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当代爆发的环境危机提醒人们应该重视传统文化中有利于人与环境可持续发展的理论学说,吸收传统建筑风水理论的精华从而促进现代景观设计学说的发展,要探讨两者的相互映照就要对比两者起源的时代思潮及其理论成果,并思辨传统文化与现代科学的博弈。 相似文献
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多智能体构建的无线通信网络在受到外部恶意干扰时,智能体需要与环境进行大量交互来学习干扰规律和优化抗干扰策略。为了有效模拟和验证智能体与外部干扰环境的学习交互过程,需要构建智能干扰规避仿真系统。提出了一种基于NS3-gym框架的智能干扰规避系统,NS3模拟智能通信网络场景并将感知到的网络状态数据作为智能体的输入,智能体对输入数据进行学习分析得到干扰规避决策,并通过gym与NS3之间的交互将其返回到NS3中的仿真网络进行抗干扰策略部署。NS3-gym框架提供了NS3和OpenAI gym之间进行信息交互的接口。在Ubuntu20.04系统下搭建了智能干扰规避系统的仿真平台,分别验证了Q学习算法以及WoLF-PHC算法在扫频干扰、贪婪随机策略干扰、跟随干扰、随机干扰四种场景下的抗干扰性能。仿真结果证明了所提系统架构与仿真平台的正确性和有效性。 相似文献
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自动泊车作为智能汽车自动驾驶技术的一个关键组成部分,已成为业界关注和研究的热点。现有的自动泊车系统都是基于倒车实现,而大多数新型电动汽车充电口安装在车头,因此设计了车头泊入的泊车新方法。该方法首先对车辆进行运动学建模,然后根据汽车与车库的相对位置基于几何推导进行路径规划,最后利用PID对泊车过程进行跟踪控制。采用PID路径跟踪控制算法与现有泊车跟踪控制算法相比较,有效简化了算法结构,克服了“计算爆炸”的问题,具有较强的鲁棒性,符合现有新型电动汽车车头泊入的需求。使用Matlab和CarSim联合仿真实车参数模型车的运动学模型,完善了传统泊车过程模型的运动仿真分析,仿真结果验证了所设计的跟踪控制方法的有效性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)具有不受云层干扰、可全天时、全天候对地观测的特点,基于SAR图像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等民用或军用领域。然而,与大型舰船相比,像素点少、对比度低的小型舰船存在漏检率高的问题,并且速度和精度之间的平衡成为舰船检测算法天基应用的难点。针对以上问题,本文提出了一种基于YOLOv5s模型改进的舰船检测轻量化模型(ImShips)。首先,针对船体大小差异导致的漏检问题,采取在网络底部使用感受野较小的标准卷积,提升了模型对小规模舰船空间信息的获取能力。同时,在网络顶部设计了放大感受野的扩张卷积,保留了更多的语义特征,有利于大目标的特征提取。接着,提出将轻量级的通道注意力机制应用于YOLOv5的骨干网络和特征融合网络,通过对提取到的特征按重要性分配权重,实现纹理信息的筛选。最后,在下采样时采取深度可分离卷积代替标准卷积,减少了模型参数的数量,进一步提高了模型的推理速度。实验结果表明,在SAR舰船检测SSDD和ISSID数据集中,改进后的ImShips模型在保证精度的同时,所需的浮点计算数比YOLOv5s模型减少了45.61%,检测速度提高了8.31%。ImShips模型网络规模小、检测速度快,在实时天基舰船检测中具有较大的应用潜力。 相似文献