勇气号火星车等入机器人名人堂

近期,2009年入选机器人名人堂的机器人已揭晓,共有5种机器人入围,其中包括：达芬奇机器人手术系统、终结者T-800机器人、“机遇号”和“勇气号”火星探测器、Roomba家庭清洁机器人,和科幻电影《宇宙静悄悄》中的3个园艺机器人。以下是这5种入选机器人和往年入选具有代表性的几款机器人：     

她的团长他的团

作为一部军事题材电视剧,《我的团长我的团》不仅被多个电视台以各种方式进行首播、轮播、抢播,并且还出人意料地在非电视剧观众主要群体的网民中引起了极大的轰动。网民们褒贬不一、观点对立强烈,《我的团长我的团》（以下简称《团长》）已经成为一种网络现象。在新浪网的《团长》专题中,13481位读者参加了投票：而在凤凰网的《团长》专题里．各位主角的投票加起来超过5745万……     

AUTOCAD的二次开发中对实体操作功能的设计

如今,CAD（计算机辅助设计）技术已被各制造业广泛应用。而美国的AutoCAD是目前在Windows环境下应用最广泛、使用人数最多的CAD支撑软件。本次设计是在论证了CAD二次开发的可行性并比较了AutoCAD各开发系统的优劣之后,选择Object ARX开发平台,用C／C＋＋对AutoCAD软件进行的二次开发。本系统设计工作共分数据库构建、文件读写、操作功能实现和交互式界面四部分。最终完成的软件是一个具备初步的CAD软件结构、用户接口和操作方式的CAD系统,此软件随AutoCAD的启动自动运行,能够实现“读写文件”和“交互式创建、删除和修改直线实体”等功能。     

多星侦察移动目标：一种基于潜在区域的求解策略

针对面向移动目标侦察的多星联合调度,提出了一种新颖的求解策略:将移动目标问题转变为区域目标问题,即在多星联合侦察的框架内利用电子侦察引导信息构建移动目标的潜在区域,基于约束满足问题(CSP)描述方法以最大覆盖率为目标建立了面向潜在区域目标的多星联合调度模型,并提出了相应的禁忌搜索算法。通过基于潜在区域的求解策略,可以优化星载遥感器的侦察方案,指导移动目标侦察任务的执行。     

基于UEFI的嵌入式驱动程序的开发研究

为了解决传统基本输入输出系统(basic input output system,BIOS)的种种弊端,提出了统一的可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)标准,UEFI广泛应用在BIOS和嵌入设备等装置中.基于UEFI 2.3的规范说明文档,分析了UEFI驱动程序构成,重点介绍了驱动程序模型,并给出EFI开发工具包(E-FI development kit,EDK)下开发简单的驱动程序基本组成,从而归纳出在UEFI下开发驱动程序的通用方法.     

看不见的问题，最危险

人的最大问题是,不知道何时、何地、何事上会犯错误。作为企业的领导者最担心的错误不是那些摆在明面上的问题,而是那些平日看不见的隐患。     

案例教学法在“UML面向对象分析与设计”教学中的应用

该文主要介绍了"UML面向对象分析与设计案例教学"的现状、存在的问题、解决方法及案例教学的整个流程,其中教学流程主要有四个方面,分别是案例的选取、案例教学的实施步骤、上机实验和教学总结回顾。该文重点阐述了现阶段存在的问题和解决方法。另外针对该课程选取案例的注意事项,以及课堂上案例教学的各个环节都有涉及。争取在一个案例完成之后,让学生掌握该课程的基本内容,具有一定的分析和建模能力。     

幸福企业的6条信息化路径

到底是美国纳斯达克上市公司的老板,如家酒店CEO孙坚很会煽情。在用友年度大会上,他一上台,就对着台下上千位CIO说,“CEO是爱CIO的”,台下的CIO们简直是受宠若惊,赶紧抬起相机咔咔咔。这是当天上午一系列极其沉闷的演讲中,最宝贵的一个高潮。     

基于主题图的文献资源组织模型及应用研究

文章分析了主题图的相关理论和传统文献组织方法优劣,论证了主题图在文献资源组织中的可行性,提出了基于主题图的文献资源组织模型及构建方法,引申了基于该模型的文献检索、主题导学、个性化资源推荐等应用研究。     

求解昂贵区间多目标优化问题的高斯代理模型

本文将数据挖掘(高斯过程回归建模)和智能进化算法(GA,NSGA-Ⅱ)进行结合,用于解决优化函数未知的昂贵区间多目标优化问题.首先利用高斯过程对采用中点和不确定度表示的未知目标函数和约束函数进行建模,由于相关性和准确性是区间函数模型的两个必备条件,故提出一种融合多属性决策的双层种群筛选策略,并将其嵌入到遗传算法求解高斯模型参数的过程中,第1层根据相关性属性排除候选解集中部分劣解,第2层根据准确性属性排除候选解集中其余超出种群规模的劣解,两属性的权重系数决定两层排除劣解的比例.然后将所建模型作为优化对象的代理模型引导区间NSGA-II算法优化求解,从而获得所需的Pareto前沿.