大深度复合同振式矢量水听器设计

针对目前深海无人移动平台缺乏与其工作深度相匹配的复合同振式矢量水听器的问题,采用薄壁铝合金球壳作为矢量通道,压电陶瓷圆环作为声压通道,设计制作了一型大深度复合同振式矢量水听器,并用理论计算、有限元仿真和实验测试的方法对其声学性能和耐压性能进行了验证。该水听器的外径为85 mm,质量为398 g,平均密度为1 240 kg/m~3,工作频段为20～3 000 Hz,矢量通道呈余弦指向性,灵敏度为-187 dB@500 Hz,声压通道无指向性,灵敏度为-191 dB@500 Hz,耐压深度为2 000 m。海上试验表明,该水听器能够搭载在水下滑翔机等深海无人平台上执行声学探测任务,在大深度声学探测领域具有重大的应用价值。     

基于深度学习的自组织态势感知与决策系统

针对巡飞弹武器平台,如何提高态势感知的精准性和实时性以及作战任务自主决策的准确性,已成为当前的一个研究热点.结合以深度学习技术为代表的人工智能最新研究成果,提出基于深度学习的目标识别模型、任务自主决策模型和任务规划模型,并将模型应用于巡飞弹武器平台,提升巡飞弹武器平台协同作战任务的自主决策和智能规划能力.     

基于深度学习的多普勒气象雷达回波外推短临预报对比研究

雷达回波外推方法是人类对降水进行预测的重要方法,在天气预测任务中有重要地位。本文比较分析几种深度学习模型在气象预警应用中的实际表现,探索提升雷达回波外推精准度,为服务于城市内涝防治及极端灾害天气预警提供更好的支撑。     

航天器交会型轨道追逃策略的滚动时域优化

针对航天器自由时域交会型轨道追逃过程中的测量误差等不确定性对交会的影响,提出了一种基于滚动时域优化的高时效策略求解方法。根据微分对策理论推导得到博弈鞍点控制策略,并对问题进行等价转换;通过预先离线求解开环鞍点策略,将问题初始状态和相应的解作为样本以进行神经网络训练,训练后的网络结构可以快速得到相应问题的近似解。为了更好地应对博弈环境中的测量噪声,基于神经网络结构设计了滚动时域求解框架,并通过周期性的滚动求解最终实现对逃逸航天器的交会。数值仿真表明,所提出的策略可以有效应对测量噪声不确定性,且相比于文献中已有的策略,计算耗时可从分钟级降至秒级。     

深度视觉语音生成研究进展与展望

为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对近期主流方法进行了梳理、归类和评述;最后探讨视觉语音生成研究潜在的问题和可能的研究方向。     

基于层次情节性元强化学习的对抗行为评估

基于强化学习的敌方对抗行为评估能够提高仿真推演的智能化水平,强化学习算法的训练速度成为制约其实际军事应用的关键.为了加快强化学习速度,首先将敌方对抗行为评估建模为多任务强化学习,并将环境知识和经验集成到学习算法,提出基于层次情节性元强化学习(Hierarchical Episodic Meta?Deep Reinfor...     

人工智能技术在航天装备领域应用探讨北大核心

人工智能技术被各主要强国视为“改变游戏规则”的尖端技术之一,有望提升航天装备可靠性、快速性和自主性,从而产生颠覆性影响。简要分析了人工智能的技术发展态势及其在航天装备中的应用态势。建立了人工智能在航天装备领域应用体系,并在此基础上,按照进入太空、利用太空和控制太空的维度,从运载火箭、卫星通信、卫星遥感、卫星导航、载人飞船、太空态势感知等方面,深入分析了人工智能在航天装备领域的应用场景。最后,归纳了人工智能在航天装备领域应用的趋势。为我国发展人工智能技术在航天装备领域的应用提供参考。     

湖北高校与地方经济社会发展深度融合的立体化建构

湖北高校与地方经济社会发展深度融合是湖北高校与地方经济社会发展互动的结果,而人才培育、科技创新、社会服务、文化传承和平台建设是湖北高校与地方经济社会发展深度融合的基本要素。自改革开放以来,湖北综合实力显著上升,湖北高校也以更加积极主动的姿态参与到地方经济社会发展之中,然而喧闹的融入并没有带来相应水准的深度融合,湖北高校与地方经济社会发展总体上仍处于弱度融合之势。由于湖北高校在地方经济社会发展中未能站在舞台中心,而高校在地方经济社会发展中又被寄以厚望,这使得湖北高校与地方经济社会发展深度融合中出现一系列问题:人才培育与地方经济社会需求结构失衡;科技创新、社会服务与文化传承中存在短板;平台建设有待加强。要改变这种困境,需运用立体化、系统化的举措,从三方面着手:一是为融入"一主两副多极"发展战略培育人才;二是科技创新、社会服务、文化传承支持湖北主体功能区建设;三是打造数字化的信息平台。