多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

构建安全的局域网策略

网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、教论、信论等多种学科的综合性学科,它涉及的因素主要包括物理安全、系统安全、信息安全和文化安全等范围。局域网络中人为的、非人为的,有意的、无意的;非法用户入侵、计算机病毒、黑客的不断侵袭等随时威胁局域网的安全。随着计算机网络技术迅速发展,网络安全问题也日渐突出。该文分析了威胁局域网安全的主要因素,探讨了从物理环境、网络层、应用层以及管理制度方面,运用VPN、NAT、VLAN、IDS、身份验证等技术构建安全局域网的策略。     

基于SBT全结点存储的云数据完整性

云存储可以为用户提供高质量、按需分配的数据存储服务,使用户用低廉的价格就能享受到海量的存储能力,但是对于用户而言,云存储服务器并不是完全可信,因此会担心存储在云端的数据出现安全性问题,同时为了满足云中的应用,需要完整性验证机制支持全动态操作以及第三方公开认证。因此,提出一种基于全结点存储的云数据完整性方案。引入平衡二叉搜索树结构--结点大小平衡树(SizeBalancedTree,SBT),该结构使得树中所有的结点都可以用来存储实际的数据,相比叶子结点存储的树,无疑减少了服务器上的空间开销,同时降低了树的高度,从而也降低了进行数据插入删除等基本操作的时间复杂度。该方案在支持动态操作上具有更好的效率,能够很好地支持云存储环境下数据完整性验证。     

基于大数据技术和特征推荐的就业信息管理平台的设计

就业工作是职业院校的一项重要工作,就业信息管理平台是学校就业指导、管理和服务的重要手段。就业信息管理平台应用效果的关键是招聘职位的数量和质量,其核心是能根据学生的就业期望,实现职位的有效推荐,同时,构建政府、企业、学校、学生之间快速沟通的渠道,提高就业指导和服务水平,提供就业调查反馈和就业统计分析功能,为专业人才培养的优化提供支撑。本文对就业信息管理平台的功能进行分析,利用软件工程的思想和统一建模工具,使用Web技术、爬虫技术、数据库技术、大数据处理技术和推荐算法对就业信息管理平台进行了设计与实现,实践表明,该平台能有效满足个性化就业需求,提高就业管理的质量和服务水平。     

泛系资源泛通论：交通·通信·金融·数学--计算机·网络·智能·科技史新论识

广义资源广义的由此及彼界定的泛系资源泛通,形成泛系论的一大理法,它是一种世界观、认识论、方法论、价值论和运筹学,毗连于数理工医文社史哲百科千题万技理法,特别是对广义的交通、通信、金融、物流、推理、智能、计算机、网络、数理科学和科技思想的发展可以得到一种全新的阐述,甚至对政治、大国兴衰、经济、军事、教育、社会学、医药学、科学技术工程哲学等等都可以导致新的感悟。在泛系框架下发展泛系资源泛通论,一种广义的资源论和交通学,探索交通、物流、通信、金融、生理、心理、医理、生命、生态、文明、历史、计算机、网络、智能、数学等等百科千题万技理法统驭或归寓于泛系泛通的机制,具体建构包括：（1）百家论识：跨学科研究与泛系泛通——孔子,莎士比亚,恩格斯,钱学森,阿蒂亚等;（2）泛系指略：形而泛学;（3）泛系醅法精缩影;（4）数理模型：泛系资源与泛通;（5）泛系史学：科技思想发展泛通论;（6）泛系生物学：水·文明·生理·心理·医理·生态;（7）泛系交通学：交通·建筑·城市·金融·航天;（8）泛系泛通论：运转与模拟,通信·IT·信息论·控制论;（9）泛系泛通论：计算机·网络·人工智能·C^4ISR;（10）泛系数学：泛通和智能。     

Integration | Innovation | Inclusion: Values,Variables and the Design of Human Environments

Complexity, complication, contradiction, consumption, confusion, delusion, depression. Opportunity, inspiration, ingenuity, compassion, wisdom. Our world is perplexing, our times are fast moving, and our choices are many. To find an appropriate path is a daunting yet vital challenge that confronts us as individuals, as communities, and as a civilization. How sustainable is our world? How reasonable are our behaviors? The present article is a collection of thoughts on a series of intertwined issues related to the contemporary world, its environmental dimensions, and their present-day problems. The goal is to survey the landscape through a lens of Environmental Design, to provide some perspectives, to raise some questions, and to explore systems, beliefs, and values informing and influencing actions. It is important to consider how people's belief systems influence, inform, and shape actions. This holds true in realms political, spiritual, and cultural. It also proves relevant in the ways in which we imagine, design, develop, and construct our buildings, cities, spaces, and places.

Appropriate solutions to some of our most daunting problems will arise through the concerted efforts, open dialogue, and collective wisdom of the wide array of stakeholders, professionals, politicians, decision makers, and citizens (both engaged and disenfranchised) who have the will and wherewithal to make a difference and to make the world safer, healthier, and better. It seems vital for us to critically examine, and question, our belief systems and their connections to the ways we define, refine, and realize progress. Architecture and Environmental Design, in both a philosophical and a practical sense, reflect as well as form greater aspirations, directions, and events of our times.     

基于开口度和扭转角的吊钩形变检测算法

针对传统人工吊钩检测中测量工具复杂、测量精度低、效率低、准确性差等问题,提出一种综合点云分割、圆柱中轴提取以及模型对称面提取这3种算法设计实现吊钩形变检测算法。通过重新定义吊钩开口度,采用上述3种算法的结合,提取开口度的2个参照点,并通过点云分割以及对称面提取的结合,获取吊钩的扭转角。实验结果证明,相较于传统人工检测,提出的算法检测时间短,测量精度高,使用工具少,可追溯性强。     

仿生机器人运动步态控制:强化学习方法综述

仿生机器人是一类典型的多关节非线性欠驱动系统，其步态控制是一个非常具有挑战性的问题。对于该问题，传统的控制和规划方法需要针对具体的运动任务进行专门设计，需要耗费大量时间和精力，而且所设计出来的控制器往往没有通用性。基于数据驱动的强化学习方法能对不同的任务进行自主学习，且对不同的机器人和运动任务具有良好的通用性。因此，近年来这种基于强化学习的方法在仿生机器人运动步态控制方面获得了不少应用。针对这方面的研究，本文从问题形式化、策略表示方法和策略学习方法3个方面对现有的研究情况进行了分析和总结，总结了强化学习应用于仿生机器人步态控制中尚待解决的问题，并指出了后续的发展方向。     

Antileishmanial phytochemical phenolics: Molecular docking to potential protein targets

A molecular docking analysis has been carried out to examine potential Leishmania protein targets of antiprotozoal plant-derived polyphenolic compounds. A total of 352 phenolic phytochemicals, including 10 aurones, six cannabinoids, 34 chalcones, 20 chromenes, 52 coumarins, 92 flavonoids, 41 isoflavonoids, 52 lignans, 25 quinones, eight stilbenoids, nine xanthones, and three miscellaneous phenolic compounds, were used in the virtual screening study using 24 Leishmania enzymes (52 different protein structures from the Protein Data Bank). Noteworthy protein targets were Leishmania dihydroorotate dehydrogenase, N-myristoyl transferase, phosphodiesterase B1, pteridine reductase, methionyl-tRNA synthetase, tyrosyl-tRNA synthetase, uridine diphosphate-glucose pyrophosphorylase, nicotinamidase, and glycerol-3-phosphate dehydrogenase. Based on in-silico analysis of antiparasitic polyphenolics in this study, two aurones, one chalcone, five coumarins, six flavonoids, one isoflavonoid, three lignans, and one stilbenoid, can be considered to be promising drug leads worthy of further investigation.