基于格网划分的海量地形数据三维可视化

首先按照格网划分方式对研究区域进行分割，采用与视点相关的静态LOD模型，在格网块内以四叉树进行管理，根据误差以二元三角树方式进行LOD模型预处理，并采用三角形条带进行若干不同层次的LOD模型文件组织；然后按照格网块进行视景体投影裁剪，结合动态内存调用、多线程管理的数据引擎方法以及视觉光滑处理，实现了海量地形数据的三维可视化及漫游．实验结果表明，文中算法具有处理数据量无限制、效率高、效果好等特点．     

基于格网划分的大数据集DEM三维可视化

提出基于格网划分的实时LOD分层方法，该方法基于DEM和影像数据固有的栅格特点，使用简单的几何算法即可实现DEM数据的动态分层，计算量小，可实现对大数据集DEM数据的实时漫游。     

基于格网的多边形集合级联求并算法

与传统的多边形集合求并算法相比,级联求并法基于STR-Tree索引优先对相邻的多边形进行求并,提高多边形集合的求并效率,但在数据密度高畸变区域的性能较差。针对该问题,提出一种基于格网的多边形集合级联求并算法。该算法利用格网划分多边形集合,缩小数据密度高畸变区域的范围,进一步提高级联求并法的效率。实验结果表明,该算法有效可行。     

基于DEM的水利三维可视化系统的研究

分析了DEM（数字高程模型）技术、格网模型算法和分层设计思想,研究了水利可视化系统创作过程中数据整理、格网划分及三维要素的叠加的方法,采用分层设计的思想解决了不同比例尺下显示详细程度不同问题,从而为水利工程管理提供更形象、直观的信息     

一种面向并行空间查询的数据划分方法

在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用.Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征.基于空间数据聚集划分的目的,提出了一种基于K-平均聚类算法的空间数据划分方法.实验证明,该方法极大地提高了空间数据并行检索和查询效率.     

一种基于网格的LiDAR数据处理平台体系结构

分析LiDAR数据处理流程，结合开放网格服务体系结构(OGSA)，提出一种LiDAR数据处理平台体系，将数据处理任务合理划分并分配到各个分布的网格节点上，通过各节点并行、协同计算，达到提高运算速度的目的。最后以对激光点云重采样生成格网DEM为例，说明算法在该体系下的计算过程。     

高光谱遥感影像完整性认证感知哈希算法

针对高光谱遥感影像在传输及分发过程中影像内容完整性难以得到保障的问题,提出一种顾及光谱信息的高光谱影像内容完整性认证算法。鉴于高光谱影像中丰富的光谱信息,首先,对影像进行格网划分,对每个格网运用K-均值分类,并对分类结果进行直方图统计,进而从直方图统计的结果中提取影像的光谱信息;然后,计算影像的高阶Zernike矩,提取格网影像的空间纹理信息;最后,结合光谱信息与空间纹理信息生成每个格网影像的感知哈希序列。分析结果表明,该算法可以实现对高光谱影像局部地物恶意篡改的定位,同时对常见的部分内容保持操作具有较好的鲁棒性,为高光谱影像的内容完整性认证提供了一种新的思路与方法,进一步保障了高光谱影像的实际使用价值。     

一种顾及地形特征的布料模拟滤波改进方法

为了提高激光点云滤波算法在地形复杂区域的精度、效率以及自适应性，基于布料模拟滤波算法，提出了一种面向大范围复杂场景的顾及地形特征的点云滤波方法。该方法首先采用基于坡度的动态格网分割方法，对剔除粗差后的点云建立格网索引；其次利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程拟合高程值，通过计算真实高程与拟合高程差值实现高程归一化；然后使用布料模拟算法模拟布料下降过程得到地形布料的最终形态，进而通过阈值限定实现地面点提取。在地形复杂的测试区使用相同滤波参数进行算法改进前后对比测试，结果表明：改进算法的正确率由原CSF算法的88.9%提高到改进后算法的95.19%；I类误差、II类误差分别由9.71%、1.39%下降到4.57%、0.24%，且滤波时长由164 s缩减至60.9 s。本文提出的改进算法在保证大范围复杂场景区域滤波正确率的基础上，对不同地形具有较强的自适应性，且提高了滤波计算效率。     

一种顾及地形特征的布料模拟滤波改进方法

为了提高激光点云滤波算法在地形复杂区域的精度、效率以及自适应性，基于布料模拟滤波算法，提出了一种面向大范围复杂场景的顾及地形特征的点云滤波方法。该方法首先采用基于坡度的动态格网分割方法，对剔除粗差后的点云建立格网索引；其次利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程拟合高程值，通过计算真实高程与拟合高程差值实现高程归一化；然后使用布料模拟算法模拟布料下降过程得到地形布料的最终形态，进而通过阈值限定实现地面点提取。在地形复杂的测试区使用相同滤波参数进行算法改进前后对比测试，结果表明：改进算法的正确率由原CSF算法的88.9%提高到改进后算法的95.19%；I类误差、II类误差分别由9.71%、1.39%下降到4.57%、0.24%，且滤波时长由164 s缩减至60.9 s。本文提出的改进算法在保证大范围复杂场景区域滤波正确率的基础上，对不同地形具有较强的自适应性，且提高了滤波计算效率。     

保持几何模式的城市道路格网简化方法

提出一种保持格网几何模式的城市路网简化方法。该方法首先在格网自动识别的基础上对格网间的空间关系进行计算,将存在包含关系的格网合并成更高等级的格网;然后对格网进行连通划分,以格网指数、主方向、延展指数作为格网信息分量进行搜索,删除使格网信息量损失最小的路段,实现格网的简化;最后,以武汉与苏黎世城市路网数据作为实验数据进行格网简化。实验结果表明,本文方法在简化格网的同时能够较好地保持格网的模式特征,为小屏幕地图可视化、空间数据多尺度表达和渐进传输等提供较好的数据源。     

Human factors in support of a successful railway: a review

One of the critical infrastructure components in most economies across the world is the rail network. In different nations rail is responsible for ensuring that there is not complete gridlock on the roads in commuter hours, and for moving both people and freight for long distances in an as efficient manner as possible. This critical role, a number of high profile accidents and proposals for new network control philosophies and systems have led to a great upsurge in human factors rail research and applications in the past few years. This paper provides a retrospective on rail human factors research covering driving, signalling and control, maintenance, incident reporting systems, passengers and the public, planning and technical systems change. This research foundation, and also current major rail human factors programmes, are placed in the context of technology, investment, competition, cultural and safety requirements and constraints. The paper concludes with an examination of where rail human factors should and will be going into the future. Rail human factors research has grown rapidly in both quantity and quality of output over the past few years. There was an early base of work at a few institutions carried out over the 1960 s and 1970 s, followed by a lull in the 1980 s and early 1990 s. The continual influences of safety concerns, new technical system opportunities, reorganisation of the business, needs to increase effective, reliable and safe use of capacity, and increased society, media and government interest have now accelerated rail human factors research programmes in several countries. In this paper we review the literature on rail human factors research, covering driving, signalling and control, maintenance, reporting systems, passenger interests, planning and technical systems change. Current major rail human factors programmes are summarised and future research needs proposed. It is asserted that general human factors models and methods are being re-assessed, and new ones developed, to meet the requirements of the railways. This paper has, with the agreement of all editors concerned, been published in substantially similar form as: Wilson J. R. and Norris B. J., 2005, Rail human factors: past, present and future. Applied Ergonomics, 36, 6, 649–660.     

社会Agent的BDO模型

目前MAS中思维状态的研究趋势是在个体模型中加入社会思维属性,研究社会承诺、依赖、联合意图的推理关系。在BDI模型中,以意图为中心的观点不描述社会Agent。该文分析了以竭力为中心的Agent思维状态研究存在的问题,提出MAS的分层模型,并提出以信念、愿望和义务作为基本思维属性（简称BDO）来描述Agent的思维状态和社会属性,给出了BDO逻辑和语义模型,考虑了奖励、惩罚、承诺和承诺解除问题,并对队、组织、组织意图等现象给出了描述。该文力图更自然地描述社会性Agent的思维状态和群体概念,是对Rao和Georgeff提出的BDI模型的改进。最后通过一个例子说明了BDO的表达能力。进一步的工作包括建立更为完善的语义模型、结合各个思维属性的动态修正语义给出BDO Agent的动态模型以及给出基于BDO逻辑框架的Agent／MAS实现结构。     

三支决策的时空性

从三支决策发展历史和已有研究出发,在总结和分析三支决策近年来理论、方法、算法及应用的基础上,基于时间和空间两个维度,分别提出了时间三支决策模型和空间三支决策模型。时间三支决策注重在动态决策环境下对序贯决策进行诠释;空间三支决策主要基于“多层次”和“多视角”的粒计算思想对最优粒层和粒度进行选择。此外,对三支决策的时空性作了深入探讨和分析,厘清了三支决策发展过程和研究脉络。最后,对三支决策的研究现状进行总结,并给出未来发展方向。     

Policy Matters Now and in the Future: Net Neutrality, Corporate Data Mining, and Government Surveillance

In this article, I will detail three key policy issues that have a profound effect on the future of the World Wide Web and Internet-based communications: net neutrality, corporate data mining, and government surveillance. Focusing on policy issues in the U.S., I will describe not only current practices and cases, but future possibilities for writers and teachers of writing. I will draw from work in composition, interdisciplinary studies on privacy, information sharing, and surveillance on the Internet, analyses of applicable policies and laws, and the advocacy efforts by organizations. Issues I will examine include the importance of and threats to net neutrality; how data mining and (so-called) privacy agreements currently work, specifically at social networking sites often used in writing classrooms; and how government and institutional surveillance is far more prevalent than many realize. I will close with recommendations for what writing instructors (and students) can do to try to craft a different future, one where writers and the visual, verbal, aural writing they read and produce online will not be collected, scrutinized, and controlled (or, realistically, at least not as much).     

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。     

The CONTRAM Dynamic Traffic Assignment Model

CONTRAM is a computer model of time-varying traffic in road networks, which takes as input the network definition and time-varying demand for travel between a set of origin and destination zones, and outputs the resulting network flows, routes and travel times. It combines a macroscopic time-sliced traffic model with disaggregate dynamic assignment of traffic, so is intermediate between macroscopic equilibrium and microscopic models. The paper details the methods used, including time-dependent queuing which plays a central role, and the treatment of network definition, user classes, road capacities, signals and coordination, vehicle emissions, Intelligent Transport Systems and research lines.     

新闻推荐算法可信评价研究

随着AI、5G、AR/VR等新技术的快速发展,内容类应用如电子商务、社交网络、短视频等层出不穷,导致信息过载问题日益严重。人工智能技术的发展推动了智能算法的爆炸式运用,作为智能算法的一种,推荐算法在大数据、应用场景和计算力的推动下,通过信息过滤技术,为用户提供适应兴趣及行为的个性化及高质量的推荐服务,逐步提高了用户的使用体验、内容分发效率,在一定程度上缓解了信息过载的问题。但推荐算法的潜在偏见、黑盒化特性及内容分发方式也逐渐带来了决策结果不公平性、不可解释性,信息茧房、侵犯用户隐私等安全挑战。如何提高推荐算法的可解释性、公平性、可信程度等越来越受到国内外政府监管部门、产业及学术界的重点关注,推荐系统和推荐算法也由此从发展期进入管制期。为此,本文针对新闻推荐领域,分析推荐算法的稿件画像、用户画像、推荐推送、反馈干预和人工复审等关键要素,围绕推荐算法生态的参与者,如内容生产者、受众、算法模型、新闻平台,从公平性、可解释性和抗抵赖性三个方面提出了一种新闻推荐算法可信评价体系,并进行定量或定性分析。公平性、可解释性和抗抵赖性是正相关关系,当公平性和抗抵赖性越强、可解释程度越高,新闻推荐算法的可信度越高。希望弥补新闻推荐算法领域的可信研究的空白,建立可信推荐算法生态,加速安全推荐系统的建立和推广,同时为智能算法可信研究提供参考,为智能算法的监管和治理提供思路。     

Resin下CMP的开发

针对Resin下的应用,详细地阐述了Resin-CMP的开发、部署,以及调用的全部过程,并系统地阐述了多种关系的映射、管理,以及如何快速生成Resin-CMP。应用EJB、JNDI、CMR、ANT、EJB-QL、XDoelet等J2EE关键技术,充分体现了J2EE在开发分布式应用系统中的优势。     

Laser and Photonic Systems Integration: Emerging Innovations and Framework for Research and Education

The purpose of this article is to review the key emerging innovations in laser and photonics systems as well as their design and integration, focusing on challenges and opportunities for solutions of societal challenges. Developments, their significance, and frontier challenges are explained in advanced manufacturing, biomedicine and healthcare, and communication. Systems, networks, and integration issues and challenges are then discussed, and an integration framework for networking laser‐ and photonic‐based services and products is proposed. The article concludes with implications and an agenda for education, research and development, and policy needs, with a focus on human, society, science, and technology integration. © 2013 Wiley Periodicals, Inc.