一种提升机器人强化学习开发效率的训练模式研究

强化学习与深度学习结合的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）模型,目前被广泛应用于机器人控制领域。机器人强化学习需要在3D仿真环境中训练模型,然而在缺乏环境先验知识的情况下,在3D环境中进行试错学习会导致训练周期长、开发成本高的问题。因此提出一种贯通2D到3D的机器人强化学习训练模式,将计算量大、耗时多的工作部署到2D环境中,再把算法结果迁移到3D环境中进行测试。实验证明,这种训练模式能使基于个人电脑的机器人强化学习的开发效率提升5倍左右。     

基于双目立体视觉避障的四旋翼飞行器设计

将双目立体视觉技术融入四旋翼飞行器设计,通过两个在相对水平位置上的单目相机模拟人的眼睛,在双目立体视觉测距系统上经过图像采集、双目矫正、双目立体匹配等步骤得到视差结果,计算出深度信息并进行三维重构,实现四旋翼飞行器一键起飞、定高、定点巡航、悬停及自主避障。实验结果表明,所设计的飞行器响应速度快,跟随性能好,定位精度较高。     

2004—2013年中国大陆食物中毒情况分析

目的分析全国食物中毒发生的特点和规律,为制定有效防控食物中毒的措施提供依据。方法整理2004—2013年原卫生部发布的"重大食物中毒情况的通报",对各食物中毒事件的基本情况、季节和月份分布、中毒原因和就餐场所进行统计学分析。结果 2004—2013年全国食物中毒发生数呈先下降后上升再下降的趋势,2006年后持续下降。第三季度是食物中毒的高发期,其中9月份食物中毒人数最多,7月份死亡人数最多。中毒原因中微生物性食物中毒人数最多,但死亡人数最少;化学性食物中毒人数和死亡人数呈明显下降的趋势;有毒动植物及毒蘑菇中毒为2006年后死亡人数最多的致病因素。就餐场所以集体食堂食物中毒人数最多,其中化学性食物中毒是导致学生食物中毒死亡的主要因素;家庭食物中毒的死亡人数最多。结论全国食品安全状况已有明显改善,但食物中毒形势依然严峻,尤其死亡率还较高。通过加强不同季节月份、不同就餐场所、不同人群有针对性的防控及食品安全知识的宣传教育工作,建立有效的政府监管机制,是预防和降低食物中毒事件发生的有效途径。     

无功功率补偿在配电网的应用研究

无功补偿是指采用另加无功补偿装置的办法,让无功负荷与无功补偿装置之间进行无功功率交换而不再与电源进行无功功率交换,以提高系统的功率因数,降低能耗,从而大大减少供电线路,改善电网电压质量。本文介绍了配电网无功功率补偿的定义和原理,同时对无功功率补偿的补偿装置与补偿方式进行了阐述。     

纳米银的合成及其抗菌应用研究进展

病原微生物严重威胁着人类的健康安全,纳米银作为一种新型抗菌材料,其制备与应用已成为纳米材料领域的研究热点。本文综述了纳米银的主要合成方法,包括多糖法、Tollens试剂法、辐射法、生物法和多金属氧酸盐法等,具有原料广泛、反应温和、成本低廉和环境友好等优点。基于纳米银的优异抗菌性能,总结了纳米银的抗菌机理及其抗菌应用,并展望了纳米银在抗菌涂料、抗菌包装等领域的发展前景。     

基于学习的多目标脑决策模型研究

多目标决策在大脑的认知功能中起着关键的作用.在本研究中,我们将一个额叶视区网络模型扩展为一个基于学习的模型,并训练这个模型使其完成一个认知决策任务——non-choice任务,然后用模拟结果解释大脑在进行多目标选择时的认知过程.经过上千次训练后,额叶视区模型从随机选择决策目标转变为选择与最大奖励相关联的决策.在训练过程中,模型的多目标决策顺序也与目标关联的奖励梯度相关.此外,改变不同决策间的奖励差对模型的决策速度有重要的影响,可以使模型进入两种学习阶段:快速学习阶段和慢速学习阶段.