Profiling selected paths with loops

Path profiling records the frequency of each path in an executed program.To accomplish profiling,probes are instrumented in the program and executed as the program runs.So,the number of probes has a significant impact on the efficiency of a profiling technique.By profiling only the interesting paths,existing techniques try to improve the profiling efficiency by reducing the number of probes and optimize path encodings for efficient storage.However,they lack accuracy,waste time on running uninteresting paths,and can mainly deal with acyclic paths.In this article,a novel technique called Profiling Selected Paths(PSP)is introduced to profile selected paths,which enables custom selection for both acyclic and cyclic paths and increases the execution efficiency by early termination on uninteresting paths.Theoretical analysis and experimental evaluation indicate that PSP performs better than existing techniques.     

Solid/liquid extraction and isolation by molecular distillation of hydroxytyrosol from Olea europaea L. leaves

Molecular distillation, or short‐path distillation (SPD), is particularly appropriate for processing of low‐volatility compounds, which are easily altered at high temperature. Olea europaea L. leaves constitute an olive tree by‐product very interesting for their natural antioxidants content. In this research, molecular distillation technology has been applied to obtain high‐value‐added compounds by the SPD fractionation of an olive tree leaf extract. The process consists of two stages: (a) ethanolic extraction of the olive leaves, followed by incorporation of the extract into glycerine and (b) molecular distillation of the glycerine enriched in olive leaf extract compounds (terpenic and phenolic compounds). Four molecular distillation tests under different conditions were carried out. Results showed that 80.9% 3,4‐dihydroxy‐phenylethanol (hydroxytyrosol) was recovered from the glycerine admixture under a pressure of 1.50–2.00 mbar, a temperature of 190 °C and a feed rate of 15 mL/min.     

社会资本支持矿产资源勘查开发的路径与举措

文章剖析了中国矿产资源勘查开发面临的战略机遇和风险挑战,从行业运行规律、宏观管理政策、资本市场发展等方面分析了资本支持矿产资源勘查存在的突出问题,在此基础上,提出了新形势下资本市场支持中国矿产资源勘查、助力国家资源安全的思路框架和路径举措：（1）统筹谋划,为社会资本支持矿产资源勘查开发提供战略指引。（2）改革创新,持续打造更加良好的矿业发展营商环境。（3）试点先行,建立完善以中国特色风险勘查资本市场为核心的多层次矿业资本市场。（4）银企联动,创新完善矿产资源勘查开发间接融资支持体系。（5）精心培育,弘扬企业家精神,加快建设风险勘查经营主体。（6）扩大开放,建立更高水平开放型勘查开采新体制。（7）综合保障,加快完善矿产资源勘查开发综合服务体系。     

新能源汽车低频振动噪声传递路径模拟方法

针对新能源汽车低频噪声分布规律具有复杂性,造成噪声传递路径模拟难度加大等问题,提出新能源汽车低频振动噪声传递路径模拟方法。定义声阻与声抗以明确材料声学特征,以此为基础建立新能源汽车低频振动方程。分析低频振动噪声传递路径,使用力锤激励法测量传递函数,同时采用悬置刚度方法测量激励力,分析噪声激励响应,并修正噪声响应系数。计算有效点导纳,分别获取每个噪声在对应传递路径上的贡献量,确定噪声分布规律,实现噪声传递路径模拟。仿真结果表明,所提方法噪声估计精准度高,模拟时间短,模拟准确率高,能够为汽车降噪提供重要参考。     

基于蚁群算法的三峡升船机船厢设备巡视点检路线规划

针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.     

基于PSP的AIS混合信号分离与检测联合估计

目前对于用一种算法来联合处理AIS信号分离与检测过程的研究甚少。据此提出基于Per-Survivor-Processing(PSP)的AIS混合信号分离与检测联合估计方法。在混合信号相对时延较大时,首先利用幅度极值点检测,将混合信号分为重叠段和未重叠段。对重叠段信号进行线性近似处理后,使用PSP进行盲分离,对分离后的重叠段信号和未重叠段信号进行PSP检测。检测完成后,根据AIS信号特定的消息格式将原始信号恢复。当相对时延较小时,分段处理和不分段处理的性能差异不大,为降低复杂度则直接联合处理。仿真结果表明,上述方法不但能联合分离与检测的处理过程,而且误码率量级很低。因此该方法具有十分重要的研究意义。     

基于LDTW的动态时间规整改进算法

限制对齐路径长度的动态时间规整（LDTW）算法存在时间复杂度高和计算量大的问题。基于LDTW算法提出固定对齐路径长度的动态时间规整（FDTW）算法。通过调整LDTW算法中对齐路径长度的控制策略,由控制在某个区间改为固定到某个具体值,相应缩减累计代价矩阵中元素的计算范围。在UCR时间序列数据集上的实验结果表明,FDTW与LDTW算法的分类准确率持平,但FDTW算法在分类过程中的时间开销更小,并且能有效降低累计代价矩阵元素的计算量,提高计算效率。     

基于改进Mask R-CNN的建筑钢筋尺寸检测算法

建筑施工现场钢筋图像背景复杂且干扰较多,传统图像检测算法无法有效利用特征信息,难以满足现阶段建筑智能监理行业中钢筋尺寸检测精度的验收要求。提出一种在Mask R-CNN模型基础上加入自下而上路径和注意力机制的改进模型BU-CS Mask R-CNN。在建筑工地现场拍摄图像后,整理自建钢筋数据集,并在此数据集上进行算法验证。实验结果表明,与Mask R-CNN模型相比,BU-CS Mask R-CNN模型的召回率、交并比和像素准确率分别提升了4.9%、6.8%、7.4%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度分别提升了14.9%、4.4%,能得到更加准确的钢筋目标检测框和边缘分割掩膜,达到了行业中实际工程验收的精度要求。     

基于二重势函数法的集群航路规划

人工势场法由于其在构型组织能力上的不足,影响了该方法在集群航路规划上的应用,为此提出基于二重势函数法的集群航路规划法,通过第一重势能场形成集群到目标的可行路径,通过第二重势能场形成构型,从而实现集群航路规划.此外,针对人工势场法存在无谓避碰、陷阱问题等不足,通过引入碰撞危险度来确定障碍物影响距离以及虚拟障碍物,提出改进的人工势场法.所有改进措施均未改变简单且易于执行的传统势函数模型,为采用人工势场法实现集群航路规划提供了一种思路.仿真结果表明改进的人工势场法很好的克服了不足,所得路径也较为平滑,且以该方法为基础所构成的集群航路规划法在集群航路规划上具有较好的表现.     

USV&AUV水下目标协同搜索与打击航迹规划

异构载运工具合作执行复杂任务是提高任务完成效率的有效手段,已被广泛应用于军事与民用任务.关注对水下目标的搜索与打击任务,此项任务由水面航行器(unmanned surface vehicle, USV)与水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)合作完成.首先描述USV&AUV系统的框架以及USV与AUV在系统中发挥的作用.在协同航迹规划模型中,整个任务被划分为目标搜索和目标打击两个阶段,两个阶段的目标分别是使得搜索空间最大和AUV与目标的末端位置误差最小.模型中的约束包括USV和AUV的机动能力、目标探测能力、通讯范围等.在协同策略的设计中,针对该任务两个阶段的特点,分别基于随机模拟实验和异步规划策略设计协同航迹规划算法,以集中式和分布式模式分别生成两阶段的航迹.仿真结果表明, USV&AUV系统能够在不同的条件下完成对水下目标的搜索与打击任务.在目标打击阶段,与集中式规划结构相比,分布式规划结构能够应对各种复杂的场景并成功完成任务.