基于EM自注意力残差的图像超分辨率重建网络

基于深度学习的图像超分辨率(SR)重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量,但同时增加了模型的计算代价,很多网络利用注意力机制来提高特征提取能力,但难以充分学习到不同区域的特征。为此,提出一种基于期望最大化(EM)自注意力残差的图像超分辨率重建网络。该网络通过改进基础残差块,构建特征增强残差块,以更好地复用残差块中所提取的特征。为增加特征信息在空间上的相关性,引入EM自注意力机制,构建EM自注意力残差模块来增强模型中每个模块的特征提取能力,并通过级联EM自注意力残差模块来构建整个模型的特征提取结构。所获得的特征图通过上采样的图像重建模块获得重建的高分辨率图像。将所提方法与主流方法进行实验对比,结果表明：所提方法在5个流行的SR测试集上能够取得较好的主观视觉效果和更优的性能指标。     

模拟退火算法与注射机合模机构运动行程最大化

将模拟退火法应用于注射机合模机运动行程的最大化设计研究，以运动 行程为目标函数，肘杆断面尺寸、肘杆起始与最终位置为设计变量，约束条件为强度、稳定性，锁模力，应用模拟退火算法进行运动行程的最大化设计是可行且高效的，可在工程结构优化设计领域中推广应用。     

对新型航天服背入式穿脱系统的评估

舱外活动（EVA）期间的工作能力取决于航天员穿着的航天服，能够快速、安全地穿上航天服，这种能力对于使EVA有效时间最大化是至关重要的。独立穿着航天服的能力也是必需的，航天服的灵活性限定了工作空间的包络面。适宜的活动性也同样是最大化有效EVA时间所必需的，     

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题，准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养，以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题，提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先，利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次，证明了基于单个设备现场退化数据，期望最大化（EM）算法的参数估计结果收敛于极大似然估计（MLE）算法的参数估计结果，并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后，通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证，结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响，更为准确的预测设备地实际剩余寿命。      

罗罗对“专利诉讼”的巧妙运用

罗罗在出售IAE公司股权之前曾对普惠提起诉讼，起诉的真正原因或许只有罗罗自己知道。但是从该公司前前后后一系列反应和最终结果来看，罗罗无疑是这场“战斗”的胜利者，它将专利诉讼与企业发展战略、技术研制策略、竞争战略等巧妙结合在一起，取得了公司利益最大化。此案例值得商界和知识产权学界进一步学习和研究。     

机场的收费、收入与收益

机场一旦定位为企业，就意味着要遵循企业的经营目标，朝着收益最大化的方向前进。作为公用基础设施，如何在合理收费的基础上扩大收入，提高收益，本文拟对机场收费、收入与收益关系进行分析，并在此基础上寻找问题的答案。     

航空公司收益管理

上世纪80年代以来,收益管理系统在西方各航空公司经营中已经取得了巨大的成功,目前,世界排名前列的航空公司都使用了收益管理系统。1998年,美国的独立研究机构SH§E公司对世界上所有的航空公司作了宏观调查,以找出哪些因素对收入的影响最大,结论是:决定航空公司收入的主要因素是收益管理,航空公司亏赢与否,近50%是由于收益管理决定的。下面以中国东方     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。