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.     

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。     

消防喷淋末端支管全自动精准测量施工技术

本文结合实际工程,介绍了消防喷淋末端支管全自动精准测量施工工艺流程及施工技术要点.该施工技术提高了消防喷淋末端追位的施工质量,解决了天花板上极易出现点位位置偏移、喷淋头凹陷或者凸出等问题,提高了集中预制加工生产效率,可为同类工程提供参考.     

专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

控制阀的故障保位

重要控制回路在故障时的保位一直是一个重要的问题,随着工程技术的发展,保位的意义没有发生变化,但保位的方法却一直在发展中,对目前保位方法的实现进行了研究。     

压缩感知改进探地雷达回波信号时延估计

针对探地雷达回波受环境及多径干扰而导致时延估计的精度和速度不满足应用需求的问题,提出了基于改进快速匹配追踪的时延估计算法,算法首先基于压缩感知理论对雷达探地回波进行稀疏分解和重构,以提高信号的信噪比,消除回波中强干扰信号对时延估计的影响,然后采用QR分解优化的快速正交匹配追踪对时延估计模型进行求解,降低基函数错选概率,提高模型收敛速度.仿真实验表明,算法能够有效均衡回波信号中强信号分量和弱信号分量,具有较高的回波时延估计精度.     

“七位一体”云课堂教学方法初探——基于广州工商学院《食品营销学》课程

依据国家教育部提出的"开学不返校、停课不停教、停课不停学"理念,全国各大高校都纷纷开展了"线上教学"模式。为了切实做好疫情期间的线上教学工作以及贯彻落实我校的"课程育人"指导精神。笔者积极推进教学方式变革,有机融入"互联网+"的新型教学模式。基于《食品营销学》课程特点,笔者针对性地提出了"七位一体"授课模式,即"视频+动画+PPT+资料+互动+作业+直播授课",引导学生灵活自主学习,目前取得了良好的教学反馈。