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水下无人系统智能化关键技术发展现状

水下无人系统是目前探索、开发和利用海洋资源的主要装备之一,也是现代海军装备的重要组成部分。随着应用需求的增加以及人工智能技术的发展,水下无人系统的智能化逐渐成为该领域的研究热点。针对水下无人系统智能化的水下通信、智能集群以及水下智能仿生等关键技术,回顾当前发展现状,指出当前水下无人系统智能化亟待突破的大容量/远距离条件下的高速率/高灵敏度信息传输、水下仿生机器人智能驱动与控制、大规模协同及复杂海况下控制理论等技术难点。并对未来水下无人系统智能化的研究方向做出提高水下通信效率、加强智能化等级及开发更先进材料的展望。本研究将为智能化水下无人系统的发展提供参考依据。

  • 2022-01-08
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通过基于SWAT的优化工具获得流域尺度上具有成本效益的农业保护措施实施策略

本研究通过确定 Maumee 河流域最具成本效益的农业最佳管理措施(BMPs)来解决 Erie 湖的藻华问题。为此创建了一个优化工具,该工具结合了多目标优化算法、SWAT 和计算效率框架,以最佳地识别流域尺度的农业 BMP。优化工具在 Maumee河流域的 Matson Ditch 农业流域进行了证明,该流域考虑了关键区域和整个流域。低支出 BMP 的初步实施大大降低了污染物负荷;到达一定程度的污染物消减后,额外支出导致污染物负荷减少幅度较小。与整个流域的优化相比,关键区域的优化可以大大减少计算时间,并获得与初始减污效果相似的优化结果,其中溶解活性磷(DRP)消减10%,总磷消减38%(TP);然而,为了更大程度地减少污染物负荷,关键区域优化的成本效益较低。以同时降低3-7月DRP/TP 损失 40% 为目标,优化后 DRP 损失40%的方案可降低 TP 的51.1%;然而降低 TP 损失40%的优化方案只能降低 DRP 的11.3%。优化工具可以帮助利益相关者确定最佳的 BMP 类型、数量和空间位置,从而以最低的 BMP 成本最大限度地减少污染物负荷。

  • 2022-01-08
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超快光纤激光器的低延迟深度强化学习算法

计算机领域研究的人工智能算法在医学、金融和光学等许多其他领域发挥了巨大作用。人工智能的应用主要包括反馈控制、模式识别、大数据分析、特征提取和降噪。作为人工智能领域的一个重要分支,深度强化学习以其感知和决策能力为复杂系统的反馈控制问题提供了一种解决方案。因此,它被广泛应用于自动驾驶和工业自动化等领域的反馈控制。当深度强化学习在不同的环境中应用时,策略是不同的。因此,出现了大量的基于强化学习的算法,如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡罗方法、时态差分、SARSA、深度??网络、深度确定性策略梯度和其他算法。这些算法可以使系统在不同的环境中尽快达到并保持期望的状态。

  • 2022-01-08
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基于分布鲁棒的风-氢混合系统氢储能容量优化配置

氢储能系统受地理、气候条件限制较小,在构建面向高比例新能源电力系统的风-储混合系统中极具发展潜力。然而,由于风电场的出力具有不确定性,氢储能系统需要在储能、释能、热备用等工况下频繁切换,内部热能供需平衡也呈现出不确定性,进而影响其响应速度甚至实际可用容量。为此,设计了考虑热平衡的风-氢混合系统,构建了考虑电解槽、燃料电池间歇工作模式热平衡的氢储能系统模型;在此基础上,综合考虑风电场功率的不确定性和氢储能系统的投资成本,提出了考虑热平衡不确定性的风-氢混合系统氢储能容量优化配置方法。采用分布鲁棒方法对风电场功率的不确定性进行建模,并将其转化为一组线性风险机会约束进行求解。基于实际风电场数据构建算例,对所提模型和方法进行验证和分析。结果表明,氢储能系统中电解槽和燃料电池的散热系数对系统实际可用容量具有重要的影响,在风-氢混合系统的氢储能容量配置中考虑热平衡约束可以有效提升氢储能系统的实际可用容量和混合系统的经济性。

  • 2022-01-08
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低轨卫星网络中业务图驱动的星间协作计算方案

低轨卫星网络具备覆盖范围广、星地链路短等优点,成为当前的热点研究领域。针对将业务卸载到云计算中心产生过高传输时延的问题,提出在低轨卫星网络中实现业务图驱动的星间协作计算方法。该方法首先依托加权时间扩展图模型,屏蔽低轨卫星网络的动态性;之后联合多颗卫星的计算资源和星间链路资源,将有向无环图形式的业务调度到传输路径内的卫星上,实现业务在低轨卫星网络内的“边传输边计算”。仿真结果表明,当数据量取5 MB时,星间协同计算的时延性能相比地面云计算提高了58.9%。

  • 2022-01-08
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面向预期功能安全的决策规划系统仿真测试方法

环境感知系统的触发条件主要来自感知干扰(Perception disturbance),决策规划系统的触发条件主要来自于动态交通干扰(Traffic disturbance),控制执行系统的触发条件则主要受到来自作用于轮胎的路面干扰和作用于车身的风干扰(统称Vehicle disturbance)等。

  • 2022-01-08
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机器学习的物理启示录——隔壁的另一条机遇之道

神经网络,对于这个熟悉的名词,我们一听之下便知它深受生物学的影响,尤其是脑神经科学。虽然神经网络的灵感最初源于生物学,但是随着人们研究的深入,生物学这个母体学科中可用资源日渐枯竭。但是与生物一墙之隔的物理学还是处于一片蓝海,这片科研的处女地中的很多经验和研究方法论有望帮助神经网络的研究变得更加优秀,找到更多的真理。因此,近些年不少工作开始琢磨如何在机器学习和物理学之间建立更强的纽带,设计出更加强大的计算方法。

  • 2022-01-08
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适用于5G时代的波形测试分析系统是怎样的?

现如今,5G技术作为新一代通信技术热点,面临众多的研究难题,其中之一就是需要对数量众多的波形、频率和带宽加以分析,除了传统的6GHz以下频率的波形以外,还包括了微波、毫米波等波形,有些波形甚至还涉及到大带宽。所有这些因素对 5G 信号的生成和分析提出了新的测试挑战,因此灵活性是当今 5G 研究的关键要求。这里小编将结合是德科技(Keysight)基于5G波形信号生成及分析系统软件,以射频、毫米波两个单独案例作为例子,为大家具体讲解5G 波形应用场景中如何进行软硬件结合,并对不同波形进行测试分析的。

  • 2022-01-08
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