柔性卫星角加速度轨迹规划与振动抑制方法

针对柔性卫星在快速机动过程中会激发柔性附件振动的问题,提出一种通过设计角加速度轨迹来抑制振动的方法。在存在振动频率不确定性的情况下,所规划的角加速度轨迹能够将残余振动幅值抑制在指定的范围内。类比不同幂次余弦函数激发的残余振动表达式,设计一种含有多个待定系数的角加速度曲线,并根据残余振动幅值对待定系数进行约束,从而求解出所有的待定系数。这种设计方法改进了余弦函数抑制低频振动需要增加较大机动时间的问题。相比输入成型方法,所规划的轨迹光滑,增加的机动时间较短,对高频振动有着更好的抑制效果。

基于注意力机制的交通信号控制技术

多年来深度强化学习算法与智能交通系统结合的方法在交通信号控制领域取得了突出成效。然而,仅依靠深度强化学习算法仍然无法弥补卷积神经网络提取特征的缺陷,从而影响智能体的整体策略输出。针对现存的特征提取问题,在深度双Q网络(double deep Q network,double DQN)模型基础上提出了一种基于注意力机制的深度强化学习模型进行交通信号控制。将压缩激活网络(squeeze and excitation networks,SENet)注意力机制添加到三维卷积神经网络中,通过建模特征图通道间的相互依赖来增强卷积神经网络的表征质量,从而输出最优的交通信号控制动作。实验结果表明,算法表现出了良好的交通信号控制效果,且具有显著的稳定性。

外资进入与房地产价格变动关系的研究——基于我国省级面板数据的经验分析

全球经济还未从金融危机中完全复苏，2009年我国的房地产市场却率先迎来了一轮火热行情。本文利用我国2000-2007年省级面板数据，建立模型研究房地产价格的影响因素。研究结果表明固定资产投资价格和人均国内生产总值是影响国内房价的主要因素，外商直接投资与我国商品房价格有同向变动趋势，且外资对商业营业用房的影响程度要远高于住宅。此外，文章还为国家相关经济政策制定和决策部门提出了政策建议。

专业虚拟社区知识搜寻与知识贡献的前因机制比较

[目的/意义]用户对专业虚拟社区的使用可以分为两种截然不同的情况——知识搜寻与知识贡献。尽管学者在实证研究中对两种使用行为进行了概念区分,却由于研究设计方面的缺陷,未能真正厘清知识搜寻与知识贡献的前因差异。[方法/过程]以计划行为理论为基础,从态度信念、感知行为控制信念、主观规范信念三方面选取前因变量,基于211份有效问卷数据,实证比较知识搜寻行前因与知识贡献行为前因的差异。[结果/结论]研究发现:(1)态度信念方面,任务需求与知识增长正向影响知识搜寻,专业声誉与成就感正向影响知识贡献;(2)感知行为控制信念方面:基于搜寻的自我效能感正向影响知识搜寻,基于贡献的自我效能感正向影响知识贡献;(3)主观规范信念方面,互惠规范对知识搜寻无显著影响、对知识贡献有正向影响。最后阐述了研究理论与实践意义。

办公自动化中的计算机技术应用

办公自动化是一种综合性较强的办公模式,应用计算机电子技术完成文字处理,数据表格制作以及图文演示等工作,笔者依据实际工作经验及相关文献资料的记载,针对办公自动化领域中计算机技术的实际应用情况进行分析,并提出应用途径。

基于可变形卷积的transformer检测算法

目标检测作为计算机视觉中重要的研究领域已经取得了一定的检测性能,近几年,随着transformer在计算机视觉中广泛的应用,基于transformer的检测算法已经成为目标检测的研究重点。为了提高物体在实际场景中的应用以及物体的检测精度,提出了一种基于可变形卷积的transformer检测算法,transformer主要是基于注意力机制的方式去提升性能。算法是以transformer的检测算法为基础引入可变形卷积,能够利用可变形卷积自适应的学习特征感受野的优势以及transformer的建模和处理能力,从而更有效的提升物体的检测精度。算法所使用到的数据集是Pascal VOC数据集,结果表明,算法的检测性能具有很好的表现。

什么是故乡？

涵涵：妈妈，什么是故乡？ 妈妈：故乡就是一个人出生的地方。

激光雷达多物体跟踪技术在无人驾驶 场景下的应用研究

目前,多维激光雷达是实时环境感知技术中不可或缺的传感器。随着无人驾驶技术的日趋成熟,基于激光雷达的多物体跟踪技术在城市道路、露天工业环境等场景中的应用日益广泛,能够实时准确地跟踪、感知到多个动态物体,保证了无人驾驶的安全性和决策准确性。本文综述了基于激光雷达点云数据的多物体跟踪技术在无人驾驶复杂场景下的应用研究。未来伴随无人驾驶的技术进步和传感器的成本降低,基于激光雷达的多物体跟踪技术有望在无人驾驶领域实现更加广泛的应用,也需要不断地优化环境感知算法并提高其稳定性以应对复杂多变的驾驶环境,推动无人驾驶技术的持续发展。