量子点电视搭载ColorIQ光学技术

TCL多媒体和QDVision公司宣布向中国市场推出一款搭载ColorIQ光学技术的55寸4K超高清量子点电视。这款全新的电视拥有绝佳的色彩、时尚的造型以及卓越的图像表现,将很快在中国2,000多家店面开售,并将把产业带入全新的量子点显示技术时代。作为高端旗舰产品,TV+量子点电视H9700的发布是TCLTV+家庭娱乐电视家族的又一次重磅硬件升级。全新的量子点电视经QDVision公司与TCL联合开发,在     

网络环境下航天器交会对接系统的鲁棒H_∞滤波

以航天器空间交会对接为背景,探讨了其网络环境下的鲁棒H?滤波问题。基于传统的C-W方程,重新构建网络环境下航天器交会对接系统的数学模型。选取时滞相关Lyapunov函数并结合自由权矩阵处理方法,给出网络化滤波误差系统渐近稳定且满足H?性能的充分条件,进而将滤波器的设计转化为受线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题。仿真表明,最劣情况下最优的H?扰动抑制水平达到??1.4142,得到的相对位置和速度估计误差分别为0.07与0.02,证明该算法是可行且有效的。     

网络系统的控制与优化

<正>近年来,网络系统的控制与优化是国内外科学工作者重点关注的研究领域,该项研究与生物、社会系统和现代工程技术的发展密切相关.多智能体系统是一类具代表性的网络系统,它可普遍用于多机器人的编队控制、空间无人机的分布式队形控制,也可为传感器网络研究以及复杂系统的自主协调控制等提供必要的理论基础.其中的一个典型问题在于理解如何通过仅调节少量个体来控制整个网络系统的行为,这是对网络系统施加控制的一种     

城市群应急资源协调调配的超网络模型

针对灾害事件跨城域、单个城市应急能力有限等情形,提出了城市群协调应急的超网络结构;通过分析应急优化目标和对受灾点实施资源救助的最优决策行为,构建了城市群资源协调调配的超网络模型,并将其转化成等价变分不等式互补形式进行数值求解;分别设计各城市独自应急和城市群协调应急算例,说明各应急主体间连接的脆弱性和应急能力上限、各受灾点脆弱性、以及城市间协调成本等关键参数对资源调配方案选择的重要影响.     

城市非高峰期动态出行交通网络均衡

我国在城市化进程中,许多城市交通部门为了缓解城市交通拥堵问题,制订了大力发展公共交通的政策,而城市公共交通非高峰期的出行人群交通方式选择是一个值得讨论的问题.在此基础上通过分析几种不同的交通出行方式的分路段成本,建立了具有非高峰期特点的多方式出行路网模型,并对模型进行了计算求解,依据结果对非高峰期公共交通出行的特点进行了讨论.     

基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类研究

为有效地对焊缝缺陷进行分类，从而判断焊接质量的等级，对传统卷积神经网络进行改进，提出一种多尺度压缩激励网络模型（SINet）。将4组两两串联的3×3卷积模块与Inception模块、压缩激励模块（SE block）相结合。通过多尺度压缩激励模块（SI module）将卷积层中的特征进行多尺度融合和特征重标定以提高分类准确率，并用全局平均池化层代替全连接层减少模型参数。此外考虑到焊接缺陷数量不平衡对准确率的影响，采用深度卷积对抗生成网络（DCGAN）进行数据集的平衡处理，并在该数据集上验证模型的有效性。与传统卷积神经网络相比，该模型具有良好的性能，在测试集上准确率达到96.77%，同时模型的参数个数也明显减少。结果表明该方法对焊缝缺陷图像能进行有效地分类。     

基于伪模态转换的红外目标融合检测算法

为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.     

基于网络文本挖掘的冰雪旅游形象感知研究——以哈尔滨市为例

旅游形象塑造是制约旅游市场竞争的关键因素,形象感知研究对旅游形象塑造具有重要意义.随着在线旅行社(OTA)的快速发展,产生了大量旅游城市和景点的在线评论数据,为形象感知研究提供了新的视角.以Baidu旅游、携程网、马蜂窝等多家OTA网络点评数据为例,采用词频-逆文档率(TF-IDF)和LDA文档主题生成模型两种典型的文本分析方法,分析游客对冰雪大世界、太阳岛、圣索菲亚大教堂、中央大街、雪乡、亚布力滑雪场等哈尔滨6个冰雪旅游景点的认知形象、情感形象和总体形象感知.研究表明:1)冰雪旅游认知形象要素可归纳为相关地标、旅游活动、建筑、餐饮住宿、游玩价格等5个群组,相关地标是第一要素,其余认知形象要素在各景点权重有所差异;2)冰雪旅游情感形象以积极正面为主,除雪乡外,其余5个景点均具有强烈的推荐意愿;3)冰雪旅游的整体形象感知主题涵盖冰雪娱乐、冰雪观光、冰雪运动、特色美食和文化.研究丰富了旅游大数据研究方法,为哈尔滨市冰雪旅游形象塑造提供建议.     

基于改进节点重要度引力模型的航路网拥堵节点识别

航路网络存在一些关键航路点对系统整体具有重要控制作用,而有效辨识这些重要节点对缓解空中交通拥堵,提高航路运行效率具有极大意义.以复杂网络理论为基础,从网络视角结合中心度及节点服务能力通过改进传统引力模型进行节点重要度评估;然后基于改进节点重要度引力模型进行航路网络拥堵节点识别仿真,并将结果与传统介数法进行对比验证.研究表明:改进的引力模型识别的重要节点,不仅具有较大的中心度,且较多位于航路网络流量较大位置;基于引力模型识别航路网络节点重要度的准确率更高,在提高网络通行率基础上更及时地识别航路网络易拥堵节点,对预防节点失效、减少航路网络拥堵具有积极作用.     

基于串联两阶段网络DEA模型的供应链规模收益分析

数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论.