个性化学习路径推荐综述

近年来，伴随着现代信息技术的迅猛发展，以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用，引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下，在线学习超越了时空的限制，为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性，从而得到了蓬勃发展.然而，在线学习中师生时间、空间分离的特征，导致教师无法及时掌握学生的学习状态，一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源，如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而，传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了，需要一个更高效、更科学的个性化教育模式，以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景，如何自动高效识别学习者特征，高效地组织和分配学习资源，为每一位学习者规划个性化路径，成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状，并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路，同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后，强调当前研究存在的主要不足之处.     

基于重要度排序的配电自动化终端优化布局方法

针对配电自动化终端优化布局问题，提出了一种基于重要度排序的终端优化布局方法。首先以等年值综合费用为目标函数，供电可靠性和投入产出比为双重约束建立了配电自动化终端优化布局模型。然后通过分析配电自动化终端对供电可靠性提升的影响，给出各个节点的“二遥”及“三遥”终端安装重要度定义及计算公式。最后采用枚举法确定最优终端安装数量，基于节点终端安装重要度排序确定终端的最优安装位置。该方法考虑了已布局节点对剩余节点终端安装重要度的影响，能够在降低计算量的同时兼顾布局合理性。运用所提方法RBTS-BUS2系统及扩充模型进行终端优化布局并与智能优化算法的布局结果进行对比，验证了本文方法的有效性及优越性。     

基于平均飞行航迹的CCO减噪效用研究

近年来，通过优化飞行程序降低机场飞机噪声影响成为机场环境保护的重要研究方向。文章首先建立了基于飞机“噪声-功率-距离”数据的噪声计算模型，介绍了平均飞行航迹以及连续爬升运行(Continuous Climb Opera-tion, CCO)离场程序的相关理论，最后以大型国际机场为实例，使用飞机平均飞行航迹进行噪声预测，运用综合噪声模型计算出噪声影响面积并绘制噪声影响等值线图，比较了CCO离场相对常规的标准仪表离场(Standard Instru-ment Departure, SID)的降噪效果。结果表明，CCO离场程序可有效降低机场噪声影响，在高噪声级影响区域的降噪效果更佳。     

用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

Analytical Modeling for Translating Statistical Changes to Circuit Variability by Ultra-Deep Submicron Digital Circuit Design

This paper presents a physics-based compact gate delay model that includes all short-channel phenomena prevalent at the ultra-deep submicron technology node of 32 nm. To simplify calculations, the proposed model is connected to a compact α-power law-based (Sakurai-Newton) model. The model has been tested on a wide range of supply voltages. The model accurately predicts nominal delays and the delays under process variations. It has been shown that at lower technology nodes, the delay is more sensitive to threshold voltage variations, specifically at the sub-threshold operating region as compared with effective channel length variations above the threshold region.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

Towards artificial intelligence at scale in the chemical industry

In the Industry 4.0 era, the chemical industry is embracing broad adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods. This article provides a holistic view of how the industry is transforming digitally towards AI at scale. First, a historical perspective on how the industry used AI to aid humans in better decision-making is shown. Then state-of-the-art AI research addressing industrial needs on reliability and safety, process optimization, supply chain, material discovery, and reaction engineering is highlighted. Finally, a vision of the plant of the future is illustrated with critical components of AI-ready culture, model life cycle management, and renewed role of humans in chemical manufacturing.     

车辆高速避让路径跟踪控制策略

建立车辆动力学模型,研究车辆在高速避让工况下的路径跟踪控制策略。基于自抗扰控制设计车辆横摆角速度以及道路曲率2种不同的路径跟踪控制器;设计基于车辆偏航位移和偏航角度加权的线性二次最优控制器;对3种控制器控制效果进行仿真验证,分析路径跟踪侧向位移误差、侧向加速度、前轮转向角以及偏航角度变化。越野车实车测试结果表明,路径跟踪控制策略正确。     

新型树启发式搜索算法的机器人路径规划

面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。     

基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。