2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

靴形喷油速率耦合预喷射对超高压共轨柴油机性能的影响

在介绍超高压共轨系统工作原理的基础上,基于GT-Power软件建立单缸超高压共轨柴油机的仿真模型,并利用试验验证模型的准确性,而后通过模型分析不同喷油速率、靴形喷油速率耦合不同预喷油量和靴形喷油速率耦合不同预喷提前角对超高压共轨柴油机动力性、经济性以及燃烧排放特性的影响。结果表明:通过调整超高压共轨系统中电控增压器电磁阀和喷油器电磁阀的开启时间,能够实现喷油速率的柔性可调。随着喷油速率从矩形变化到靴形,柴油机缸内压力、温度以及NO_x排放量均逐渐降低,而soot排放量逐渐升高,且靴形喷油速率可使柴油机获得最大的功率(扭矩)和最低的油耗率。靴形喷油速率耦合较小的预喷油量可以使柴油机获得更好的动力性、经济性和燃烧特性,但同时也会导致NO_x排放量的升高。靴形喷油速率耦合较大的预喷提前角有助于改善柴油机排放特性,但受到预喷油量的限制,效果并不明显。     

南京军区组织预备役部队新编团营职预任军官集训

近日,南京军区在某预备役军官训练团组织了一期预备役部队新编团营职预任军官集训,来自战区六省（市）的69名预任军官参加了集训。针对参训预任军官＂新编入＂的特点,科学设置内容,严格施训。通过专题授课、参观见学、研讨交流、队列训练、理论考核等形式,     

（I＋C（α））预条件AOR迭代法比较性定理

在预条件矩阵（I＋C（α））下,讨论了AOR方法的敛散性;给出了该预条件AOR迭代方法与经典AOR迭代方法之间的比较性定理。     

带有中心预燃室的冲压发动机数值模拟研究

为提高低压条件下燃烧室点火和火焰稳定性能,设计了一种中心预燃室结构的冲压发动机。运用数值模拟方法对简化燃烧室内部的喷雾燃烧流场进行了分析。结果表明:随着燃烧室工作阶段的不同,预燃室尾部收缩段对内外涵气流相互作用的影响存在差异;由于局部压差的增大,预燃室取气口将出现局部加速效应;预燃室内流动过程受下游燃烧的影响。     

手段残忍抢劫依法被判死刑

【案例】2009年8月9日上午,魏某的家人前往一饭馆就餐。因饭馆门前摆放的餐桌与隔壁饭馆餐桌相似,魏某家人不小心坐到了隔壁饭馆的餐桌旁。饭馆老板哈某见状,赶忙上前招呼,可得知魏某家人非本饭馆客人后,便要求其移桌。魏某赶来后,就“误坐”餐桌一事向哈某询问。询问过程中,魏某与哈某发生争执。魏某踢倒哈某饭馆的餐桌。哈某的朋友马某见状,遂用饭馆的铝制茶壶砸向魏某．两人随即扭打在一起。这时,哈某的雇工谷某用一残破塑料椅的靠背击打魏某头部,被及时赶到的派出所民警制止。     

以“资预结合”改革为引导 推进军队资产核算制度建设

＂资预结合＂改革是军队资产核算制度建设的新基点。以＂资预结合＂改革为引导,推动军队资产核算制度建设,应以职能需求为起点,完善资产核算的确认制度;以精准核算为目标,完善资产核算的计量制度;以绩效评价为落脚点,完善资产核算的分析报告制度。     

YHFT-DX高性能DSP中Cache失效流水设计

YHFT-DX是国防科技大学自主研制的一款高性能DSP.以提升YHFI-DX的 Cache 性能为目标,研究了降低 Cache 失效延迟的优化策略,设计并实现了一种针对高频高性能DSP的一级数据Cache优化策略--失效流水.与传统优化策略相比,该策略将连续访问Cache的失效请求并进行流水化处理,使多个Cache失效延迟重叠,从而达到降低平均Cache失效代价的目的.将该策略应用到YHFT-DX芯片的一级数据Cache控制器的设计与优化中,使访问Cache失效引起的流水线停顿从8拍降为2拍,显著提升了系统性能.     

一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.