新工科建设背景下无人驾驶开放创新实践教学模式研究

无人驾驶作为跨学科的代表性领域之一,对于培养符合新工科要求的人才具有重要意义。基于穿透式学习理论,构建竞赛驱动的层次化无人驾驶开放创新实践课程体系。该体系通过拆解无人驾驶相关竞赛中的获奖案例,反向设计创新实践教学内容,发掘实践教学资源,以高阶性、创新性和挑战度为课程建设标准,采用开放式教学,培养学生的自主学习能力、创新思维和解决复杂工程问题的能力,实现知识向能力的转化。实践表明,层次化开放创新实践教学模式具有良好的教学效果。

基于图论和复杂网络分析的资管产品系统性风险测度与监管政策效果研究

本文基于图论与复杂网络分析方法对SD省资管产品关联关系及系统性风险特征进行实证分析,并与全国情况进行对比研究。研究发现:当前资管产品整体风险可控,不同类型的资管产品面临的风险有所不同;资管产品风险集聚性与分散性并存,SD省资管产品在产品只数方面进行风险分散的效果优于全国,但是结合投资金额看,风险分散效果弱于全国,仍存在区域风险集聚效应;SD省前十大系统重要性产品以开放式净值型的混合类信托产品为主,信托贷款集中于部分领域,信托产品风险是当前金融风险控制的关键;资管新规效果显著,多层嵌套产品减少。基于目前资管产品市场风险状况,建议加强对资管产品资金运用的引导,建立健全资管产品风险监测和预警机制,推动发行机构完善资管产品风险管控体系。

自适应的多虚拟机迁移调度算法

针对云计算数据中心内部多虚拟机的迁移调度问题进行研究。结合SDN软件定义网络架构,利用其数据层和控制层分离、逻辑集中控制以及开放可编程接口的优点,设计一种基于SDN软件定义网络的多虚拟机迁移架构,提高虚拟机迁移流量的转发效率,阐明所提架构下,多虚拟机迁移的实现流程。综合考虑各种迁移影响因素,提出一个基于高斯形态的调度优先级因子,设计一种自适应的多虚拟机迁移调度算法AVMS(adaptive VMs migration scheduling)。在3种不同规模的场景下进行仿真实验,实验结果表明,相比分组迁移算法CQNCR,AVMS在总体迁移时间和平均VDC宕机时间方面,分别降低最高达到30.7%和23.1%。

基于体感识别的人形机器人姿态控制策略研究

针对当前体感姿态识别方法计算复杂的情况,提出基于Kinect传感器深度信息获取快速体感识别的骨骼追踪算法,从而使机器人Nao实时模仿人体姿态。实验结果表明,本方法能够快速跟踪动作,具有97.29%的识别率,在不同环境的复杂条件下具有较好的顽健性。