经济信息

里程旅行网跻身中国优秀旅游网站十强2006年12月25日,首届互联网与旅游管理营销高峰论坛暨2006年度中国优秀旅游网站评选颁奖盛典在北京召开。旅行预订类网站成了这次评选中的一大看点,里程旅行网跻身中国优秀旅游网站十强。出席颁奖盛典的里程旅行网总经理吴刚指出,里程旅行网虽然还很年轻,但属于中国航空集团,拥有强大的航空背景和专业优势,里程的安全可靠性,将成为其参与市场竞争的资本。他还表示,里程旅行网不但继承了其他优秀网站的成功经     

民航信息

电子机票亮相重庆；以电子机票“瘦身”民航2007年要省45亿元；为拉萨夜航创造条件 拉萨机场RNP运行试飞圆满成功；西南民航系统 努力推进国防教育工作。     

信息和熵

介绍了当今信息时代里与之密切相关的理论－熵，分析了不同学科中的熵的概念，熵与信息的关系和功能等，并把滴论用于生命，社会，市场和决策中，深入浅出地分析了信息革命将引起的经济世界的变化。     

机器人原位铣削离散点云快速精简方法研究及应用

为了满足飞机装配机器人原位铣削对数字化高精度快速测量需求,开展了适应三维点云的双边滤波处理和快速精简算法研究,开发了点云快速处理与分析应用软件,实现了空间点云数据的降噪和精简处理,降低滤波对边界特征的损伤,有效保留了复杂构件圆角、筋条、空间曲线边界等关键特征。以典型样件为测试对象,通过与三坐标测量结果对比,验证了本文研究的有效性,软件接口开放性高,实现了与自动化设备的高度集成应用,避免了大量人机交互操作,缩短了数据处理时间,满足了机器人原位铣削的时效性需求。     

面向飞机大部件的密封胶自动涂覆机器人系统研究

针对目前飞机大部件涂胶过程中人工作业方式存在的涂胶质量一致性差、效率低、可达性有限、工作环境恶劣等问题,设计了龙门悬挂式机器人自动涂覆系统。该系统通过对视觉系统的标定以及对理论涂胶轨迹的修正,评估涂胶工艺参数影响因素,获得机器人运行速度和电机速度之间的匹配关系,并构建集成工业相机、激光轮廓扫描仪等设备的多功能末端执行器。同时开发了一套集成控制系统和软件,实现了大尺寸飞机部件的高效、高质量的密封胶自动涂覆。试验结果表明,涂胶轨迹精度为±0.5 mm,胶条精度为±0.5 mm,完全可满足实际工艺需求。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

面向结构静力试验监测的高精度数字孪生方法

试验验证和数值仿真是评估结构强度的两种典型方法,然而基于离散传感器的试验验证方法难以保证结构应力监测覆盖度,数值仿真方法又因为对物理实体的简化和理想化处理而导致应力结果精度不足,如何综合利用两种强度评估方法的优势并进行数据融合以实现结构应力场监测是一个具有挑战性的问题。提出一种面向结构静力试验监测的数字孪生（DT-SSTM）方法,可获得高精度的结构静力试验数字孪生模型,以实现结构应力场的实时监测与强度评估。DT-SSTM方法包括离线、在线2个阶段。离线阶段,采用梯度提升树（GBDT）算法对仿真数据进行训练,建立预训练模型。在线阶段,基于集成学习理论,采用Stacking算法对试验数据响应值与预训练模型响应值之间的残差进行训练并建立残差模型。通过叠加预训练模型与残差模型实现多源数据融合,建立高精度的数字孪生模型。最后,开展了开口矩形壁板轴向拉伸试验来验证DT-SSTM方法的有效性。结果表明,DT-SSTM方法能够建立高精度的结构静力试验数字孪生模型,且相比同类数据融合方法具有更高的全局、局部预测精度以及融合效率,为结构应力场实时监测提供了一种新颖的解决方案。     

面向电力系统的多粒度隐患检测方法

由于电力系统的安全问题往往会造成严重的经济或社会影响,隐患检测已成为电力系统不可或缺的重要环节。随着人工智能领域的发展,基于深度学习的智能化电力系统隐患检测技术逐渐得到越来越多的关注。但目前的方法大多只是单一地考虑图像的全局特征或局部特征,无法全面彻底表征图像,进而难以捕捉电力领域尤其室外复杂背景下的隐患检测。为此,基于深度学习技术,提出了一种面向电力系统的多粒度隐患检测方法MGNet。通过引入图像的多粒度信息,构建全局和局部网络,进行多粒度级检测;并通过不同粒度级检测结果的协作式融合,增强检测的全面性。在杆塔连接金具隐患和线路通道机械隐患2个数据集上进行了实验比较和分析,对所提模型的检测性能进行评估。通过与现有最优隐患检测基准方法相比,所提方法在2种不同数据集上的平均精度均值分别提升了2.74%和2.77%,验证了模型的有效性。      

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD）,以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。      

科技创新企业A股上市倾向及其途径比较分析

科技创新企业上市面临两个问题:一是科技创新企业是否选择A股上市;二是科技创新企业选择哪种途径A股上市。建立并研究科技创新企业上市与监督审查程度的完全信息动态博弈模型发现:在完全信息条件下,科技创新企业选择A股上市的收益大于成本,因此倾向于A股上市。科技创新企业A股上市路径有三:拆除VIE架构借壳上市、发行存托凭证回归A股、IPO上市。比较可知:拆除VIE架构借壳上市耗费时间较长;发行中国存托凭证A股上市的监管制度相对于借壳上市和IPO上市不够成熟;拆除VIE架构借壳上市和发行中国存托凭证较IPO上市面临更多的政策风险;发行中国存托凭证与IPO上市的成本低于拆除VIE架构借壳上市。