摘要:在许多实时系统中，同一个计算平台上往往既有硬实时关键计算任务又有软实时非关键计算任务。硬实时任务必须在规定时间内完成，否则将导致系统错乱或崩溃等严重后果。而软实时任务若没有在规定时间内完成，虽会影响系统性能，但不会造成重大后果。为确保每个硬实时任务均在其规定时间内完成，在某些情况下需要拒绝一些软实时任务进入任务队列。文章提出了一种基于控制器自动合成策略的解决方案，通过所设计的准入控制器，对系统产生的每一个新任务自动决定是否准其进 入任务队列。准入控制器必须使得所有被准入的任务均在规定时间内完成，并且决策序列满足以线性时态逻辑描述的服务质量要求。文章的主要贡献是提出了判定是否存在准入控制器的算法，该算法能在判定结果为真时构造出一个以有限状态时间自动机表达的准入控制器。

摘要:CD317(Tetherin，BST-2 或 HM1.24)于 1994 年被发现并命名，是终末分化 B 细胞的特异性表面标志。2008 年首次被鉴定为干扰素诱导型宿主抗病毒因子，此后越来越多的科学家加入到该领域的探索中。经过近十年的研究，目前已经阐述了 CD317 结构、抗病毒及免疫特性等问题，也陆续发现了一些诸如参与肿瘤进展、束缚外泌体释放等新功能，研究热度不减当年。因此，文章对近几年 CD317 功能的研究进展进行一个系统的总结，以期为病毒感染、肿瘤发病以及治疗等方面的理论进步和技术发展提供新 的思路。

摘要:自动驾驶是人工智能研究的重要应用领域，文章提出了一种基于深度强化学习的自动驾驶策略模型学习方法。首先采用在线交互式学习方法对深度网络模型进行训练，并基于专业司机的经验数据对 模型进行预训练，进而结合经验池回放技术提高模型训练收敛速度，通过对状态空间进行聚类再采样，提高其独立同分布特性以及策略模型的泛化能力。通过与神经网络拟和 Q-迭代算法的比较，所提方法的训练时间可缩短 90% 以上，稳定性能提高超过 30%。以复杂度略高于训练集的测试道路长度为基准，与经验过滤的 Q-学习算法相比，采用聚类再采样的方法可以使策略模型的平均行驶距离提高 70% 以上。

摘要:聚类是数据挖掘研究领域的一种重要数据预处理方法，其目的是从无标签数据集中获得有价 值数据集的内在分布结构，进而简化数据集的描述。历经几十年的研究，针对不同应用和数据特性已出现了千余种不同的聚类算法，但不同的聚类算法都有其特定的适用范围和不足。传统的聚类算法大致可分为划分聚类方法、层次聚类方法、密度聚类方法、网格聚类方法、模型聚类方法等。通过对传统聚类方法的回顾和总结，文章重点介绍了近年来出现的同步聚类算法、信念传播聚类算法和密度峰值聚类算法，并针对以上聚类算法的应用及发展方向进行了论述。

摘要:文章提出了一种基于巡逻机器人系统的快速运动人体目标检测方法，采用卷积神经网络作为运动人体目标检测器，在不同摄像头视角和背景条件下，采集了不同姿态的跑动目标正负样本图像，完成 了卷积神经网络的训练。为区分前景目标的运动和机器人造成的背景运动，采用了光流特征来描述目标的运动情况并提取出感兴趣区域；为提高跑动目标的检测准确率，将跑动人物的表面特征和运动特征结合起来形成双流数据通道，并输入到卷积神经网络中进行识别。实验结果表明，该系统在室外环境下能够实现 85% 的跑动人体目标检测准确率，并达到 20 帧/秒检测速度。

摘要:为了实现大面积、批量化制备超疏水表面材料，文章开发了一种新型的卷对卷紫外压印技术并研制了相应装置。通过卷对卷微纳压印及快速光固化紫外固化胶将母版上的精细微米图形转移到目标柔 性衬底上，无需复杂的制备工艺或苛刻的洁净加工环境，实现超疏水薄膜的快速、高效、批量化制备。文章着重讨论了应用于制备超疏水薄膜的卷对卷紫外压印工艺过程及对应各工艺而设计的机械功能模块。经工艺改进，选用改性的紫外固化胶，转印复制了 20 μm×40 μm×17 μm(直径×间距×柱高)的微结构阵列，所得超疏水薄膜经氟化处理后与水接触角可达 150°以上。最后，尝试使用该装置制备 T 型微纳结构阵列以获得疏水性更佳的表面材料。

摘要:文章在控制输入饱和约束条件下，以非完整移动机器人的运动学模型为对象，研究了移动机器 人的轨迹跟踪问题。首先在参考轨迹处对运动学模型进行线性化得到移动机器人线性时变系统，证明了 其能观性和能控性，在此基础上设计了饱和约束条件的分段线性二次型控制器(Piecewise Linear Quadratic Regulator，PLQR)，并基于 Lyapunov 方法证明了其稳定性。在 MATLAB 软件平台下的仿真和实验结果 表明，基于 PLQR 的轮式移动机器人对不同初始位姿及不同的参考轨迹都有较好的跟踪效果，且能够避 免控制律跳变现象，满足饱和约束条件。

摘要:在现代飞行器设计中，数值模拟方法以低成本、高效率和高灵活性等优点成为研究飞行器空气动力学的重要方法。在旋翼型无人机流场模拟中，由于旋翼与机身存在相互作用，为获得精确模拟结果 需要对整个无人机的流场进行模拟，因此，有效地模拟旋翼与机身的相对运动是实现成功模拟的关键步骤，这使得此类模拟问题极具挑战性。文章设计了一套求解旋翼型无人机空气动力学数值模拟问题的基于非结构滑移网格技术的高可扩展并行计算方法。该方法对控制方程的离散，在空间方向采用非结构移动网格有限元方法，时间推进采用全隐式二阶向后差分格式，最后采用一种并行 Newton-Krylov-Schwarz方法求解离散后的非线性方程组。作为应用，文章对一个真实旋翼型无人机模型在悬停状态下的外流场进行了数值模拟，获得了一些非常详细的流场信息。数值结果显示，算法在天河 2 号上使用 4 096 个处理器核时仍具有接近线性的并行加速比，这为下一步开展旋翼型无人机的高保真度快速模拟奠定了良好 的基础。