摘要:该文以无人售货机售卖瓶装饮料商品为研究场景，提出一种基于改进 Faster R-CNN 算法的瓶装饮料商品目标检测方法。首先，采用残差网络 ResNet-50 进行特征提取，加深网络对目标特征的提取和学习的深度；然后，根据瓶装饮料商品形态学特征，增加区域建议网络(Regional Proposal Network) 的锚框数量和样式；最后，基于所提出的多维特征图融合网络，增强了网络对小目标的检测性能。实验结果表明，模型训练迭代 10 000 次后的损失值趋于收敛，10 个类别的瓶装饮料商品平均精度值均在 90% 以上，综合检测识别率平均精度均值(MAP)为 93.26%，较改进前的模型测试精度提升 20%，取得良好检测效果。

摘要:针对堆叠条件下工件的视觉检测问题，该文提出了一种基于角点特征信息的三角形内间距 (Triangular Centroid Distances，TCDs)描述子。首先，对目标局部轮廓角点和方向进行检测；然后， 基于检测到的角点和方向信息在模板轮廓上生成疑似轮廓段；最后，对目标轮廓和模板上的疑似轮廓段提取改进后的描述子特征矩阵，并计算目标轮廓矩阵与各疑似轮廓特征矩阵之间的距离，其中距离最小的疑似轮廓段即为目标轮廓段在模板轮廓段上的匹配结果。实验结果表明，在相同取样点的情况下，所提出的算法不仅识别准确率优于传统三角形内间距算法，而且计算效率也大幅提升。

摘要:随着移动设备的普及、同时大数据时代数据过载问题的日益严重，如何更准确地根据用户的兴趣及行为向用户推荐其可能感兴趣的应用软件成为亟待解决的问题。现有的推荐系统方法大多面临着推荐内容较为单一乏味等问题，且在推荐时没有将用户所处情境加以考虑，导致推荐效果欠佳。该文提出一种基于用户特征聚类联合情境特征的多维度应用推荐系统。经奇异值分解降维并去噪后的用 户特征数据会被层次聚类为多个用户组，之后与用户所处情境信息联合输入至贝叶斯模型，得到应用推荐准确概率的降序推荐列表，从而实现更加准确的应用推荐。该文在分布式框架下实现了所提出的推荐系统，使其运行高效可靠。经验证，经过奇异值分解处理后的数据组内平均差值降低至 0.4，聚类 后得到的应用推荐召回率提升至 73%，较基于用户协同过滤与基于关联规则的方法有 5%～16% 的显著 提升，且贝叶斯模型的量化指标均有约 10% 的提升，充分验证了所提出算法及系统的有效性。

摘要:有效的质子交换膜燃料电池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC)热管理是提升氢燃 料电池汽车安全性、耐久性以及运行效率的关键因素之一。该文提出一种 PEMFC 电堆热管理控制方法，使电堆出入口温度保持在设定值。该方法以 PEMFC 热管理系统模型中电堆出入口温度的变化为依据，设计一种二维模糊控制器，并应用遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数，从而使模糊控制器的控制精度更高。为验证所提出方法的有效性，该文选用 Autonomie 软件中的一款氢燃料电池汽车，在两种标准工况上进行 PEMFC 热管理方法验证。仿真结果显示，经过遗传算法优化后的模糊控制器相对于未优化的模糊控制器具有更高的控制精度，电堆出入口温度与设定值的偏差更低。

摘要:为提高燃料电池混合动力汽车的燃油经济性和燃料电池寿命，该文提出一种基于深度强化学 习(Deep Reinforcement Learning，DRL)的能量管理策略。该策略首先在 DRL 奖励信号中加入寿命因子，通过降低燃料电池功率波动，起到延长燃料电池寿命的效果；其次，通过限制 DRL 的动作空间的方法，使燃料电池系统工作在高效率区间，从而提高整车效率。在 UDDS、WLTC、Japan1015 三个标准工况下进行了离线训练，并在 NEDC 工况下实时应用以验证所提出策略的工况适应性。仿真结果显示，在离线训练中，所提出的策略可以快速收敛，表明其具有较好的稳定性。在燃油经济性方面，与基于动态规划的策略相比，在 3 个训练工况下的差异仅为 5.58%、3.03% 和 4.65%，接近最优燃油经济性；相比基于强化学习的策略，分别提升了 4.46%、7.26% 和 5.35%。与无寿命因子的 DRL 策略相比， 所提出的策略在 3 个训练工况下将燃料电池平均功率波动降低了 10.27%、47.95% 和 10.85%，这有利于提升燃料电池寿命。在未知工况的实时应用中，所提出策略的燃油经济性比基于强化学习的策略提升了 3.39%，这表明其工况适应性。

摘要:

摘要:随着科技的发展，骨科生物材料已从传统惰性材料渐渐实现了靶向功能调控，并可在降解过程中调控局部骨代谢，促进骨组织再生与功能重建。因此，智能化材料的发展将是今后十年骨科生物材料发展的热点和新方向，而多学科交叉融合是骨科临床发展的必然趋势。

摘要:我国在医用抗菌金属的研究方面走在国际前列，其应用有望有效地降低与医疗器械或植入物相关的细菌感染发生率，具有重要的临床价值。该文简要介绍了我国在医用含铜抗菌金属方面的创新研究及其在医学领域中的初步应用，并对未来面临的机遇与挑战进行了分析。

摘要:精密医学是现代生物医学发展的重要方向，而微/纳米机器人的出现推动了精密医学的发展。 这些小型化机器人通过自组装、电子束沉积和 3D 打印等方法制造，能够引发化学反应或在超声波、 光场、磁场等外部场以及微生物(细胞)的作用下运动。它们在生物医学中的用途广泛，能够通过装载药物颗粒、生物试剂和活细胞等来实现精准的货物输送；也可作为一种小尺寸的手术工具用于外科手 术，治疗疾病；还能检测生物体中的金属离子等物质以做好疾病初期的诊断；此外，还能通过光声、 磁共振等不同方式进行医学成像。在过去十年中，微/纳米机器人在这些方面的研究取得了一定的进 展，推动了现代医学的发展。

摘要:骨组织模型的精确 3D 打印对骨科手术前进行手术方案规划、术中定位和术后评估手术效果均 有不可替代的作用。然而，打印等比例的、与患者完全匹配的、精确的骨组织模型涉及术前 CT 影像扫 描、3D 建模、3D 打印及打印后处理一系列流程。其中，对于 3D 打印前的重建，CT 扫描图像序列的选择直接影响打印模型的质量。通过比较骨窗序列和标准序列 CT 图像的建模及打印结果可知，后者的模型质量优于前者，表明骨组织模型并非一定要采用骨窗序列。该研究为骨组织模型的精确 3D 打印和 建模在 CT 图像序列选择阶段的决策提供了科学依据。

摘要:

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