基于时空感知增强的深度Q网络无人水面艇局部路径规划

无人水面艇局部路径规划在海事救援、海洋运输等领域中发挥着重要的作用。现有局部路径规划算法在简单场景中取得了不错的效果,但面对环境中存在的复杂障碍物和海流干扰时,性能表现较差。为此,提出了一种基于时空感知增强的深度Q网络强化学习算法,首先,引入多尺度空间注意力模块捕捉距离传感器的多尺度空间信息,提升了复杂障碍物环境的感知能力;其次,利用基于长短时记忆网络的海流感知模块提取海流干扰环境的时间序列特征,增强了对海流干扰的感知能力;此外,对无人水面艇传感器和运动模型进行了模拟,并设计了强化学习状态空间、动作空间和基于方向导引的奖励函数,提升了算法的导航性能和收敛速度。在复杂仿真场景中进行了实验,结果表明,所提算法相比于原始算法在导航成功率和平均到达时间两个指标上均得到了提升,算法表现出较强的复杂环境适应性。     

数据拟合在软包装阻隔性测试中的应用

众所周知,氧气、水蒸气是导致食品、药品、化妆品变质失效的主要因素之一,因此材料的阻隔性能是评价包装材料的一项关键指标.然而,材料的阻隔性能与温度有着极为密切的联系,温度的变化会显著影响材料的阻隔性能.因此,在进行包装设计之前需要获得材料在实际使用温度下的阻隔性参数.但是,很多材料的实际使用温度并不在实验室常规温度以及设备可控的温度范围之内.例如冷藏、高温消毒等温度,将这些温度称为非常规温度.     

云桌面交付技术在高校计算机实验室管理中的应用

面对实验室软件的复杂化、机器的异构化、学生管理的难度加大等问题,单一的保护卡维护模式已经不能够满足实验室的维护、管理、软件环境部署等需求,本文从实验室软硬件环境维护部署、学生课堂行为管理等方面入手,探讨机房管理中的新模式。     

基于深度确定性策略梯度强化学习算法的航迹规划研究

航迹规划是无人机走向智能化的重要组成部分。目前已有的传统航迹规划算法存在实时规划能力差、无法处理动态场景、航迹不平滑等问题，现有的强化学习算法虽然能够实时规划，但是大多数算法主要应用在二维场景下，且存在容易碰撞障碍物、到达率低、航迹不平滑和航迹质量低等问题。针对上述问题，提出基于改进深度确定性策略梯度的强化学习算法，该算法融合自注意力机制，提取障碍物特征，躲避障碍，解决到达率低、实时规划能力差的问题，重新设计奖励函数，惩罚无人机“后退”行为，引入方向向量夹角引导机制，解决航迹不平滑问题。仿真验证结果表明，提出的改进算法在复杂动态场景下达到93.5%的到达率，平均飞行距离减少7.3%，推理时间减少26.2%，推理时间短，航迹符合无人机的飞行要求。     

中国贵州省首届酒文化节在名城遵义圆满结束

集文化、经贸、旅游于一体的中国贵州省首届酒文节于1992年9月22日至28日在历史名城遵义举行,这是具有浓郁民族风情和地方特色的盛大节庆活动,也是贵州省酒文化史上一次促进     

基于深度强化学习的密集动态环境导航避障

导航和避障是移动机器人自主智能中一项基础且重要的任务，其目的是引导机器人到达相应的位置。随着移动机器人的广泛使用，移动机器人常需要在大量移动障碍物的环境中导航和避障。提出了一种基于深度强化学习的导航避障算法，通过基于残差卷积和注意力机制的深度Q网络与势能奖励函数相结合，提高了在密集动态环境中导航避障的性能。仿真实验证明，当环境中动态障碍物密度大于0.4 ppm时，导航成功率大于60%。     

基于Multisim的机械抖动陀螺抖动环控制电路仿真分析

机械抖动机构是抖动偏频激光陀螺仪中的一个精密机电元件,为了提高陀螺的精度,消除抖动偏频的动态闭锁误差,需向正弦信号中注入随机噪声,使抖动幅度在一定范围内随机变化,达到消除动态闭锁误差的目的.通过Multisim软件对加入噪声以及锁相器的抖动环控制电路进行仿真分析,仿真结果得到了改进电路后抖动电路的驱动信号.     

餐馆的招牌及书写

餐馆的招牌,即写有名称挂的餐馆门楣上的牌子或直接将餐馆名称写在门楣墙壁上的,它是餐馆的标志之一.一个餐馆的名称有时能代表一个餐馆的形象,它伴随着餐馆的整个经营过程,历来为饮食业经营者所重视.而书写着这个餐馆名称的招牌,更是其形象的外在反映,也同样伴随着整个经营过程,从开张营业到发展壮大,始终如此,只有当餐馆倒闭或更改他名时,其招牌才会发生改变或被摘除.因此,书写好餐馆的名称,做一块与餐馆规模、档次、营业性质相称,并与时代合拍的招牌,对一个餐馆来说,是重要的,值得一议.