识别无人机的无人值守光电告警系统

无人机的高速发展不仅为人类的生活带来了便利,同样也引发了各类安全问题。为此,近年来,我国重大涉密工业场所和交通枢纽为保障运行安全,积极建设了针对无人机的安防系统。光电告警系统是最重要的安防系统组件之一,其目的是识别目标和取得法律证据。介绍了一种针对无人机的无人值守光电告警系统,能够同时输出可见光和红外图像信息,并且能够自动识别目标类型。这套系统已经在我国重要的工业场所中成功应用,并取得了阶段性的成果,其成功的运行为后续智能化光电告警平台的发展奠定了基础。     

建立在“情档合一”体制下的科技工作管理架构

在情档合一体制下,科技工作管理架构应当是:文献管理与档案管理高度融合,这是技术基础的融合;情报研究与档案研究相辅相成,这是灵魂所在;顶层管理与中层管理一线贯串,这是组织保障。     

面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值，学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案，但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先，给出了小样本学习的问题定义，列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系，同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战；接着，对基于小样本学习的图像分类进行了概述，并对其中代表性的工作进行介绍与分析；在此基础上，重点针对基于小样本学习的目标检测，特别是零样本条件下的目标检测问题，详细介绍和分析了现有的研究工作；最后，立足于现有方法的优缺点，从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望，期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

非对称机动能力多无人机智能协同攻防对抗

协同攻防对抗是未来军用无人机的重要作战场景。针对不同机动能力无人机群体间的攻防对抗问题，建立了多无人机协同攻防演化模型，基于多智能体强化学习理论，研究了多无人机协同攻防的自主决策方法，提出了基于执行-评判（Actor-Critic）算法的集中式评判和分布式执行的算法结构，保证算法稳定收敛的同时，提升执行效率。无人机的评判模块使用全局信息评价决策优劣引导策略学习，而执行时只需要依赖局部感知信息进行自主决策，提高了多机攻防对抗的效能。仿真结果表明，所提的多无人机强化学习方法具备较强的自进化属性，赋予了无人机一定智能，即稳定的自主学习能力，通过不断演化，能自主学习提升协同对抗的决策效能。     

高技术是高校科技产业的选择——从德国染料工业的发展看高校的科技产业

德国染料工业发展的历史证明，高校的科技产业只有依据持续的技术创新，才能不断地发展壮大。当前要借助股份制的改造理顺高校与科技产业之间的产权关系并获得充分的金融保障。高校的科技产业应当在高技术领域选择突破口，进行不断的技术创新，这在我国将有广阔的发展前景。     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

企业降低成本的有效途径

本文从产品价格是市场竞争的焦点出发，指出了企业降低成本的重要性。     

浅谈新形势下高职院校团建工作的挑战

高校共青团组织作为党联系青年学生的桥梁和纽带,在引导青年学生树立共同理想、服务青年成长成才、全面提高其素质方面负有重要责任。在经济不断开放、不断发展,教育体制不断改革等新的形势下,高校团建工作的开展有了更为广阔的舞台,但同时也面临许多挑战。主要就新的形势下高等职业技术学院团建工作所面临的挑战及如何应对问题作一点浅显分析。     

小推力转移燃料消耗估计的机器学习方法

深空探测任务设计初段往往需要求解复杂的全局优化问题。小推力轨迹的设计与优化问题精确求解较为复杂,求解速度较慢。由于计算能力与时间要求,不可能在全局优化的过程中对每一个方案都进行精确的小推力数值求解,所以在全局优化阶段需要对小推力转移进行快速准确地估计。采用机器学习的方法,对燃料最优小推力转移的燃料消耗进行了估计,其结果明显优于目前最为常用的Lambert估计方法。根据轨道描述方法的不同以及是否带有Lambert估计特征,采用不同的特征组合进行机器学习,分析结果发现带有Lambert估计特征的春分点轨道根数的特征组合为较好的机器学习特征组合。可为未来深空探测任务轨道设计提供参考。     

国际行星保护发展综述

首先介绍了行星保护的定义,然后回顾了国际行星保护政策的提出和演化过程,给出了当前国际行星保护政策针对不同目标和任务形式的最新要求,简要介绍了美、欧、日、俄和印度等世界各主要航天国家/机构在行星保护方面的管理制度和实施情况等发展现状,对行星保护实施过程中的主要技术途径进行了分析,最后介绍了行星保护领域的最新进展,并提出了思考和建议。