统计技术在公路工程试验中的应用

公路工程试验是指标工程施工，对工程质量进行检测和评价的手段，在取得一系列试验数据的基础上，应及时利用统计技术， 作出分析整理，以期达到更好地服务于工程的目的。以实际工作中取试验数据为样，本，对几种统计技术的应用情况分别作了介绍。     

浅谈施工企业统计工作如何为企业服务

过去，企业统计工作的主要任务，一是服务于政府部门和上级部门，为政府和上级部门提供资料，二是企业内部生产成果的统计，主要是企业规模，水平、速度、结构等方面的宏观核算。随着经济体制改革的不断深入和企业经营机制的转变，施工企业已由计划经济走向市场经济，成为自主经营、自负盈亏、自我发展，自我约束的法人实体和市场竞争主体，企业的生存与发展需要快速的信息反馈和咨询服务，这就要求企业统计工作不仅要掌握企业内部的生产经营情况，更要掌握企业外部的信息资料，不仅要为企业提供宏观服务，更要为企业提供微观的信息服务。     

产品实动工时日、月报表的统计管理

为如实反映产品成本实动的动态，确保产品成本统计报表的准确性，必须确保各环节的统计数据的正确，本文分析了各种影响产品实动工时报表准确性的环节，并提出相应的改进措施。     

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：