公司召开学习宣传贯彻党的十八大精神干部大会

11月21日下午．我公司召开学习宣传贯彻党的十八大精神干部大会。刚刚开完十八大载誉归来的我公司820路车驾驶员安建香应邀出席大会。会议由集团公司党委副书记韩前程主持，集团公司党委书记、董事长周齐作重要讲话。     

基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。     

汽车检测与维修技术专业学生自主学习的研究与分析 ——以北京学校为例

基于工作过程以能力培养为主是北京汽修专业新的一轮教学改革目标。通过将传统教学与企业实践工作相融合,提倡行为导向,鼓励学生进行自主学习。但是在教学改革的过程中也暴露出学生自主学习能力不足,需要开展学生自主学习能力培养,需要增强学生主体地位,激发学习兴趣;需要推行探究式学习改进学习模式;需要改进教学方法加强学校软硬件建设。     

基于分层次教学法的学习动力激发 ——以汽配专业《汽车电工电子技术基础》教学为例

在“互联网+”时代的到来,以及全民教育、终身学习的思想在全社会的推广,高职院校课堂教学重点应适应时代发展,向“激发学生内在学习动力,实现终身学习”的方向转变。根据教学经验,制定出针对不同层次学生的分层次教学方法,运用在日常教学活动中,最终通过该方法完成教学任务,实现教学目标。     

用心执教 做有情怀的职教人

一名平凡的老师,始终用自己的言行关心、鼓励学生,帮助无数困难学生走出困境,继续学业,在课堂上做老师、在车间里做师傅、在生活中做父母;也正是这样一位平凡的老师,从汽车维修专业的课程特点出发,结合中等职业学校的生源特点,从培养学生的学习兴趣着手,充分激发学生学习的积极性、主动性,激活学生的学习潜能。     

机器学习在道路工程领域的应用研究进展

道路工程是国民经济发展的重要公共基础设施之一，机器学习是提高道路工程领域数字化、自动化和智能化的重要方法.为全面了解机器学习在道路工程领域的发展及应用，在阐述机器学习基本理论的基础上，分析机器学习在道路工程材料、设计、施工、运维和预测方面的研究现状.研究表明，道路工程领域已开展了不少机器学习研究，但道路工程各方面机器学习智能化发展存在不足，实际应用存在一定局限性；未来发展需深入探索大数据、深度学习、神经网络等智能技术在道路工程全生命周期的融合，促进道路工程领域机器学习等智能研究发展.     

基于交通大数据的移动模式分析综述

交通大数据可为揭示交通主体显性出行行为背后的深层规律（即移动模式）提供重要基础。精确掌握大数据驱动下交通主体的移动模式，可为需求预测、客流组织、土地利用、事件管理等应用提供理论依据。交通大数据主体繁多、时空多态、关联性复杂的特性迫使小数据时代下的移动模式分析方法转型和升级，但仍可能遇到移动模式一致性表达难、异常类型检测难、复杂关联性表达难、时空多态性建模难、一体可视化分析难等普遍问题。针对这些问题，利用科学知识图谱，对2010~2020年期间3 747篇文献的热点关键词分布、发表趋势分布、出版刊物分布等特点进行归纳总结，结合常见的移动模式分析数据集，系统综述现有研究在移动模式常态分析、非常态分析、关联分析、预测分析和可视化分析方向上的阶段性进展。其中，移动模式常态分析综述了个体活动特性分析、出行类别划分、特定群体分析等应用的研究进展。移动模式非常态分析综述了基于模板匹配和数据驱动的非常态事件检测方法的发展脉络。移动模式关联分析综述了面向不同数据源的关联特性检测方法的发展近况。移动模式预测分析综述了基于数理统计和数据驱动的交通属性预测方法的发展状况。移动模式可视化分析综述了用户交互设计、移动模式宏观可视化、微观可视化和整体可视化的发展近况。最后，系统总结各个分支方向面临的主要问题与挑战，并从数据整合、模型创新、机制变革等角度提炼移动模式分析研究的未来发展趋势，期望为后续研究采用新理论技术开展移动模式分析提供参考。     

中船重工技术档案馆认真学习贯彻党的十八大精神

2012年11月20日,中船重工技术档案馆(以下简称技术档案馆)召开党总支部扩大会议,学习贯彻中国共产党第十八次全国代表大会会议精神,安排部署全馆学习贯彻工作。技术档案馆党总支书记、馆长何伟光主持会议并传达了十八大会议精神,全馆中层以上领导干部参加了会议。会议学习了党的十八大关于十七届中央委员会报告的决议和习近平同志在中外记者见面会上