基于贝叶斯网的业务端编程方法

针对现有的业务端编程方法缺乏对于没有软件开发背景的最终用户的指导机制,提出了一种基于贝叶斯网的业务端编程方法.首先提出了一种基于贝叶斯网的最终用户编程基本框架,然后基于贝叶斯网结构学习方法和过程日志建立了用来支撑业务端编程的领域专家系统,在此基础上提出了以领域专家系统为核心的启发式业务端编程方法.该方法在编程过程中依赖领域专家系统对最终用户推荐业务活动,提供实时指导,帮助最终用户逐步完成应用系统的构造.最后对该方法的有效性进行了定性的评估和分析,结果表明,基于贝叶斯网的业务端编程方法可以在一定程度上提高最终用户编程的效率.     

非英语专业新生大学英语学习策略初探

本文以国内外第二语言学习策略相关理论为基础,对非英语专业新生英语学习策略的使用情况进行了问卷调查,通过实证性研究分析,摸清了非英语专业新生的英语学习策略总体使用情况,以及学习策略的使用与性别的关系,并就如何培养非英语专业新生大学英语学习策略进行了初步探讨。     

影响我国高校开展武术活动的主要因素

通过文献资料对我国高校开展武术活动的影响因素进行了探讨分析。研究发现大学生武术人口;学生认识水平;师资状况;经济和环境等因素对高校开展武术活动有一定的影响。提出了应从大学生认识观念、教师的引导作用、师资队伍建设、改进教学方法、实现"以人为本"的武术教学目标等方面入手进行强化建设。     

浅谈在编译原理教学中促进学生的学习迁移

学习迁移规律是指导教育和学习的一种实用理论,根据对迁移的不同类型及其特点和影响学习迁移的各种要素的分析,结合编译原理课程的特点,按照促进学习迁移的教学原则,在编译原理教学中促进积极学习迁移,有助于培养学生的创新思维和解决问题的能力,有利于培养学生的良好学习品德.     

浅谈大学语文学习动机的激发和维持

本文从外在动机和内在动机两方面提出了在大学语文教学中激发和维持学生语文学习动机的若干方法及其重要性.     

脉冲星候选样本分类方法综述

脉冲星搜索是射电天文学中的重要前沿领域。随着现代搜索设备性能的不断提升,可以接收到更弱的信号,如何从海量信号中准确地识别出脉冲星疑似信号成为一个挑战。介绍了国内外关于脉冲星候选样本分类方法的发展历史和发展状态,归纳总结了发展过程中各个阶段的处理方法:人工识别方法和机器学习方法;最后对未来的发展趋势进行了分析。     

基于近端策略优化的空战决策算法研究

面对未来有/无人机协同作战场景,实时准确的空战决策是制胜的关键。复杂的空中环境、瞬变的态势数据以及多重繁琐的作战任务,使有/无人机协同作战将替代单机作战成为未来空战的发展趋势,但多智能体建模和训练过程却面临奖励分配困难、网络难收敛的问题。针对5v5 有/无人机协同的空战场景,抽象出有人机和无人机智能体的特征模型,提出基于近端策略优化算法的空战智能决策算法,通过设置态势评估奖励引导空战过程中有/无人机智能体的决策行为向有利态势发展,实现在与环境的实时交互中,输出空战决策序列。通过仿真实验对所提空战决策算法进行验证,结果表明：本文提出的算法在经过训练学习后,能够适应复杂的战场态势,在连续动作空间中得到稳定合理的决策策略。     

无人机航拍野生动物智能检测与统计方法综述

近年来无人机航拍技术逐步应用于野生动物保护,在很大程度上提高了考察效率。由于航拍图像与地面拍摄图像的特征差异较大,加之野生动物生存环境背景复杂,目前没有通用的方法可直接应用于野生动物航拍图像的检测与统计。本文回顾了智能检测和统计技术近年来的发展,针对无人机航拍野生动物图像的大场景、小目标、多尺度、复杂背景等特点,介绍了无人机航拍动物群数据集的选取与建立方法,以及基于深度学习的检测与统计方法,并进行了深层次地分析,归纳了各类方法的优势和可应用场景,总结了各方法的特点和适用范围,同时针对存在的问题给出了改进方向。     

Structure-aware fusion network for 3D scene understanding

In this paper, we propose a Structure-Aware Fusion Network(SAFNet) for 3D scene understanding. As 2D images present more detailed information while 3D point clouds convey more geometric information, fusing the two complementary data can improve the discriminative ability of the model. Fusion is a very challenging task since 2D and 3D data are essentially different and show different formats. The existing methods first extract 2D multi-view image features and then aggregate them into sparse 3D po...     

基于信任域策略优化的末制导控制量学习算法CSCD

近年来,深度强化学习在解决序列决策问题上取得了很大进展,无模型强化学习算法在与环境不断交互的过程中学习策略,不需要提前对环境建模,使其适用于许多问题。针对以往使用强化学习进行末制导策略学习的训练不稳定问题,使用信任域策略优化算法直接学习末制导控制量,同时设计了一种新颖的奖励函数,可以提高训练稳定性和算法性能。在二维环境下进行了实验,结果表明,该算法具有良好的训练稳定性,并可以达到很好的命中效果。