Convex polynomial and spline approximation in C[−1, 1]

We prove that a convex functionf C[–1, 1] can be approximated by convex polynomialsp _n of degreen at the rate of ₃(f, 1/n). We show this by proving that the error in approximatingf by C² convex cubic splines withn knots is bounded by ₃(f, 1/n) and that such a spline approximant has anL third derivative which is bounded by n³₃(f, 1/n). Also we prove that iff C²[–1, 1], then it is approximable at the rate ofn ^–2 (f, 1/n) and the two estimates yield the desired result.Communicated by Ronald A. DeVore.     

基于嵌入式人工智能的智慧医疗健康管理系统设计

近年来,基于人工智能的医疗技术取得了丰富的研究成果,在智慧医疗的发展中发挥了重要作用,开启了智慧医疗的新时代。与传统的医疗管理方法相比,传统管理手段在生理参数测量方面的准确性较低,文中提出了一种基于嵌入式人工智能技术的系统。该系统利用AI算法对接收到的信号进行质量评估、滤波、去噪、增强、特征提取、心拍分类等处理,将NBIOT模块加载到云端并进行用户健康管理。其可以实现用户和医生之间的双向交互,甚至可以创建个人生理数据库,以实现疾病监测和动态管理。     

基于机载光电载荷图像的无人机自主循迹导引

文章研究无人机搭载视觉传感器沿指定路径自主循迹飞行,针对如何统一确定不同形状路段的目标路径点序列的问题,提出基于无人机速度在图像中投影的矢量与无人机重心指向各候选路径点矢量的最小夹角确定目标路径点的方法。首先从采集的图像中提取出的路径区域,从图像层面提取路径的中间线,将图像栅格化并分别计算各栅格里路径中间线的中心点的坐标;然后计算图像中无人机速度矢量投影与无人机重心到各路径中心点矢量的夹角,在约束范围内选取最小夹角对应的中心点作为局部目标点。设置了包含不同形状拐角的路径,检验无人机飞行过程中采集图像的处理方法和路径引导算法结合的有效性,飞行结果表明提出的方法能够满足无人机的循迹飞行要求,轨迹偏离误差小于0.1 m。