通信故障下蒸汽发生器水位MPC/DDPG切换控制

针对核动力蒸汽发生器系统存在未知通信故障、多变工况等复杂因素,提出蒸汽发生器水位模型预测/数据驱动切换控制方法。首先,进行深度强化学习(deep deterministic policy gradient,DDPG)数据驱动控制器设计,包括状态参数选取、动作参数设计、奖励函数设计、isdone条件设计与网络设计等。在蒸汽发生器控制系统没有发生通信故障时,DDPG控制器正常运行。在此基础上,设计模型预测(model predictive control,MPC)补偿控制器来抵御通信故障,在发生通信故障时,系统切换到MPC控制器来补偿丢失的数据。仿真结果表明:在典型外部输入下,蒸汽发生器水位MPC/DDPG切换控制器均能获得良好的控制性能,并且针对未知故障表现出了较好的稳定性和安全性。

基于对比学习的肺部CT图像阶段式自监督诊断模型

深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)模型因其高效的学习表征能力,被广泛应用于包括肺病等各类型疾病的辅助诊断。现有DCNN模型大都具有自监督性,对数据集的数量和质量要求较高。然而,医疗数据的隐私性和数据标注的成本极大限制了模型的性能和效力。对此,提出一种基于对比学习的阶段式自监督诊断模型。该模型对随机数据增强后的未标记肺部CT图像进行特征提取,且不需要过多对标注COVID-19数据集进行训练,有效解决了因标注数据集少而产生有监督模型训练困难的问题。同时,设计了4个消融实验来验证模型的性能。实验结果表明,提出的模型在新冠肺炎CT图像自监督诊断任务中有良好的表现。

非认知品质影响学习成绩

儿童青少年情绪-社会能力(如共情、情绪智力、自我决定理论中的基本心理需要等)的培养日益受到关注,这些能力对认知发展的影响尚未得到我国学者的足够重视。本研究意在探讨这些非认知品质对初中生学习成绩的影响及相互间关系。对637名初中生测试发现:(1)基本心理需要、情绪智力、共情、积极-消极情绪、尽责性和神经质人格、自尊都是影响初中生学习成绩的非认知品质;(2)能力需要、幻想等能在人格测量的基础上增加对学习成绩的预测力。(3)非认知品质之间存在一定的相互替代关系,总体上能解释学习成绩变异的13.30%。

夕阳下

一抹殷红色的夕阳远远地挂在天边，湛蓝湛蓝的天空浮动着大块大块的云朵，在夕阳的辉映下呈现出火焰一般的嫣红，倘若你仔细地看，你会看见那云絮在空中飘动，就像置身于轻纱般的美梦中似的。

听爸爸妈妈讲老家的变化（一等奖）

爸爸妈妈给我讲述了改革开放以来．山东农村老家的变化。