轻量化设计理论在商用汽车上的应用

结合轻量化设计的相关理论,总结概括出在商用汽车设计的轻量化的概念,以及分析出了汽车及其相关的零部件轻量化的评价方法,以下内容则是通过对重型汽车轻量化工程的实施途径进行重点论述,并且根据实际情况的经验和参照力学原理,在轻量化设计和结构优化方面都有一定的突破,其中就包括有拓扑优化设计、新工艺和整车配置等,最后推荐了轻量化设计理论在商用汽车上的应用。

基于深度神经网络的病理报告自动打标签框架

得益于深度神经网络的特征提取功能,和深度神经网络结合的CAD系统在许多医学图像分析领域取得很大的成功。多数情况下,CAD系统基于监督学习构建,而训练一个监督学习系统需要大量人工标注的数据,费时费力。超声图像常被用做诊断的依据,也是用作训练模型的数据集,但是在临床上,超声图像并不准确,病理报告才是金标准,通过病理报告可以判断对应病人的超声图像为阳性还是阴性。由超声图像和对应病人病理报告得出的标签(阴性或阳性)就组成一个可用于训练模型的数据。通过文本检测、文本识别、句向量编码、二分类四个步骤提出一个自动打标签的模型,将病理报告作为输入,就可以得到标签,而不需要大量专业医师费事费力人工标注。

基于PID与Q-Learning的混合动力汽车队列分层控制

提出一种基于PID与Q-Learning的混合动力汽车队列分层控制策略。上层控制器基于车-车通信获得队列中前车的速度和位置信息,采用PID控制器实现队列的纵向控制并获得后车的目标车速;下层控制器根据该目标车速采用Q-Learning进行混合动力汽车队列的能量管理。仿真结果表明:上层控制队列平均车间距保持在14 m左右,确保良好的行驶安全性;下层控制队列平均百公里油耗比DP策略增加了2.57%,离线计算时间减少了23%。该策略在保持与DP基本相同的燃油经济性下,不仅能适应随机工况,也能在线实现。