基于深度强化学习的多目标跟踪技术研究

在随机有限集多目标跟踪过程中,由于跟踪问题的复杂性,会耗费大量的计算成本,特别是在目标和杂波密集的复杂情况中,计算成本呈指数增长。随机有限集中通常采用的分配算法——例如Murty算法的时间复杂度为滤波器生成的代价矩阵规模的三次方。为了减少跟踪耗时,结合组合优化的思想,将代价矩阵重定义为二分图,采用了一种基于深度强化学习的二分图匹配算法,取代传统随机有限集中的分配算法,并通过仿真实验验证了所提方法的可行性。实验表明,所提方法在保证跟踪性能的前提下减少了跟踪耗时,提升了跟踪实时性。

基于深度学习的舰船目标重识别技术

面向行人和车辆的重识别技术已在情报分析领域得到成功应用,但是对于舰船目标的重识别技术研究还比较缺乏,对此本文提出了一种基于双重特征融合的海上去雾重识别网络,用于海面舰船目标的情报分析和监管。首先,为了降低负样本对特征的影响,采用了视角辅助的自适应查询扩展方法和基于相似度的特征融合方法。其次,在重识别分支的浅层嵌入了去雾分支,利用权重共享技术提取无雾特征,并通过上采样技术和金字塔模型重建去雾图像,以增强网络在低能见度场景下的识别能力。最后,提出了一种基于伪交并比的非极大值抑制方法,通过修正检测框置信度来提高船舶目标的检测精度。实验结果表明,所提方法的性能优于现有方法,并且各模块对网络性能都有贡献。

三维生物质水凝胶吸附剂制备及性能测定实验设计

基于生物质资源化理念以及环境工程专业人才培养需求,设计了“三维生物质水凝胶吸附剂制备及性能测定”实验。以秸秆为原料优化制备了生物质水凝胶吸附剂,通过扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、X射线衍射仪(XRD)表征了其理化性质,并初步考察了其对水中重金属离子Cr(Ⅵ)的吸附性能及动力学模型,最后设置了涉及相关影响因素考察和机理探讨的开放性拓展实验。该实验将专业理论知识、实验操作技能及前沿科技成果相结合,能够为学生后续进行研究性、创新性实验以及进一步深造打下坚实基础,也有利于强化他们的环保意识。

儒学视域下中国儒家文化圈的文化外交研究

随着文化交流的日益频繁,国家外交活动不再局限于政治、经济、军事等传统手段,文化外交逐渐摆脱附属地位走向世界政治舞台的中央。中国文化外交历史悠久,儒家文化曾在中国古代史上长期处于正统地位,并伴随着强大的国家实力的提升深深影响着周边国家和地区的政治、经济、文化和生活等方方面面,形成了以儒家思想为纽带、以中华帝国为核心的儒家文化圈。通过对英国、日本的典型文化外交进行案例分析,探讨了当今中国对儒家文化圈国家文化外交模式的特点、挑战和出路,以期提升对儒家文化圈国家的文化外交的重视,为国家的长期发展创造和谐有利的周边环境。