卫星通导遥技术在数字孪生流域建设应用潜力与初探

基于通信、导航、遥感(简称“通导遥”)卫星平台的信息采集和传输技术在数字孪生流域建设中具有重要作用,是支撑数字孪生流域高效水利感知网建设、高精度数据底板更新和高保真动态仿真模拟有效手段和重要途径。国内数字孪生流域研究与建设工作已经初见成效,但水利监测网仍然面临水利数据感知要素少、频次低和传输不及时等问题,难以满足物理流域的实时监控和高保真仿真模拟的需求。首先梳理了卫星通导遥技术在水利业务中的应用进展,分析了当前数字孪生水利平台建设面临的挑战;其次,结合卫星通导遥技术优势,提出卫星通导遥融合应用的数字孪生流域框架,设计基于卫星通导遥融合的新型水利信息系统,该系统主要包括空天地一体化水利感知网与宽窄带融合星地一体化水利通信网两个子系统,为数字孪生流域建设提供一体化全覆盖信息支撑;最后,结合吉林市数字孪生水库建设实践,开展了卫星通导遥融合的新型水利信息系统与数字孪生水利工程的应用初探,结果表明卫星通导遥融合应用可支撑数字孪生水库防洪“四预”实时感知和动态模拟。     

百度 缘何要“造车”?

智能电动汽车圈再次开始热闹,百度“造车”的靴子落地!百度没有让“吃瓜群众”失望,终于官宣要造车。1月11日早间,百度官宣,正式组建一家智能汽车公司,以整车制造商的身份进军汽车行业,同时,吉利将成为其新公司的战略合作伙伴。根据百度的说法,百度汽车公司着眼于智能汽车的设计研发、生产制造、销售服务全产业链。想要面向乘用车市场,利用自己在人工智能、互联网和自动驾驶等领域积累的经验,造出不一样的智能汽车,让用户能够买到更极致的智能电动汽车。     

基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述

阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea,OSA）是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。     

基于生活日志的情绪识别

抑郁症日益成为影响现代人生活幸福程度的重要因素。实时有效地识别用户情绪的方法对于抑郁症潜在患者的发现和治疗十分有意义。用户情绪的状态及变化会体现在其生活日志数据上。该文从使用可穿戴设备收集的用户生活日志数据出发,对数据进行了特征方面的分析;进一步地,使用以回归树为弱学习器的集成学习模型,设计了使用全部数据、仅用户自身数据以及仅他人数据进行训练的三组实验构成的对比实验框架,以比较使用不同用户数据对识别结果的影响。实验结果表明,基于生活日志数据的集成学习模型可以有效地识别用户的情绪状态。同时,基于实验结果提出了用户认知不一致的猜想,对于心理学上的抑郁分析也有一定的启发作用。该工作是目前所知第一个利用用户生活日志信息进行情绪识别以及抑郁症患者分析的工作,为后续进一步扩大实验规模和改良实验设计提供了思路。     

基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

浅谈少先队主题队会融入思想政治的教育策略

少年儿童作为民族未来的希望,小学阶段是他们人生观、世界观、价值观形成的关键时期,我们要帮助他们“扣好人生第一粒扣子”,这也是落实立德树人根本教育任务的基础。引入主题队会的方式,与少先队思想政治意识教育结合,符合少年儿童的年龄特征、思想状态及心理特点,将对少先队员思想政治意识的培养发挥有温度的、适切的思想政治引领作用。     

细节决定成败：推荐系统实验反思与讨论

近些年来,随着互联网的迅速发展,用户在各种在线平台上接收到海量的信息,信息爆炸成为一个关键性问题。在此背景下,推荐系统逐步渗透到人们工作生活的各个场景,已成为不可或缺的一环。它不仅可以帮助用户快速获得想要的信息和服务,还可以提高资源利用效率,从而给企业带来更多效益。因此,个性化推荐算法不仅获得了工业界广泛的关注,也是科研领域的研究热点之一。在个性化推荐的研究中,受限于平台与效率等因素,研究者大多无法将算法部署到在线系统上进行评价,因此离线评价成为推荐领域研究的主要方式。然而个性化推荐涉及到的场景复杂,可获得的数据信息多种多样,用户行为多为隐式反馈且存在许多噪声,这使得推荐系统离线评价的实验设定复杂多变,存在大量易被忽视却十分重要的细节。比如在训练采样负例时,既可以仅从用户没有交互过的商品中采样,也可以将验证测试集的商品视作未知交互加入采样池。同样,从训练到测试在很多其他环节也涉及这样的实现细节（如数据集处理、已知负样本的使用、Top-N排序候选集范围等）。这些实验细节通常不会在学术论文中被显式提及,却潜在影响了模型效果的对比,还决定着实验的科学性,甚至会导致相反或错误的分析结论。本文从数据集处理、模型训练、验证与测试、效果评价等多个角度,系统地讨论与反思了推荐系统实验中的细节设定。对于每个环节,我们枚举了若干常见设定,并在真实数据集上验证了其中某些设定的实际影响。实验结果表明一些细节确实会导致关于模型优劣的不同结论。最终我们形成了关于推荐系统实验细节的指导性总结,包括可选、建议、必须的三类设定,希望帮助推荐算法研究者规避实现细节上的陷阱,更科学合理地设计实验。     

基于LBS的个性化手机菜品推荐系统设计与实现

为满足用户"随身、随时、随地"的个性化服务需求,设计一款基于位置服务(LBS)的个性化菜品推荐系统。在系统中,首先通过对用户的位置感知,记录每个用户的用餐信息;然后通过现有的选择过程或相似关系来获知用户的潜在兴趣;再对当地餐馆和菜肴的信息进行过滤,将用户可能感兴趣的餐厅和菜品推荐给他们。     

基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类

为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度特征。最后将其连接到支持向量机分类器,完成模型的精调。实验结果分析表明:基于堆栈式稀疏自编码器的最优分类模型,总体精度可达87.82%,优于实验中的其他方法,证明了深度学习方法在高光谱影像处理中具有良好的分类性能。