EAST-CTI测试平台上六硼化镧等离子体源的研制

为了更方便和深入研究紧凑环注入(CTI)系统产生的等离子体团在等离子体中的演化过程,特设计了一套大尺寸、均匀的六硼化镧等离子体源,用来产生磁化、高密度等离子体。等离子体源的阴极采用钨丝间接加热的方式来达到工作温度,阴极最高可达到1800℃。阳极采用耐高温、透过率50%的钼金属网,与阴极之间轴向间距1m。在阴极和阳极之间施加40~200V偏压,阴极发射的电子与中性气体碰撞、电离进而产生长1m直径100mm的稳态磁化等离子体柱。在台面实验中,测试了源的放电性能和等离子体相关参数。实验结果表明,在阴极发射电流密度为1~2A·cm^(-2)的情况下,测得的氩等离子体电子密度可达到10^(18)m^(-3)量级,电子温度约为8eV。通过增加阴、阳极之间偏压,阴极发射电流密度最高达到8.5A·cm^(-2),等离子体参数与托卡马克边界参数相近。该等离子体源满足设计要求并具备为EAST-CTI系统开展台面实验的能力。

融合生成对抗网络和姿态估计的视频行人再识别方法

随着国家对社会公共安全的日益重视,无重叠视域监控系统已大规模的普及.行人再识别任务通过匹配不同视域摄像机下的行人目标,在当今环境下显得尤为重要.由于深度学习依赖大数据解决过拟合的特性,针对当前视频行人再识别数据量较小和学习特征单一的问题,我们提出了一种基于视频的改进行人再识别方法,该方法通过生成对抗网络去生成视频帧序列来增加样本数量和加入了行人关节点的特征信息去提升模型效率.实验结果表明,本文提出的改进方法可以有效地提高公开数据集的识别率,在PRID2011,iLIDS-VID数据集上进行实验,Rank 1分别达到了80.2%和66.3%.

Multi-task Coalition Parallel Formation Strategy Based on Reinforcement Learning

代理人联盟是代理人协作和合作的一种重要方式。形成一个联盟，代理人能提高他们的能力解决问题并且获得更多的实用程序。在这份报纸，新奇多工联盟平行形成策略被介绍，并且多工联盟形成的过程是一个 Markov 决定过程的结论理论上被证明。而且，学习的加强被用来解决多工联盟平行的代理人行为策略，和这个过程形成被描述。在多工面向的领域，策略罐头有效地并且平行形式多工联盟。