基于CQL-SAC的自动驾驶防撞决策方法

针对深度强化学习在自动驾驶任务中存在价值函数过估计、学习效率低、安全性差等问题,提出了一种自动驾驶防撞决策方法。首先,将保守Q学习(conservative Q-learning, CQL)算法与软行动评论(soft actor-critic, SAC)算法融合,提出CQL-SAC算法,以缓解价值过估计问题。然后,在算法训练过程中引入专家经验,实现算法快速收敛,以解决学习效率低的问题。最后,利用防撞模块对CQL-SAC算法输出的动作进行安全检查和矫正,避免车辆碰撞。在基于高速公路的仿真场景下对方法有效性进行验证。仿真结果表明,在训练阶段,CQL-SAC算法相比SAC算法和样本内行动评论(in-sample actor-critic, InAC)算法收敛速度分别提升12.5%、5.4%,引入专家经验后算法收敛速度进一步提升14.3%;在测试阶段,本文算法与SAC和InAC算法相比,成功率分别提升17、12百分点,平均回合奖励分别提升23.1%、10.7%。

可视化空间数据库查询语言CQL

本文着重从语法、语义及语用三方面介绍了我们所开发的一个可视化空间数据库查询语言ＣＱＬ．该语言允许用户借助于可视化基本元素——卡片进行编程，实现对空间数据库的检索．用户查询语句是这些卡片的空间组合．该语言对查询结果的表示提供了多种形式：图形表示形式、正文表示形式、临时文件或三者的组合形式．

可视化查询语言CQL的实现

为使得许多非计算机专业的用户,尤其是未接受过数据库编程语言训练的用户,能够独立操纵一个数据库系统,有效地解决工作、生活中的问题,我们研究并提供了一种空间数据库可视化查询语言CQL。借助该语言,用户可以直观、方便地操纵数据库系统或查询数据库信息。本文介绍了CQL语言的语素、语义、语法及语用的定义,同时给出了CQL编辑器、编译器和查询结果可视化的设计方法。

查询语言CQL可视化编程器的设计

可视化查询语言是以图符为语素的编程语言 ,其语句的组织和结构不同于传统的字符语言 ,因此需要为可视化查询语言设计专门的语句编辑器 通过对用户接口的有限状态转换机制、可视化用户界面设计、编辑器的实现和一个使用实例的陈述 ,简要介绍了可视化查询语言CQL编辑器的设计思想和实现方法 该编辑器为土木工程师提供了一个方便、快捷、简单易学的编程工具 ,作为图符语言的用户接口 ,具有友善性、简易性。

WCQA:CQL的一个通用语法分析器

本文介绍了通用检索语言CQL和它的一个通用语法分析器WCQA的实现。该语法分析器对外提供CQL的检索接口，可以将CQL的检索表达式转换成多种数据库的检索表达式，并可以根据需要进行扩展。

信息检索标准化的发展动向

介绍ISO标准化的信息检索协议Z39.50、馆际互借协议ILL及电子文档交换协议GEDI,探讨下一代信息检索协议SRW/SRU、CQL的应用及发展动向。

一种数据流查询共享模型的设计

为了提高查询效率,从数据流查询过程中查询操作单元和查询存储结构的共享两个方面展开研究。设计一种基于共享的二级索引队列,用于存储数据流中间结果。该结构使得中间查询结果可以再利用的同时也为数据共享情况下的迁移提供了一定的灵活性。对于多查询共享,通过抽取相同数据流中的相同谓词进行查询共享,实现一处计算多处使用的目的。最后对相关模型和算法进行了分析。

基于Storm的DSMS交互系统客户端的设计与实现

随着大数据云计算的发展,流数据管理越来越重要,管理系统不断迭代发展,从早期的流数据管理系统(data stream management system,DSMS)发展到现在的分布式流数据管理系统,但这些系统重点在于系统功能的实现,系统与用户的交互层面较为薄弱。针对流数据管理系统与用户交互层面,选取了流系统持续查询语言CQL(continues query language)中支持监控的查询语句,结合SQL(struct query language)的语法规则进行了相应的简化,设计了结构化持续查询语言CSQL,并通过ANTLR开发了词法和语法分析工具。另外,设计实现了可远程与系统交互的SDK(software development kit)及客户端,提供登录、查询、监控、删除和异步返回结果等功能,使分布式流查询系统的访问使用更为方便。

基于分布式Q学习的Femtocell两层网络功率控制方法

随着下一代无线通信技术的发展,Femtocell的概念应运而生。Femtocell是一种可以改善室内覆盖的家庭基站,其主要致力于增加室内覆盖,改善系统性能,减少Macrocell网络通信负担。然而,在Femtocell与Macrocell共存的双层网络中存在同信道干扰问题,这会降低系统性能。本文首先分析了分布式Q学习算法在Femtocell与Macrocell构成的两层网络下行链路功率控制中的应用,在此基础上仿真并分析了独立Q学习(Independent Q-learning,IQL)算法和合作Q学习(Cooperation Q-learning,CQL)算法,并对CQL进行了改进,保证在满足基站发射功率和容量性能的情况下回报函数值是正值,其他情况下是负值,经matlab仿真验证,这可提高系统容量效率和公平性。

持续质量改进对门诊抽血护理质量及宣教效果的影响

目的:研究将持续质量改进模式应用于门诊抽血临床对护理质量和宣教效果的影响。方法:在2016年1月~2016年12月间于本院就诊抽血患者中选取101例施行研究,在临床中施行持续质量改进(CQ0模式),对比施行此模式前后一年的护理质量。结果:施行CQL后,抽血穿刺、健康宣教、等候时间和送检等患者满意度均得到明显提升,尤其是健康宣教;实施后的抽血护理不良事件发生率显著降低,且组间对比差异具有显著统计学意义(P<0.05)。结论:将持续质量改进模式应用于门诊抽血护理中,可以有效提升门诊抽血护理质量和临床满意度,改善宣教效果,防控护理不良事件。