地质超前预报系统在乌鞘岭特长隧道施工中的应用

以乌鞘岭隧道左线（DK169＋570～DK172＋083）施工为例,介绍了最新的隧道地质超前预报系统TSP203技术的应用。     

基于异构平台的并行最大最小蚁群算法

最大最小蚂蚁系统(Max-min Ant System,MMAS)是一种性能优良的启发式算法,常用于解决组合优化问题.当解决的目标问题规模较大、迭代轮次较多时,最大最小蚁群算法存在运行时间长的缺点.试验以开源串行包ACOTSP为基准,利用GPU多线程并发的优势,采用并行蚂蚁策略将MMAS在CPU-GPU协同异构计算平台上并发实现.算法在GPU上运行时的影响因素,如数据传输、内存层次、库函数调用等,也得到有效分析,并作出针对性优化.试验最终取得了高达13倍的加速,表明并行MMAS策略具有高效性和实用性.     

半路堑式偏压双线黄土隧道进洞施工技术

以太中银铁路段家2号隧道为例,介绍了半路堑式黄土偏压双线隧道进洞施工方法。     

光回波（反射）损耗测量

本文叙述了光回波（反射）损耗测量的基本方法。主要论述了采用分路器（BD）方法（OCWR）的工作原理、测试系统组成及校准、误差来源及减少误差的方法。介绍了实际测量中为提高测试结果的可信度而需注意的问题。     

基于改进ViT的红外人体图像步态识别方法研究

针对卷积神经网络在步态识别时准确率易饱和现象,以及Vision Transformer(ViT)对步态数据集拟合效率较低的问题,提出构建一个对称双重注意力机制模型,保留行走姿态的时间顺序,用若干独立特征子空间有针对性地拟合步态图像块;同时,采用对称架构的方式,增强注意力模块在拟合步态特征时的作用,并利用异类迁移学习进一步提升特征拟合效率。将该模型运用在中科院CASIA C红外人体步态库中进行多次仿真实验,平均识别准确率达到96.8%。结果表明,本文模型在稳定性、数据拟合速度以及识别准确率3方面皆优于传统ViT模型和CNN对比模型。