网络上的搜索引擎商标侵权

随着互联网的迅猛发展,传统的商标侵权行为已经进入了网络环境。搜索引擎运营商,通过搜索引擎将他人的商标作为关键字,埋设在网页的源代码中,当用户使用网上搜索引擎查找他人商标时,该网页就会位于搜索网页的前面,因此具有非常高的隐蔽性。本文从搜索引擎商标侵权的技术出发,并对具体案例进行了分析,提出了一些建议。     

融合多相关收费站数据的高速公路交通流预测

经济间的紧密联系使城市群区域间多相关收费站交通数据间存在空间关联,准确描述该联系对提升高速公路交通流预测的精度具有积极作用。然而,由于受诸多不确定性的影响,该关联性难以捕捉和量化。针对这一缺陷,该文提出一种ATGCN-Res GRU深度学习高速公路交通流预测方法。通过结合注意力机制构建高、中、低注意度的3个GCN拓扑网络,并根据各个网络的注意度加权获得空间学习数据,将多相关收费站的联系进行量化和分级;同时,为了避免过平滑问题,将两个GRU(Gated Recurrent Unit)模块通过残差连接,进一步提升算法捕捉时间规律的能力;最后,使用特征融合层和全连接层输出预测值。利用该算法预测广东省某高速收费站的交通流量,试验结果表明：该文提出的方法能够有效提升预测精度,与经典模型多元集成CNN-LSTM、CNN-Bi LSTM和DL-SVR相比,平均绝对误差(E_MAE)分别减小了7.95、4.52、12.88,均方根误差(E_RMSE)分别减小了12.03、6.12、19.05。     

汽车防抱死制动系统的自抗扰控制研究

汽车防抱死制动系统（Anti-lock Braking System,ABS）的作用是确保汽车制动时行驶方向的稳定性、可靠性,但是目前仍存在非线性、时变性以及参数不确定性等问题。为保证汽车制动行驶过程中的操纵稳定性和安全性,进一步实现各工况下防抱死制动系统的优化控制,以影响整车稳定的变量滑移率为研究对象,分析所设计策略的控制效果。搭建汽车动力学模型、制动系统模型、轮胎模型和滑移率模型等主要模型,设计基于滑移率的ABS二阶非线性自抗扰控制器。运用MATLAB/Simulink软件对基于自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control,ADRC）的ABS制动过程和基于模糊PID控制的ABS制动过程进行仿真,对比研究最佳滑移率、载荷、水泥-冰对接路面、扰动等对制动过程中的轮速、车速以及滑移率等动态性征反映的稳定性和抗扰能力的影响,同时研究其对最终制动距离和最终制动时间反映的制动性能的影响。最后,将自抗扰控制器和模糊PID控制器装配于试验车辆的ABS,进行水泥路面和冰-水泥对接路面制动过程的实车试验。研究结果表明：基于二阶非线性自抗扰控制算法的ABS制动的最终制动距离和最终制动时间更短、制动效果更优,制动过程中的轮速、车速和滑移率在响应速度、稳定性和抗扰能力等方面均更佳;试验结果与仿真结果吻合,证明了仿真模型及其仿真结果的可行性和正确性。