基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

基于极限学习自编码器的水声信号目标识别方法

传统的机器学习方法在特征提取时容易受到主观经验的影响,导致对水声信号目标的识别准确率不高。而一般深度学习算法模型较复杂,通常具有训练耗时、计算复杂度高等缺点。极限学习自编码器具有很强的非线性处理能力,适合针对具有非线性特点的水声信号目标的识别,而且模型具有学习速度快,泛化能力强等显著优势。将极限学习自编码器算法应用于水声信号目标识别中,并与卷积神经网络、自编码器和极限学习机识别方法进行对比,结果表明：提出的方法对水声信号目标识别的准确率最优,且训练时间较短。     

基于交互多模型的水下目标跟踪方法

According to the requirements of real-time performance and reliability in underwater maneuvering target tracking as well as clarifying motion features of the underwater target, an interacting multiple model algorithm based on fuzzy logic inference （FIMM） is proposed. Maneuvering patterns of the target are represented by model sets, including the constant velocity model （CA）, the Singer mode~, and the nearly constant speed horizontal-turn model （HT） in FIMM technology. The simulation results show that compared to conventional IMM, the reliability and real-time performance of underwater target tracking can be improved by FIMM algorithm.     

人工免疫系统与嵌入规划目标的城市模拟及应用

人工免疫系统(AIS) 具有强有力的计算能力, 可以通过免疫识别、克隆选择、免疫学 习、免疫记忆等功能来进行模式识别和自适应学习。AIS 所具有的自学习、自适应和记忆的能力非常适合于复杂地理过程的研究。而元胞自动机(CA) 是研究复杂系统非常方便和有效的工具。将人工免疫系统和元胞自动机相结合, 建立了城市演变的模拟和规划模型。该模型通过改变抗体的进化变异机制, 把规划目标嵌入到AIS 算法中, 抗体将会逐渐朝着规划目标“进化”, 从而模拟出基于不同规划情景的城市发展空间格局, 为城市和土地利用规划提供决 策支持。设计了6 种不同的城市发展方案, 利用该模型模拟了不同规划方案下珠江三角洲城市的发展情景(1988-2002 年)。并比较了不同模拟情景结果城市的紧凑性: “城市中心” 和 “城市中心-高速公路”发展模式的城市形态更为紧凑, 破碎度较低; 而“镇中心” 和“道路”发展模式形成的城市形态则比较凌乱和分散。模拟结果和分析表明: “城市中心-高速 公路”是珠江三角洲最适合的城市发展模式。     

欧盟减排《责任分担条例》修正案分析与启示

欧盟自1997年起就如何通过市场和行政手段“双轮驱动”控制碳排放总量进行不断探索,并逐步建立了较为成熟的碳排放交易体系及减排责任分担机制,已经取得了良好的减排效果。文中梳理分析《责任分担条例》修正案中关于成员国减排目标更新的内容、目标分配的原则与方法、灵活性机制,归纳了欧盟采用行政手段控制碳排放交易系统未涉及部门的温室气体排放的经验,并对中国如何构建充分考虑市场手段和行政手段的CO₂排放总量控制制度提出政策建议。     

凸显三维目标贵在学生参与

新课程理想课堂的境界——焕发出生命活力。其特征是：课堂应是师生互动和心灵对话的“舞台”、师生共同创造奇迹和探索世界的“窗口”、教师用温情的双手点燃学生智慧的“火把”。理想课堂是教师追求的目标,它以三维目标的达成为归宿,以师生有效参与为载体,以学生学习能力提高为目的。     

浙江省地质遗迹保护工作现状与面临的任务

本文以浙江省地质遗迹的展布特点 ,根据目前地质遗迹保护工作现状和存在的主要问题 ,提出了我省地质遗迹保护工作的任务与拟建地质遗迹保护区参考名录     

融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求（消费侧）与景点吸引力（供给侧）,使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。     

浅谈基本农田保护面临的问题及对策

基本农田承担着我国粮食生产任务,为保护国家粮食安全发挥了重要的基础性作用。基本农田保护制度实施20多年来,在保障国家粮食安全,保护耕地等方面取得了显著的成效。面对社会经济快速发展,土地供需矛盾日益突出的新形势新任务,基本农田保护也面临着一系列问题,现就当前基本农田划定方法过于强调数量、审批过于集中及基本农田保护实施中农村集体经济组织和农户对基本农田保护积极不高等问题进行探讨,为基本农田保护工作提供借鉴。     

目标函数聚类法在地下水动态分类中的应用

地下水动态类型的划分是正确认识研究区水文地质条件与地下水开发利用之间关系的一个重要环节。本文论述了目标函数聚类法的原理与计算过程,并应用该方法对某河流附近的１５个观测孔的水位动态进行分类。分析结果表明该方法具有较高的可靠性与较广的适用性。