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“终身学习机器”(L2M)项目隶属于美国国防预先研究计划局(DARPA),其目标是开发支持下一代自适应人工智能系统所需的技术,使其能够在实际环境中持续地学习并改善性能,同时保持原来预先给定的能力。对L2M项目基本情况和研究进展进行了综述。首先,介绍了L2M项目的背景、目标、研究内容和项目阶段;然后,从终身学习理论方法研究、边缘终身学习与终身学习机器的硬件实现和终身学习机器人三个方面,对L2M项目的研究进展进行介绍和分析评述,其中理论方法方面包括不确定性调节的终身学习及其应用、自动驾驶中的终身学习、本征任务终身学习框架、通过元学习的神经调节克服灾难遗忘等;最后,对未来发展趋势进行了展望。综述表明,终身机器学习亟需继续开展研究,尤其是生物机制启发的终身学习、多智能体协同终身学习和终身学习技术在现实世界复杂场景中的应用等方向。 相似文献
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临近空间太阳能飞行器由于苛刻的能源平衡约束,往往具有大展弦比轻质结构,使得其在低空飞行时空速过低,飞行安全性受到了显著的挑战。为了实现该类飞行器在临近空间工作点与中低空爬升过程的气动性能匹配,提出了基于主动变形的太阳能飞行器升空方案。针对性地研究了可变形飞行器的气动和推进系统建模方法,在此基础上定量分析了不同飞行器构型俯仰、滚转和偏航三个通道稳定性和操纵性。给出了从地面到高空机翼逐渐展平的升空方案,并对升空过程中各高度所需平飞推力和功率进行了校核。结果显示,该方案可以有效提升飞行器中低空稳定性和操纵性,代价是增加了功率消耗。 相似文献
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短波通信天线场防雷保护技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合短波通信工程实践,简要介绍天线场防雷保护系统的组成、保护级别、保护范围等内容,着重研究短波天线及天线场的防雷技术与保护措施,并进一步讨论了短波天线场设计中如何设置和布置避雷系统及相关注意问题。 相似文献
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