国家质检总局副局长蒲长城 表示:缺陷汽车召回制度 将促中国汽车产业发展

《缺陷汽车产品召回管理条例》(以下简称《条例》)已于2013年1月1日起正式实施,这意味着中国始于2004年的汽车召回制度终于从部门规章升级为国家法规。中国国家质检总局副局长蒲长城表示,汽车召回制度上升到法规层面,将进一步强化和完善中国的汽车召回制度,促进中国汽车市场的良性发展,切实保护消费者的合法权益。     

基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测

交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型.     

油气藏开发管理GIS中的图形表示技术

本文介绍GIS的定义及其应用领域,结合油气藏开发管理应用讨论其中的图形表示技术：二维等值线及等值面、三维图形技术、体视化以及虚拟现实技术等。指出二维图形技术不足以描述客观世界,传统三维图形技术不能描述物体内部信息,最后指明油气藏开发管理GIS中图形表示技术应当综合以上技术,并结合虚拟现实和体视化等先进图形技术构造适应工程需要的GIS系统。     

基于三维锥形栅格的激光点云语义分割方法EI北大核心CSCD

激光点云语义分割是自动驾驶系统中道路场景感知的重要分支。虽然主流方法将点云转换为规则的二维图像或笛卡尔栅格进行处理,减少因点云非结构化所带来的计算量,但二维图像方法不可避免地改变点云的三维几何拓扑结构,而笛卡尔栅格忽略了室外激光点云的密度不一致性,从而限制了包括行人和自行车等小物体的语义分割能力。因此,本文中提出了一种基于三维锥形栅格和稀疏卷积的激光点云语义分割方法,利用锥形栅格分区解决了点云的稀疏性和密度不一致的问题;为提高模型推理速度,设计了重参数化三维稀疏卷积网络。在SemanticKITTI和nuScenes两个大规模数据集上对所提方法进行评估。结果表明,与目前最新的点云分割方法相比,所提方法的平均交并比分别提升了1.3%和0.8%,尤其对小物体识别有显著的提升。     

基于稀疏卷积神经网络的车载激光雷达点云语义分割方法

对车载激光雷达扫描得到的点云进行语义分割是保证行车安全、加强驾驶员对周边环境理解的重要手段之一。因为内存限制和大规模点云场景更加稀疏的特点,将传统神经网络的方法直接沿用到车载激光雷达扫描得到的点云场景中的效果不佳。本文中针对大规模点云的稀疏性,利用稀疏卷积神经网络对体素化点云进行特征提取。考虑到逐点处理分支抑制点云数据的密度不一致性导致的信息损失,另外设计了3D-CA和3D-SA模块,使稀疏卷积神经网络更好地提取特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络的方法和将点云投影到平面的方法相比,使用稀疏卷积神经网络对大规模点云进行语义分割,可将平均交并比提升4.1%和3.4%,证明了该方法的有效性。     

新款丰田大霸王新技术剖析(四)

新一代智能前照灯系统可以通过AFSOFF指示灯来判断系统是否有故障，当AFSOFF灯长亮时，说明系统处于关闭状态，如果指示灯以1Hz频率闪烁，表示系统有故障，对于这个故障码，必须有专用设备来读取查看，如果指示灯以2Hz频率闪烁，说明车身高度传感器位置没有被储存，在维修中，对于有专用设备的，可以通过专用设备来读取系统的数据流．可以通过设备驱动执行元件的工作情况，[第一段]     

摩托车在底盘测功机上运转时轮胎滚动阻力对试验的影响(2)

(上接2007年第3期) 车辆理论用F=A Bv Cv2多项式表示车辆在平直道路匀速行驶时的行驶阻力,A B v是滚动阻力,Cv2是空气阻力.欲使车辆台试与路试等效,需要车辆在2种试验中的外部阻力相等.     

公路的经济密度

本文从现状采用的公路面积密度和人口密度概念入手，通过其对公路建设与经济发展速度的内在关系反映不够直观这一片面性的分析和计算，结合国内外的公路建设与经济发展的情况，推出公路的经济密度这一新概念，并给予其计算公式和介绍其在实际工作中的应用。     

基于改进的SOMP水声通信信道联合估计方法

水声通信信道通常表现出时变特征。然而在某些通信条件下,水声信道的变化速率相对发送的OFDM符号周期而言仍然较慢,整体呈现缓慢时变特性,而且研究表明在相邻时隙内的信道结构具有较强的时间相关性。如何利用好信道的缓变特征,设计适合的OFDM信道估计方法,对进一步改善水声通信信道估计性能具有重要意义。分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)理论通过利用多个信号的共同稀疏性进行联合重构,能够进一步提高稀疏重建性能。因此本文将以此为基础,在DCS理论框架下,通过对同步正交匹配追踪(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit,SOMP)算法进行改进,构造一种时域联合的信道估计方法并通过仿真与其他类似算法进行性能比较。