基于交互式多模型的雷达单目标跟踪算法_杨贵福

针对民用小型无人机被广泛应用而带来的安全隐患问题，通过雷达将该类无人机作为目标进行跟踪逐渐备受关注。交互式多模型算法凭借对目标运动状态的自适应能力被应用到机动目标跟踪领域。本文在交互式多模型算法的基础上，对其应用于雷达单目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真。首先建立常见的目标运动模型，并对每个运动模型的状态方程进行分析。接着介绍了交互式多模型算法的原理及计算方法。然后分析了坐标转换误差对雷达跟踪性能的影响，并给出转换误差的补偿结果。最后通过蒙特卡洛仿真实验表明，交互式多模型算法对机动目标有较小的估计误差，能够实现对运动目标进行有效的跟踪，并且利用实测数据分析了交互式多模型算法在雷达单目标跟踪过程的可行性。

2021-04-19
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自适应模型更新的长时目标跟踪算法_张锐

针对相关滤波器在实际应用的长时跟踪场景中,可能出现的例如光照与尺度变化、运动模糊、被遮挡等情况,导致算法失效、跟踪的目标丢失等问题,以快速判别尺度空间跟踪算法（fDSST）为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了重检测模块的长时目标跟踪算法,将历史峰值均值和历史APCE置信度均值作为基准,进行模板自适应更新和遮挡判定,加入一个用于重检测的在线CUR滤波器。如认定发生遮挡,启动重检测模块生成候选区域并重新确定目标位置。采用公开数据集OTB50进行算法验证,结果表明了该算法能够有效处理目标遮挡及尺度变化等情况,与作为基准的fDSST算法相比,它在衡量跟踪时的精度与成功率的各项指标上均有了明显的提升。

2021-04-19
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曼谷智慧紧凑城市建设对我国的启示

以无序扩张、土地低效利用、交通超负荷、环境污染为特征的城市蔓延现象是全世界都面临的发展难题，泰国曼谷市的情形尤为严重。因此，曼谷近年来一直致力于探寻城市的可持续发展道路，力图通过树立“智慧紧凑城市”理念，指导解决城市交通严重拥堵、土地利用低效与特色文化保护之间的冲突，对快速城镇化及面临粗放增长的城市具有重要的借鉴意义。

2021-04-19
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物联网终端评测体系发展研究

针对物联网（internet of things，IoT）技术大规模商用，现有终端评测体系无法满足海量、多种类、多形态的物联网终端评测新需求的问题，开展面向物联网终端的评测体系发展研究，从基础性、应用性、安全性 3 个维度并结合测试手段的发展趋势，提出物联网终端评测体系方法，以促进物联网终端质量提升，保障终端和网络良好的互通性，提升端到端业务质量。

2021-04-19
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工业互联网平台企业成长演化机理——交互赋能视域下双案例研究

工业互联网平台企业正成为制造业企业转型升级的核心驱动力，而制造业企业集群又为工业互联网平台企业形成创造了条件，工业互联网平台企业与企业集群之间存在交互赋能现象。以工业互联网平台企业海尔、徐工为案例研究对象，基于探索性案例分析和跨案例分析，研究交互赋能的作用机理，梳理工业互联网平台企业成长演化机理，提出普适性的工业互联网平台企业发展模式，即“厂商自研”模式、“云助力”模式，进一步丰富了平台经济理论与赋能理论，可为中国传统制造业龙头企业向工业互联网平台企业转型提供借鉴。

2021-04-17
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工业互联网智能制造边缘计算_现状与挑战

介绍了边缘计算的基本概念以及工业互联网智能制造边缘计算的发展现状。通过分析工业互联网、智能制造、边缘计算之间的关系，以及工业互联网智能制造边缘计算行业典型案例，总结了工业互联网智能制造边缘计算的核心问题，并提出了其面对的挑战。

2021-04-17
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工业互联网发展与“两化”深度融合

文章阐述了信息化与工业化深度融合的国际环境、重要平台和发展新态势，重点探讨了工业互联网的核心要素和应用，分析了中国发展工业互联网的前景、机遇和潜在优势。最后，结合工业互联网面临的问题与挑战，对我国发展工业互联网提出了相关建议。

2021-04-17
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基于云模型的混合粒子群算法的统一混沌系统时变参数辨识

统一混沌系统是在内部参数改变时系统随之变化的一族混沌系统．为了求解统一}昆沌系统的辨识问题，提出了一种基于云模型的混合粒子群算法．该算法通过引入基于云模型的进化与变异策略提高辨识精度，通过交叉操作提升收敛速度，并利用抗差优化模型进一步提升算法的抗扰动能力．实验结果表明，在加入扰动的统一混沌系统中，该策略能够精确的辨识出时变参数，可有效避免算法陷入局部最优，且具有收敛速度快及抗扰动能力强的优点

2021-04-17
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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展，规范人工智能的研发、提供和使用活动，维护国家主权、安全与发展利益，保护个人、组织的合法权益，根据宪法，制定本法。第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用活动及其监管，适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面，报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术，通过软硬件协同设计实现数据路径优化，显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略，包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制，以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构，并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后，报告总结了当前国产生态面临的挑战，提出未来优化方向，为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。