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关键词： 零工工作者   社会偏差行为   算法控制   社会失范理论  

摘要： 零工经济的持续蓬勃发展，在激活就业市场和城市活力的同时，也带来了对社会秩序和公共安全的挑战，零工工作者的社会偏差行为因此成为政府和社会关注的焦点。本文基于社会失范理论，针对604名零工工作者的三阶段调查分析，探讨感知算法控制通过沉浸压力对社会偏差行为的影响机制，以及生存挑战在该中介机制中的调节作用。研究表明，零工工作者的感知算法控制会增加其社会偏差行为，沉浸压力对该因果路径具有中介作用，生存挑战则调节了沉浸压力的中介效应。因此，本研究建议平台企业优化算法系统设计、监管部门制定公共保障政策、从业者个人增强自我调节。

关键词： 三数据中心   纠删码   局部可修复码   最大可恢复编码   Reed-Solomon码  

摘要： 纠删码算法在单数据中心和多数据中心得到了广泛的应用。目前对纠删码算法研究更多的关注在存储成本和修复带宽上，而如何在专线带宽、交换机受限的情况下完成多数据中心之间的修复；如何在可靠性、容错能力等核心因素之间做比较优的权衡等问题，没有得到充分的分析和解决。针对三数据中心这种最常用的多数据中心场景，首先，提出了纠删码在系统设计中重要的四个因素：冗余度、可靠性、容错能力及解码带宽。其次，根据提出的四个因素，设计了一种单数据中心下满足最优带宽修复的S-LRC算法。再根据提出的S-LRC算法，设计了满足三中心架构体系下的G-LRC算法。相比传统的编码方案，提出的G-LRC算法具有更高的可靠性、更大容错性及解码带宽惩罚比。其两节点故障时解码带宽惩罚比只为传统方案的1/7～2/7。最后，还将G-LRC算法在大文件存储系统中进行了实现和验证，并且设计了解码最优决策算法来减少修复的带宽，解决了非最大距离可分割码算法在系统中落地难的问题。

关键词： 多目标跟踪   联合概率数据关联算法   最大熵模糊聚类   系统仿真  

摘要： 针对杂波环境下联合概率数据关联算法（joint probabilistic data association,JPDA）计算复杂度较高、实时性较差等问题，提出了一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则，采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目标的初步数据关联，分析了公共量测对目标跟踪的影响，并引入了公共量测影响系数来修正关联概率，使用卡尔曼滤波算法对目标的状态估计进行预测，从而更新各个目标的状态。仿真结果表明，所提算法有效解决了在密集杂波环境中JPDA算法组合爆炸问题，极大缩短计算时间，提高了算法的实时性。

关键词： 深度学习   铁路巡检   无人机   目标检测   语义分割   综述  

摘要： 在铁路维护与安全监测领域，无人机巡检作为一种高效且能够加快发展新质生产力的方式被业界看好。现有成果多聚焦于铁路某一具体设施场景下无人机自主巡检算法的研究，综述性文章并不多见。基于此，文中对铁路设施无人机自主巡检算法进行系统性分析总结。首先归纳了当前铁路无人机自主巡检的场景和难点，然后分析了无人机自主巡检在各个场景下的特有问题，对近年来巡检算法研究进行总结归纳。从分析结果来看，现有研究多侧重于异物入侵和轨道扣件等缺陷的检测，而隧道和水害防治等领域的研究则相对不足。接着汇总了现公开的铁路相关数据集，并对评价指标从精度、速度、复杂度进行整理，最后对该领域未来研究方向进行展望。以期该项工作为相关领域的研究者提供宝贵的参考和指导。

关键词： 换热器   模型   预测   神经网络   集成   算法  

摘要： 对换热器的结垢状态进行精准预测，可以及时了解结垢程度，从而有针对性地实施清洁，对提高换热器使用经济性和生产安全性具有重要意义。利用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的模型集成对换热器污垢因子进行预测，采用大量换热器历史数据对所建立的CNN-LSTM模型进行训练，取得了良好的预测效果。与单一的CNN和LSTM模型及文献中的多层感知器神经网络模型（MLPNN）相比，所建立的CNN-LSTM模型具有准确性更高、稳定性更强的特点。在所展示的案例中，决定系数(R2)为0.98167，平均绝对百分误差（MAPE）为3.199×10-3，不仅为解决换热器结垢问题提供了理论基础，而且为换热器安全运行与维护策略提供了更科学、精准的依据，有助于提升整个换热工段的经济性和生产安全性。

关键词： 数字时代   算法传播   数字权力   数字秩序   “数字人”  

摘要： 传播秩序是影响政治社会之民主程度的重要维度。算法以其传播网络的数字聚合、传播空间的数字取向与传播关系的数字构建,构筑了以数字秩序为基础的运行环境。算法传播的数字秩序赋予政治人以新的存在形态——“数字人”。“数字人”是政治主体的异化样态,它以数字升维、数字透明和数字交往为特质,大大降低了政治人的自主性,损害了政治人的尊严感,扭曲了政治人的社会本质。“数字人”的政治主体异化揭示了算法传播的数字权力逻辑。深度嵌入传播过程的算法权力在政治主体之间内置了不对等的权力冲突与非合理的权利让渡困囿,进而扩大了政治主体间的数字权能张力,使民主社会陷入权力实践冲突、权利让渡扭曲与政治共识分裂的困境之中。民主社会的信息技术使用及其传播秩序构建需要确立人之主体相对于技术客体、社会权利相对于公共权力的价值优先性,既要防止技术律令对政治人的环境规训,也要避免技术权力异化对公共福祉的损害。

关键词： 激光雷达   压缩感知   小波基   正交匹配追踪  

摘要： 激光雷达是探测大气温度、湿度和气溶胶的有力工具。激光雷达回波信号是反演大气物理参量的基础。现有激光雷达多是采用固定采样频率的采集卡对回波信号进行采样。然而，激光雷达回波信号带宽远大于采集卡采样频率，这就必然导致回波信号的失真。同时，高速的数据采样也会占用大量的数据采集、存储及处理资源，这一情况在星载激光雷达中尤为突出。随着数字信号处理技术的发展，压缩感知在数据压缩、去噪等领域得到了广泛应用，为激光雷达回波信号降采样、数据压缩提供了有力的工具。本文在深入分析激光雷达回波信号稀疏性的基础上，采用小波基和正交匹配追踪算法对地基Mie散射激光雷达回波信号进行了降采样和压缩重构的仿真研究。研究结果表明地基Mie散射激光雷达回波信号在小波基具有很高的稀疏性。当探测距离为10 km时，回波信号的稀疏度仅为1238。压缩感知可有效实现激光雷达回波信号的压缩重构，其中信噪比对重构效果具有重要影响。当数据压缩比为5:1，源信号信噪比大于25 dB时，重构信号和原始信号的相似度在0.997以上。基于Fernald法利用30dB信噪比条件下的重构信号，反演了10 km以下气溶胶的消光系数，并基于标准大气模型进行了误差分析。研究结果表明，消光系数的相对误差均在15.81%以下，验证了重构数据在气溶胶数据反演中的有效性。

关键词： 自适应压缩算法   C4.5决策树   光流检测   多视觉任务  

摘要： 本文针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题，提出了一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding，ASVC)传输框架，将视频分为语义层和背景层，分别传输语义和背景信息。此外，提出一种自适应压缩算法，构建了C4.5决策树模型分析网络环境对视频进行压缩的决策判定，并对帧序列进行光流分析，在保留变化显著的帧基础上引入插值机制保持图像的平滑性。仿真结果表明，ASVC方法在不同码率环境下表现更高的识别精准率，视频质量和传输效率的显著提升。

关键词： 立体复合高速公路   匝道控制算法   主动交通管控  

摘要： 提出了一种基于多匝道动态协调控制Bottleneck算法的预测性主动控制策略和算法,用于立体复合高速公路上下层转换段的交通诱导。首先,基于立体复合高速公路的特征提出了上下层转换段诱导的总体策略;其次,根据交通状态和传统Bottleneck算法阐述了通道级控制的一般条件和方法;最后,基于项目主动式管控干预的能力,提出一种预测性控制策略,从而优化管控节点滞后于占有率而导致的生效速度慢的问题。仿真实验结果表明:提出的预测性Bottleneck算法可有效缩短控制生效时间约23.6%。

关键词： 同步定位与地图构建   4D毫米波雷达   局部帧融合   扫描匹配   闭环检测  

摘要： 针对4D毫米波雷达同步定位与地图构建（SLAM）存在的点云稀疏、不稳定、噪声大导致的点云匹配困难和累计误差大等问题，在4DRadarSLAM算法框架上，提出一种基于局部帧融合的4D毫米波雷达SLAM算法。首先，采用自速度估计去除噪声点，利用连续帧的位姿变换关系进行局部帧融合，解决点云稀疏问题；然后对单帧和融合帧实行二次扫描匹配以优化位姿，提高里程计定位精度。其次，利用雷达点云的强度信息构建扫描上下文描述符，结合平均相对误差与点云分布误差计算相似度，得到闭环约束，有效减少累计误差。最后，联合里程计因子与闭环因子构建因子图，优化全局位姿。在南洋理工大学和上海交通大学两类公开数据集上进行测试验证的结果表明，与4DRadarSLAM算法相比，所提算法具有更高的精度和环境适应能力，为4D毫米波雷达SLAM构建提供了一种新的解决方案。