忆我的导师——童大埙教授

1982年初，在结束了大学学习生活以后，我有幸地考上了研究生，导师是童大埙教授。当我听到这个消息的时候，心里既激动又有点胆怯。因为童大埙教授是我国铁道工程学科著名的科学家、当时为数不多的二级教授。当他的研究生，该有多么荣幸，但我又怕自己学识浅薄，做不了一个好学生。当我第一次与童先生见面时，     

坚持“四抓四确保”学习实践活动出成效

广东省交通集团有限公司（下称“集团”）在学习调研阶段，以“四抓四确保”为载体，将“三学三落实”活动与深化党员干部思想教育工作结合起来、与深入调研强化实践结合起来、与加快推进高速公路建设结合起来，坚持边学边改，学习实践活动初见成效。     

4月1日机动车驾考自学直考在天津等16个城市启动

4月1日,机动车驾考"自学直考"在天津、长春、南京、宁波、福州、青岛、武汉、南宁、成都等16个地市启动。在车辆条件、随车指导人员条件均满足的情况下,自学人员可在交管部门指定的时间、路线上自学驾驶技能。     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。     

人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型

道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境，其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论，构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型（Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing，LSTM-LC）。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用，对换道行为影响因素进行分析；同时，为了提升模型的迁移性，引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求，使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation（NGSIM）构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型，以均方差MSE作为损失函数，使用RMSprop优化方法进行训练，对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后，针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明：相比GRU-LC模型，LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确，在模型的精度和迁移性上有着显著的提升；GRU-LC模型的均方差为4.64 m²，迁移性均方差为119.82 m²，而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m²，迁移性均方差为79.58 m²，分别优化了31.5%和39.71%；通过引入道路横向偏移量M，可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%，且模型稳定性更强。     

学习《高等学校档案管理办法》的几点感悟

2008年9月1日，新的《高等学校档案管理办法》（以下简称《办法》）开始实行。这对于新时期高校档案工作具有指导性意义，是今后更好地规范高校档案工作，科学管理高校档案的根本性法规性文件。《办法》的内容十分丰富，主要具有以下几个特点：     

AMT挡位位置自学习控制算法研究

基于同步环式AMT,对其挡位极限位置、精确位置以及同步点位置进行研究,并自行开发一套自学习控制算法,最后通过试验验证该自学习控制算法的准确性.     

在转变与学习中寻求突破——赏析合资品牌的个性化应对方案

近几年,国内越来越多的摩托车企业将目光投向了80后、90后新生代,在企业看来,这一消费者群体已经趋于成熟,他们将是未来15年内,国内摩托车消费市场的生力军。如何赢得他们的认同,成为众多企业的首要目标。对于国内80后、90后群体来说,在他们的成长阶段,社会意识受到国外文化强烈的冲击,所以他们的思维模式相对于老一辈有很大的不同,     

如何激发学兵学习汽车维修技术的兴趣

现阶段，汽车维修技术作为一门通用技术，在社会上开展得非常普遍，如何将部队的汽车维修技丁培训办出特点，存在各种各样的困难．如课堂专业知识更新慢、新型训练资源缺乏等等。对于这些困难，教员可以通过有效的课堂教学实现汽车维修技工培训的教学目标，即“促使全体学兵素质全面发展、个性健康发展，使每个学兵学会学习，达到愿学、乐学、会学、善学”的目的，从而对我军汽车维修技工培训的发展起到推动作用。     

基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真

介绍了基于标准可加性模型（SAM）的模糊控制算法，将该算法及自学习SAM算法分别应用于控制领域，仿真结果表明可以取得较好的控制效果，且具有较强的鲁棒性，是一种理想的适合工业控制应用的模糊控制器。