“煽风点火”——摩托车企业应向汽车企业学习的展会营销技巧

在中国，摩托车行业的繁荣期比汽车行业早到，上世纪90年代，中国就成为了世界第一摩托车生产大国，而汽车行业直到如今才开始在产销量上领跑世界。但是，汽车行业本身所具有技术、营销、管理上的优势，迫使中国摩托车行业必须向其学习。尤其是在今天，中国摩托车行业不仅在技术上，而且在营销、管理理念上已较大幅度落后于汽车行业。     

关于标准航海通信用语(SMCP)教学的思考

标准航海通信用语(SMCP)是STCW78/95公约要求船舶驾驶员能够熟练使用的基本航海用语,但是由于教学中的问题,很多通过英语评估考试的船员仍然不能达到这一要求。本文分析了产生这种现象的症结,并提出SMCP教学应该结合专业知识,提高学生英语语言能力,创造并提供机会,加强听说训练。     

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差，响应速度较慢，对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高，且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值，难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此，结合深度强化学习无需建立交通流预测模型，能自动适应复杂环境，以及CAVs可控性的优势，提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略，即IPD3QN-VSL。首先，将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中，提升网络的收敛速度和参数更新效率；并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题，实现探索效率和稳定性的提高。其次，以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标，将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入，构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息，HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后，在不同条件下验...     

研究性学习在英语教学中的实施

通过介绍研究性学习的内涵和特征，探讨其在英语教学中实施研究性学习的意义，提出研究性学习在英语教学中的实施建议。     

中职财经课程的游戏化教学模式探析

本文结合中职财经学科的教学特点,探析中职财经课堂的游戏化教学模式,旨在激发中职学生的学习动机,提高其主动学习与创造性学习的能力.     

网络环境下研究性学习教学策略探讨

在论述研究性学习的内涵及实施要求的基础上,对网络环境下如何开展研究性学习的教学指导策略进行了探讨。最后,指出了网络环境下开展研究性学习需要关注的问题。     

军分区系统驾驶员的教育管理

一、加强教育引导。保持驾驶员的思想稳定 一要端正理想信念。认真组织驾驶员深入学习党的十八大精神，学习党的路线方针政策和上级的决策指示．大力培育当代革命军人核心价值观，确保官兵对党绝对忠诚、绝对纯洁、绝对可靠。二要搞好正面教育。针对驾驶员队伍的思想、     

考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型

为提升低光照环境下路面病害识别模型的精确度与鲁棒性，提出了一种考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型。将采集的数据按照亮度分成低光照图像和正常光照图像2类，随后对低光照图像进行自适应增强，并接入路面病害检测流程。为解决现有光照增强图像失真的问题，在Zero-DCE++基准模型上引入光照约束网络，提出了光照增强模块Zero-DCE-Retinex。在此基础上，以提升路面病害检测精度为核心需求，提出了以病害识别模型为驱动的光照增强模块训练策略。具体的，在训练过程中，将病害识别模型嵌入光照增强模块，并通过损失函数来引导光照增强模块的训练。试验结果表明：当使用所提模型对低光照图像进行增强后，再经过YOLOv7模型进行检测，比直接输入低光照图像的方式，AP指标提升了7.04%,F1-score指标提升了11.22%;图像质量亦得到进一步改善，表现在图像信息熵、标准差和平均梯度的提升分别为0.62、13.24和21.61。与同类无监督光照模型相比，所提模型在目标检测任务的AP和F1-score提升方面显著优于其他模型，同时有效避免了增强结果出现色彩失真和过度曝光等问题。因此，提出的模型可广泛适用于...     

基于ADALINE网络的自适应滤波技术的应用

要实现噪声环境下的通话非常困难,传统的低通滤波器对语音伤害比较大,而且无法满足环境变化的要求。本文设计了一个ADALINE(线性自适应神经网络)来实现语音信号的降噪处理。其中网络的系数经实地采集数据进行训练,训练方法采用Widrow-Hoff学习方法,经过实地语音信号分析,证明了经过训练的自适应滤波器可以较好地适应噪声环境,得到满意的语音信息。     

多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法

本文提出一种多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法。利用灰色预测进行区域建议,提升神经网络检测连续视频帧中水面目标的速度和准确率,进而提高了路径规划环境建模的准确性。基于Q_learning算法进行在线训练,完成多任务约束条件下的无人艇路径规划。针对Q_learning算法在多任务约束条件下收敛较慢的问题,提出了一种基于任务分解奖赏函数的Q_learning算法。通过仿真试验,验证了在多任务约束条件下,采用强化学习进行路径规划的可行性,并通过实物试验,验证了该算法能够满足实际要求。