基于数据质量评价的目标估计

针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题，提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法，对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价，并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重，从而减少人工干预，提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

机器翻译译文质量估计综述

机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。     

千兆宽带市场“窗口期”的机遇及思考

千兆宽带产品自2015年推出后,市场推进速度一直不及预期。但自2021年开始,千兆宽带用户发展出现了"一年抵五年"的"井喷"态势。基于千兆宽带市场出现"窗口期"的情况,本文重点分析"窗口期"出现的原因,探讨推动该市场发展的必要性,提出运营商应对此局面的策略建议。突破"拐点","窗口期"出现自2012年7月Google推出千兆宽带服务Google Fiber以来,各国电信运营商快速跟进,美国AT&T、日本NTT及韩国KT相继推出千兆宽带普及计划。     

地表径流速度对城市内涝影响规律

为分析地表径流速度对城市内涝的影响,采用一维地下排水管网与二维城区地形的动态耦合模型,选取大连市某排水区块作为研究区域,设置4种地表径流速度10种设计降雨场景,模拟分析在不同重现期设计降雨及不同地表径流速度下研究区的内涝积水特性。结果表明:随着地表径流速度降低,管道排水压力变小,管道排水达标率最高可提升48.05%,且降雨重现期越短,地表径流流速对管道排水压力的削减效果越明显;地表径流流速对检查井溢流量影响显著,随着地表径流速度降低,检查井溢流量峰值最高可减小2 750 m~3,峰现时间最长可滞后56 min,同时随着降雨重现期增长,地表径流流速对检查井溢流量的削减效果减弱;研究区低、高风险区淹没面积随地表径流速度降低,最高可分别减小1.64万、8.37万m~2,但中风险区淹没面积变化反复。     

基于气泡浮出速度理论的CO2气体保护焊焊缝中气孔倾向探讨

CO2气体保护焊焊缝中气孔类型可以归纳为两大类(冶金反应型和析出型),气孔的性质分别为CO气孔、氢气孔及氮气孔.气孔的形成由气泡生核、长大、逸出三个阶段组成.CO2气体保护焊对气孔的敏感性是该工艺方法冶金特性所决定的.在工艺影响因素中,对气孔倾向影响较大的主要是焊接电流、电弧电压、气体流量、电源极性及焊接速度."焊接飞溅小与气孔倾向大"的不协调关系,与熔滴过渡形态及熔滴携带气体行为相关.严格控制焊材成分、母材成分及坡口清洁度是控制焊缝中气孔的必要条件,而采用正确的工艺参数、辅助工艺及操作技术则是控制气孔的充分条件.     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.     

一种改进的特征匹配算法在碎片云测量建模中的应用

为满足超高速撞击典型Whipple防护构型的损伤评估需求,利用图像处理技术对碎片云序列阴影图像进行深入研究。使用超高速序列激光阴影成像仪得到三组不同实验条件下碎片云发展过程的高清阴影图像,分别对每组最具代表性的2帧进行图像处理分析;根据碎片云图像特点以及碎片运动特性,提出了一种改进的碎片二次特征匹配算法,该方法包含碎片粗定位、特征定义及初匹配和精确匹配三步策略;通过运用改进的匹配算法,对选取的相邻两帧图片完成碎片高效匹配,并提取匹配碎片的运动参数,进而分析碎片的速度分布和飞行角度分布,获取二次碎片云相关运动特性;得到三组实验各自的轨迹模拟图。根据得到的轨迹分析结果分别对三组实验的后板损伤进行估计,并通过与防护构型的实际损伤结果进行比较,验证了该方法的有效性。