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城市社区绿化暴露对心理健康的影响研究:基于街景数据和遥感影像数据的分析

城市社区绿化能否提高居民的心理健康水平?当中的作用机制又是如何?大部分基于观察数据或者实验数据的研究都指向了一个结论:绿化暴露有益于心理健康(Markevych et al., 2017)。也有研究从下述几个方面揭示了绿化暴露影响心理健康的路径:①缓解精神压力和精神疲劳;②鼓励人们开展体力活动;③减少环境压力因素(如防尘降噪);④促进邻里互动和⑤增强社区凝聚力(Markevych et al., 2017)。然而,由于绿化暴露测度方法的不同,既有研究往往存在着不一致的结论(Helbich et al., 2019)。例如,大部分研究人员基于遥感影像数据或者国土调查数据,采用自上而下的鸟瞰视角,测度一个地区植被覆盖程度的高低。然而,基于这种测度方法得出的绿化程度与居民的实际感受不太一致(Ye et al., 2018)。

  • 2022-04-06
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城市同质感知区域识别:城市视觉智能+复杂网络分析

本研究提出了一个利用街景图片和多层次网络聚类方法发现同质城市感知地块,并在地块尺度探究城市感知和城市功能之间关系的分析框架。将此方法应用于中国典型城市北京,从定量和定性的角度证实了该框架识别同质城市感知地块的有效性。同时,我们的分析结果也表明,优化城市功能类型,提高城市功能的混合程度可以使得城市感知变得更加友好。

  • 2022-04-06
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人工智能技术在雷达对抗中的应用

现代战争是高技术条件下的信息化战争。随着信息化技术的不断进步,战争日益依赖高技术设备,自 20世纪 70年代信息革命爆发至今,信息技术已历经近半个世纪的发展,形成了体系完备的产业集群并渗透到很多领域,尤其在军事领域中大放异彩。在此大环境驱使下,人工智能作为一种新型的技术受到越来越多的重视。人工智能武器的出现,将“人对人”的战争转化为了“机器自主杀人”的战争,即从根本上改变了战争的方式。越来越多的国家将发展人工智能提升到了国家战略的层次,在政策、资金等方面给予了很大支持。以美国为代表的世界军事强国,早已预见到人工智能技术在军事领域的广阔应用前景,并已经展开了在智能化上的竞赛。美国还相继提出了“第一、二次抵消战略”及“第三次抵消战略”,希望利用人工智能和机器人等技术保持对潜在对手的军事优势。

  • 2022-04-06
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航空装备测试保障体系建设的思考

从保障体系建设的角度分析航空装备测试保障需求,重点从战备完好水平低、转场保障规模大和寿命周期保障费用高三个方面进行论述,通过对比外军做法和我军实际情况,提出应采用综合诊断体系架构,总体规划、逐步推进测试保障体系建设的设想,并从突出一体化系统管理、加强综合验证考核、强化数据闭环管理和综合应用等方面实施对策措施。

  • 2022-04-03
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航空发动机振动故障监控智能化

军用航空发动机振动问题十分突出,是困扰设计、研制、生产和使用新一代发动机的瓶颈。分析论述了高质量数据采集是发动机振动故障监控的关键、基于振动故障机理和数据驱动的智能诊断、人工自愈原理与振动故障自愈调控系统、航空发动机整机动平衡与自动平衡等原理和技术,并对其团队40年从事状态监测诊断的研究成果及工程应用作简要回顾。提出了未来航空发动机振动故障监控智能化的发展目标和建议。

  • 2022-04-03
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复杂电磁环境的灵巧构建和超宽带感知

从1991年海湾战争、1999年科沃索战争、2003年伊拉克战争以及近期现代战争看,“制电磁权”在战争中的位置逐渐从作战支援手段变成了战场上的制高点,没有制电磁权将失去现代战争的参战“资格”,更遑论取胜。电磁频谱战逐渐成为继陆、海、空、天、赛博空间之后的“第六作战域”。电磁频谱战是在电磁空间进行的攻防博弈,其实质是制电磁权归属的争夺。换言之,电子对抗作为电磁空间斗争以及夺取制电磁权的核心力量,正由初期的支援、保障行动上升为重要作战行动乃至联合作战的主要作战样式之一。

  • 2022-04-03
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5G NR-V2X蜂窝车联通信频率需求研究

针对5G 新空口- 车用无线通信(NR-V2X)技术中的直连通信应用于自动驾驶场景的频谱需求进行研究,给出频谱需求研究方法、假设参数和评估结果。在NR-V2X 系统中,使用广播模式发送承载状态信息和环境信息的消息,这部分消息需要至少30~40 MHz 的频率。NRV2X的组播模式可以支持自动驾驶群组间协商和决策。尽管组播模式对于支持高级应用更为关键,但由于群组通信基本上是事件触发,通过组播模式传输的总业务量远远少于广播消息的总业务量,在进行NR-V2X 频率研究的初期可以暂不考虑组播模式的频率需求。

  • 2022-04-02
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自动驾驶汽车感知系统关键技术综述

自动驾驶汽车是汽车电子、智能控制以及互联网等技术发展融合的产物,其原理为自动驾驶系统利用感知系统,获取车辆自身以及外界环境信息,经过计算系统分析信息、做出决策,控制执行系统实现车辆加速、减速或转向,从而在无需驾驶员介入的情况下,完成自动行驶。2013年,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)根据辅助控制系统的自动化功能,将自动驾驶技术分为0~4级,如表1所示。从表1可了解到,自动驾驶的发展升级是从辅助驾驶到主宰驾驶,从提供单一功能、应对简单场景,到可掌控所有场合,完全解放驾驶人。期间,感知系统需不断提高获取周边环境信息的全面性、准确性和高效性,它是自动驾驶的基础,也是贯穿升级的核心部分。本文将介绍自动驾驶感知系统常用方案,及其各自技术方法、特点和应用情况。

  • 2022-04-02
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