙华智能运算平台、青岛崂山智慧社区项目、深圳中心书城项目、深圳富士康智慧园区项目、深圳国际会展中心一脸通解决方案、深圳元平智慧校园项目等标杆项目。

同时，云天励飞成功服务了2016年杭州G20峰会、全国双创周主会场、作为深圳本土的人工智能（ＡＩ）独角兽企业和深圳ＡＩ行业上市公司，深圳云天励飞技术股份有限公司（以下简称“云天励飞”）凭借算法芯片化的核心能力和端云协同的技术路线，成为打造出了物联感知汇聚、算法赋能服务、知识图谱构建的全链式核心能力平台企业，并且在数字城市、人居生活领域成功落地一系列标杆式解决方案的行业领军企业。

efficientdet简介

efficientdet简介
EfficientDet是一种高效目标检测算法，由谷歌公司在2019年提出并发表在CVPR上。

它结合了EfficientNet作为骨干网络和BiFPN 作为特征金字塔网络进行目标检测。

EfficientNet是一种高效的卷积神经网络结构，可以在保持准确度的前提下显著减少模型参数和计算量。

BiFPN是一种双向特征金字塔网络，可以有效地提取多尺度的特征来检测不同大小的目标。

EfficientDet通过在每个特征层上应用BiFPN来构建多尺度特征金字塔。

这个特征金字塔可以提供丰富的特征表示，使得算法可以在不同尺度和大小的目标之间进行有效检测。

此外，EfficientDet还使用了一种特定的损失函数设计来平衡不同目标之间的训练难度，并使用了一种自适应的网络宽度缩放方法来进一步提高检测性能。

与其他目标检测算法相比，EfficientDet在保持准确度的同时更加高效。

实验证明，EfficientDet在COCO数据集上的性能超越了以往基于单一网络的目标检测算法，具有更好的检测速度和更小的模型参数。

这使得EfficientDet成为一种理想的目标检测算法，可以在资源受限的环境下实现高效的实时检测应用。

多模态感知系统

多模态感知系统多模态感知系统是一种基于人工智能技术的系统，旨在模拟人类的多种感知能力，包括视觉、听觉、触觉等，以实现对环境的全面感知和理解。

该系统通过融合多种传感器和算法，能够对环境中的各种信息进行采集、处理和分析，并生成相应的反馈。

多模态感知系统在自动驾驶、机器人技术以及智能家居等领域具有广泛应用前景。

在自动驾驶领域，多模态感知系统扮演着至关重要的角色。

传统的自动驾驶技术主要依赖于视觉传感器进行环境感知，但是仅依靠视觉信息往往无法满足各种复杂场景下对环境进行准确理解和判断的需求。

而多模态感知系统通过融合视觉、雷达、激光雷达等传感器提供的信息，并结合深度学习等算法进行数据处理和分析，可以更全面地获取道路状况、障碍物位置以及行人行为等关键信息，从而提高自动驾驶车辆在复杂交通环境中行驶安全性和可靠性。

在机器人领域，多模态感知系统也发挥着重要作用。

机器人作为一种能够与人类进行交互和合作的智能设备，需要具备多种感知能力来感知环境和与人类进行有效的沟通。

多模态感知系统可以为机器人提供视觉、听觉、触觉等多种感知通道，使机器人能够准确地识别和理解环境中的物体、声音以及触摸等信息，并根据这些信息进行相应的反应。

这使得机器人能够更好地适应不同的工作场景，并与人类进行更加自然和智能化的交互。

在智能家居领域，多模态感知系统也具备广阔的应用前景。

随着物联网技术的发展，越来越多的家居设备开始具备智能化和联网化功能。

而多模态感知系统可以为智能家居提供更全面、准确地对环境进行感知和理解。

例如，通过视觉传感器可以实现对家庭中不同房间中物体位置、温度等信息进行实时监测；通过听觉传感器可以识别门铃声音，并自动开启门锁；通过触觉传感器可以感知家具的使用情况，并提供相应的服务。

多模态感知系统的应用可以使智能家居更加智能化、便捷化，并提供更好的用户体验。

然而，多模态感知系统在实际应用中还面临一些挑战。

首先，多模态传感器设备的设计和集成需要考虑传感器之间的互补性和一致性，以确保传感器之间能够相互协作并提供准确、一致的信息。