基于多智能体强化学习的无人车分布式路径规划方法

在危险系数较高的救援、勘察或补给等重要任务中,为避免人员伤亡,需要无人车具备自主探索并协同到达多个目标位置的能力.基于此,提出一种基于多智能体强化学习的无人车分布式路径规划模型,通过集中训练方式生成无人车的行驶策略.仿真结果证明了该方法的有效性.     

MEC环境下增强ABR视频缓存传输

提出移动边缘计算环境下增强自适应比特流视频缓存传输方案。首先针对网络效用最大化问题提出基于改进的K-means算法对移动用户进行动态分组，解决码率分配子问题；然后将缓存策略和无线资源联合分配归纳为一个多对多匹配问题，同时通过等效带宽，用户可以根据时变信道选择无线链路，灵活地调整实际传输比特率版本。仿真实验结果表明，MEC-ABR方案与其他方案相比，能够同时提高缓存命中率和吞吐量。     

印刷设备的火灾预防

在分析印刷设备火灾危险性的基础上,提出了印刷设备火灾预防的具体措施。     

自给式呼吸器——模块性未来发展之关键

<正>过去的10年内见证了自给式呼吸器(SCBA)一些日新月异的显著发展。提升的功效和新材料已经初露倪端——轻质的圆柱瓶足以为证。然而,重点也从提高一个关键因素转为把呼吸和头部保护作为一个整体考虑。通讯和烟热成像、电子监控遥控成像在全部系统的解决方案进化中被推到了风口浪尖上。每天消防队员都在面对一个恐怖袭击、自然灾害和环境灾难的世界,SCBA已进化演变为一系列可以匹配的实质性零部件,以便满足手中任务的确切需要。     

云机器人系统研究综述

随着云计算、大数据和其他新兴技术的发展,云技术和多机器人系统的集成使得能够设计出具有改进能源效率、实时性高、成本低的多机器人系统。为了解决云增强系统中机器人的潜力,介绍了云机器人的起源、发展过程以及有关云机器人的研究项目。介绍了云机器人系统的整体架构,然后从开源源码、云计算、雾计算、网络切换管理、机器人即服务（RaaS）、大数据等方面分析了云机器人系统中各层的主要发展驱动力。详细阐述了当前云机器人系统中的关键技术,并给出了一些可能的解决方案。最后,对云机器人系统的未来发展进行了讨论。     

消防系统新技术在国家游泳中心的应用

介绍了国家游泳中心的基本情况,通过其火灾危险性分析,阐述了国家游泳中心消防系统新技术的具体应用。