贯彻交通运输部《关于加快推进北新能源汽车在交通运输行业推广应用的实施意见》研讨会在天津召开

本刊讯 9月11日,贯彻交通运输部《关于加快推进新能源汽车在交通运输行业推广应用的实施意见》(交运发[2015]34号,以下简称"《实施意见》")研讨会在天津召开.中国道路运输协会城市客运分会秘书长、天津市公共交通集团(控股)有限公司董事长于秉华主持会议,城市客运分会理事长张国光、副秘书长宿中泽等出席. 本次研讨会旨在深入学习领会《实施意见》的精神,加快推进新能源汽车在城市公交行业的推广应用,促进新能源汽车的健康发展.研讨会上,于秉华致词,郑州公交总公司、天津松正电动汽车技术股份有限公司、郑州宇通客车股份有限公司等公交企业、整车及零配件厂商代表作了专题报告,张国光作了总结发言.     

基于网络学习空间的S-ISAL教学方法在《旅游英语》课程中的实证研究

以云计算为依托的现代信息技术带动高职课程资源整合方式和教学方式改革。本文依托网络学习空间平台,以《旅游英语》课程为例,详细阐述S-ISAL整体教学设计、空间课程资源建设和创新实践,旨在探寻S-ISAL基本要素配置规律,进一步验证S-ISAL教学方法在日益普及的网络教学中的应用及推广价值。     

高校党史学习教育需要把握的三个着力点 ——以沈阳航空航天大学为例

高校是立德树人的重要阵地,担负着青年学生成长成才、引导树立正确人生观价值观的重要职责。在推进高校党史学习教育中,要注重把握三个着力点,在深刻认识"三个必然要求"基础上着力把握建党百年的时代脉搏,在深刻理解"六个进一步"基础上着力汲取学校特色发展的融合之路,在深刻把握"务求实效"的基础上着力将学习教育成果转化为推动高质量发展的强大动力,从而促进学生素养提升,促进学校事业高质量发展。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

基于Faster R-CNN的接触网吊弦故障检测方法

针对接触网吊弦故障图像样本较少,现有方法检测准确率较低的问题,提出了一种高效率、高准确率的接触网吊弦故障检测方法.以Faster R-CNN模型为基础,通过引入能够提取深层次图像特征并实现特征重用的密集连接卷积神经网络(dense convolutional network model, DenseNet)替代原始的特征提取模块提取吊弦图像特征,并在实验中利用图像旋转、增强等数据变换操作扩充样本集提升检测效果.通过对接触网吊弦图像的测试,以DenseNet为主干网络的Faster R-CNN模型能够检测接触网吊弦故障,检测准确率比原始检测模型提高4%以上,且加入数据变换对吊弦故障检测的准确率和鲁棒性均有显著提升,均值平均精度(mAP)可达98%以上.     

基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地...     

冷链货物非接触式智能搬运系统

为提升冷链货物搬运作业的自动化水平和整体效率,降低一线作业员感染新冠病毒的风险,研究基于传统人工冷库条件的冷链货物非接触式智能搬运系统工艺方案。在拆装箱环节,运用机器视觉和无线遥控等技术实现低温复杂环境下盒装货物自动化拆装箱技术;在码垛环节,运用强化学习算法优化码垛机器人多货型堆码作业;在货物冷库货架堆存环节,基于5G通信技术设计超高位叉车无人驾驶和远程装卸系统方案。应用结果表明,系统能够在一定程度上提升冷链库作业效率、降低人工货物接触频次和人工成本。     

基于强化学习与安全约束的自动驾驶决策方法

在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络（Deep Q Network, DQN）算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但...     

香港公共交通考察感想录

编者按:2007年1月11-14日,中国国际民间组织合作促进会和美国环保协会(Environmental Defense)率内地民间环保组织赴香港考察学习公共交通管理经验.考察团的成员组成从民间组织的环保人士到交通、环保专家再到媒体记者,不同的职业给了每个人不同的感受和洞察力,现将这些感想与大家一起分享.     

基于深度强化学习的船舶航线自动规划

为解决传统船舶航线规划算法缺少对经验航线的参考及不适用于真实航行需求的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)船舶航线自动规划算法,用以在电子海图中提供拟合航道,生成适宜真实航行情况的自动规划航线.这种算法采用当前神经网络和目标神经网络2个二层神经网络结构,达到打乱数据相关性的目的,将智能体...