基于有限元法的黑体腔高温传感器动态特性分析

基于有限元热分析法,建立了黑体腔三维有限元模型,分析了黑体腔结构参数、热物性参数、黑体腔初始预热温度对黑体腔测温过程中动态特性的影响。研究结果表明：黑体腔结构参数的改变直接影响黑体腔动态测温误差、动态响应时间、腔体发射率,进而影响黑体腔性能。黑体腔动态测温误差随着比热或密度的增大而增大。黑体腔初始预热温度对黑体腔动态测温影响较大,初始预热温度每增加100℃,最大测温误差减小50℃左右,动态响应时间减少5 s左右。     

视觉语言多模态预训练综述

在多模态机器学习领域,为特定任务而制作的人工标注数据昂贵,且不同任务难以进行迁移,从而需要大量重新训练,导致训练多个任务时效率低下、资源浪费。预训练模型通过以自监督为代表的方式进行大规模数据训练,对数据集中不同模态的信息进行提取和融合,以学习其中蕴涵的通用知识表征,从而服务于广泛的相关下游视觉语言多模态任务,这一方法逐渐成为人工智能各领域的主流方法。依靠互联网所获取的大规模图文对与视频数据,以及以自监督学习为代表的预训练方法的进步,视觉语言多模态预训练模型在很大程度上打破了不同视觉语言任务之间的壁垒,提升了多个任务训练的效率并促进了具体任务的性能表现。本文总结视觉语言多模态预训练领域的进展,首先对常见的预训练数据集和预训练方法进行汇总,然后对目前最新方法以及经典方法进行系统概述,按输入来源分为图像—文本预训练模型和视频—文本多模态模型两大类,阐述了各方法之间的共性和差异,并将各模型在具体下游任务上的实验情况进行汇总。最后,总结了视觉语言预训练面临的挑战和未来发展趋势。     

图像-文本相关性挖掘的Web图像聚类方法

为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.为了克服传统的TF-IDF方法不能直接反映单词与图像之间的语义关联局限性,提出并定义了单词可见度(visibility)这一属性,并将其集成到传统的tf-idf模型中以挖掘单词-图像之间关联的权重.根据LDA(latent Dirichlet allocation)模型,单词-单词之间关联权重通过一个定义的主题相关度函数来计算.最后,应用复杂图聚类和二部图协同谱聚类等算法验证了在图模型上引入两种相关性关联的有效性,达到了改进了Web图像聚类性能的目的.     

多稳态电磁俘能系统的非线性动力学实验研究

为克服共振式俘能器工作频带窄和压电式俘能器输出电流低等问题,设计了多稳态电磁式振动俘能系统.建立了系统的分数阶阻尼模型,通过实验揭示了多稳态电磁俘能系统的动态分岔、势能阱逃逸、高能态轨道和混沌运动等非线性行为.结果表明:采用庞加莱截面频闪采样算法和分岔图可有效刻画系统的非线性振动特性;利用多稳态电磁式俘能系统的非线性振...     

鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪

为提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法因光照、遮挡以及姿态变化等因素引起的漂移问题,提出一种鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪算法(LRSP)。以粒子滤波作为目标跟踪的基本框架,通过联合采用低秩矩阵恢复和稀疏表示,发现连续帧和密集粒子之间潜在结构信息,降低数据维度,减少计算复杂度,提高目标跟踪的准确性。实验结果表明,相对于其它目标跟踪算法,LRSP算法可以更准确地跟踪目标,对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题具有明显优势。     

互联网跨媒体分析与检索:理论与算法

互联网信息不仅规模巨大,而且存在着十分广泛、错综复杂的交叉关联,呈现跨媒体特性.实现互联网中跨媒体数据的精确挖掘与检索是高效利用互联网资源迫切需要解决问题.文中对该领域所涉及的人脑认知跨媒体特性、多媒体检索标注与语义理解、跨媒体表达与识别、互联网跨媒体搜索以及海量数据处理机制等几个方面进行了综述,讨论了该领域目前存在问题和今后的发展趋势.     

电子病历在移动医疗中的研究与发展

随着移动医疗在医院的广泛应用,医生迫切需要能够在病人床边通过iPad等智能平板设备查看、检索病人的电子病历信息,以提高诊疗效率并使查房过程更为准确、安全。但是由于现有的电子病历系统客户端多是基于Windows平台,如何支持在智能平板设备上访问电子病历系统成为移动医疗领域亟待解决的问题。本文系统地介绍这一崭新领域的基本概念,详细阐述需要解决的几个关键问题,比较几种主流解决方案的异同,最后对未来研究方向和工作进行展望。     

基于端云协同体系的预训练大模型及其服务化

传统云计算模式将所有数据集中,以中心化原则在云上训练大模型,通过云服务支撑端侧多样服务需求,这一模式存在网络时延大、隐私安全低和算力成本高等不足。在“泛在互联、移动优先、AI赋能”时代,需要机器学习支撑丰富多样端侧应用,因此建立端云协同计算范式,既提供云上服务和端侧推理能力,又推动云上模型和端侧模型的协同进化,从云计算和端智能向端云协同进化计算模式进行跨越,充分发挥云上、端侧和端云链中各类计算资源的最佳效果是当前的重大挑战。本文围绕云上预训练大模型、端云协同体系、基于端云协同体系的预训练大模型服务化与隐私保护,以及未来挑战进行了讨论。     

跨铁路55mT梁运输和吊装的监理控制

沪宁高速公路拓宽工程要跨越沪昆铁路,跨越位置采用了架设“55m大跨度T型梁”方案。在施工过程中,为保证沪昆铁路的绝对安全,在铁路部门的积极配合之下,经过各方共同努力,顺利地完成了12片T型梁的架设任务。文章着重介绍从T型梁在预制厂起吊装车、运输、地面提升、高空架设的监理控制过程。     

基于SLAM的连通叠层复杂空区三维精准建模

为了实现香炉山钨矿东部残采区矿柱资源的安全高效回采,需要获得井下连通复杂不规则采空区与点柱的精准轮廓与位置信息,以满足采准切割工程与炮孔布置的精度要求.开展了SLAM技术在连通叠层复杂空区三维精准建模中的应用研究,结果表明,SLAM技术的测量精度能达到5～10 cm,能很好地满足此类工程测量的精度要求.扫描区域的面积约3万m2,空区总体积约35万m3,不规则点柱26个,井下测量扫描的总作业时间约为4 h,工作人员劳动强度低,扫描效率高.