检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2024年第8期52卷 2737-2745页

作者：马凯鸣代建勋张卉丁喃喃孙楠孙仲豪刘艳红 Yung C Liang 黄火林大连理工大学光电工程与仪器科学学院辽宁大连116024 大连理工大学物理学院辽宁大连116024 新加坡国立大学电气与计算机工程系新加坡119260

霍尔传感器作为磁传感领域最常用的传感器类型,在工业生产、汽车电子、航空航天以及生物医学等方面均有广泛应用.本文利用宽禁带氮化镓(GaN)半导体耐高温、高迁移率等优点,采用标准半导体芯片制造工艺研制出AlGaN/GaN异质结结构霍尔传感... 详细信息

霍尔传感器作为磁传感领域最常用的传感器类型,在工业生产、汽车电子、航空航天以及生物医学等方面均有广泛应用.本文利用宽禁带氮化镓(GaN)半导体耐高温、高迁移率等优点,采用标准半导体芯片制造工艺研制出AlGaN/GaN异质结结构霍尔传感器.高温应用环境下的传感器要求封装材料耐高温、产生应力低以及对传感器关键指标影响小.本文通过软件仿真树脂橡胶类3种不同封装材料封装后对传感器及键合线的性能影响规律,并通过实验验证不同材料封装前后传感器灵敏度、失调电压、温漂系数等物理参量的变化,遴选出综合性能最优的、可在550 K高温环境下使用的封装材料.最终得到封装后的霍尔传感器失调电压在1.0 mA激励电流时小于115μV,信号线性度在0~3.0 mA激励电流和0~1.0 T磁场测量范围内优于0.3%,而温漂系数在300~550 K温度范围内仅有-120.9 ppm/K,优于目前文献报道结果,因此有望应用于极端环境磁场检测中.

关键词： AlGaN/GaN异质结霍尔传感器封装金丝键合高温稳定性

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大语言模型协同强化学习的自动驾驶决策方法

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交通运输系统工程与信息 2025年

作者：王祥任浩谭国真李健平王珏王妍力大连理工大学计算机科学与技术学院清华大学精密仪器系大连理工大学控制科学与工程学院

针对当前自动驾驶系统的高层决策缺乏具体执行细节和持续学习能力的问题，本文围绕大语言模型（Large Language Model， LLM）在细化自动驾驶决策环节的应用展开研究。基于LLM强大的推理能力和强化学习（Reinforcement Learning， RL）... 详细信息

针对当前自动驾驶系统的高层决策缺乏具体执行细节和持续学习能力的问题，本文围绕大语言模型（Large Language Model， LLM）在细化自动驾驶决策环节的应用展开研究。基于LLM强大的推理能力和强化学习（Reinforcement Learning， RL）的探索能力，提出了一种LLM协同RL细化决策的方法：首先，基于RL输出的高级动作，利用LLM的推理能力预测自车的未来轨迹点，然后将RL模型的输出和当前状态信息相结合，对下一个状态做出安全、无碰撞且可解释的预测，最后将上述驾驶决策过程向量化后存储到记忆模块作为驾驶经验，驾驶经验定期更新以此实现持续学习。LLM预测的轨迹点为PID (Proportional-Integral-Derivative)控制器提供了详细的运动路径，为其调整车辆加速度和速度提供依据，确保车辆沿预定路径行驶。此外，轨迹预测还能评估并规避潜在碰撞风险，通过分析交通状态和历史数据规划出安全路径。闭环实验结果表明：本文决策方法在各项评估指标上均优于其他模型，相对于RL、单纯基于LLM的决策方法和基于LLM的跟车模型的驾驶分数提高了35.12，14.33和12.28，拥有记忆模块的方法比没有记忆模块的方法的驾驶分数提高了25.56。

关键词：智能交通自动驾驶大语言模型强化学习持续学习轨迹预测

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面向3D打印的自支撑连通性填充结构设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第1期35卷 155-164页

作者：徐文鹏张鹏刘懿于梦霖王东晓侯守明王伟明河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454100 河南理工大学机械与动力工程学院焦作454100 大连理工大学数学科学学院大连116023

针对大多数3D打印轻质化填充结构因不能够自支撑而导致模型无法打印成型,额外添加支撑结构又会造成模型内部残留打印材料无法排出的问题,提出一种面向3D打印的自支撑连通性填充结构设计方法.首先,基于每层打印切片构建填充结构;其次,通... 详细信息

针对大多数3D打印轻质化填充结构因不能够自支撑而导致模型无法打印成型,额外添加支撑结构又会造成模型内部残留打印材料无法排出的问题,提出一种面向3D打印的自支撑连通性填充结构设计方法.首先,基于每层打印切片构建填充结构;其次,通过调整参数来控制不同层正三角形连续地周期性变化,实现填充结构的自支撑性和连通性;最后,根据每层的几何信息生成可以直接用于打印的G-code文件.通过进行打印实物、打孔灌水和力学测试实验,实验结果表明,该方法可以打印具有不同自支撑角度且包含2个连通区域的填充结构,与5种典型填充结构相比,该填充结构力学性能良好.

关键词： 3D打印轻质化自支撑连通性

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面向机器人系统的虚实迁移强化学习综述

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软件学报 2024年第2期35卷 711-738页

作者：林谦余超伍夏威董银昭徐昕张强郭宪中山大学计算机学院广东广州510006 香港大学机械工程系中国香港999077 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116081 南开大学人工智能学院天津300350

近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程... 详细信息

近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程中.通过在虚拟仿真环境中以较低成本获取大量训练样本进行策略训练,并将学习策略迁移至真实环境,能有效缓解真实机器人训练中存在的安全性、可靠性以及实时性等问题.然而,由于仿真环境与真实环境存在差异,仿真环境中训练得到的策略直接迁移到真实机器人往往难以获得理想的性能表现.针对这一问题,虚实迁移强化学习方法被提出用以缩小环境差异,进而实现有效的策略迁移.按照迁移强化学习过程中信息的流动方向和智能化方法作用的不同对象,提出一个虚实迁移强化学习系统的流程框架,并基于此框架将现有相关工作分为3大类:基于真实环境的模型优化方法、基于仿真环境的知识迁移方法、基于虚实环境的策略迭代提升方法,并对每一分类中的代表技术与关联工作进行阐述.最后,讨论虚实迁移强化学习研究领域面临的机遇和挑战.

关键词：强化学习迁移学习虚实迁移现实差距机器人控制

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基于DNA折纸基底的与非门计算模型

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电子与信息学报 2020年第6期42卷 1355-1364页

作者：殷志祥唐震张强崔建中杨静王日晟赵寿为张居丽上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 安徽理工大学数学与大数据学院淮南232001 大连理工大学计算机科学与技术学院大连116024 淮南联合大学计算机系淮南232001

与非门(NAND)的本质是与门(AND)和非门(NOT)的叠加,先进行与运算,再进行非运算,它是建立DNA计算机的基础。为了实现与非门的计算,该文在DNA折纸基底上建立了一个与非门计算模型,逻辑值的输入是通过在DNA折纸基底上发生有向的杂交链式反... 详细信息

与非门(NAND)的本质是与门(AND)和非门(NOT)的叠加,先进行与运算,再进行非运算,它是建立DNA计算机的基础。为了实现与非门的计算,该文在DNA折纸基底上建立了一个与非门计算模型,逻辑值的输入是通过在DNA折纸基底上发生有向的杂交链式反应(HCR)来完成的,输入链先经过与门区域再经过非门区域,最后通过DNA折纸基底上是否还保留纳米金颗粒来显示计算结果的真假。利用Visual DSD对该计算模型进行仿真模拟,显示该计算模型具有较好的可行性。

关键词： DNA计算 DNA折纸术与非门

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基于宽禁带GaN基异质结结构的垂直型高温霍尔传感器

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物理学报 2019年第15期68卷 340-349页

作者：曹亚庆黄火林孙仲豪李飞雨白洪亮张卉孙楠 Yung C. Liang 大连理工大学光电工程与仪器科学学院大连116024 大连理工大学物理学院大连116024 新加坡国立大学电气与计算机工程系新加坡119260

目前市场主流的窄禁带材料霍尔磁场传感器主要工作在室温或低温环境,而新型的宽禁带GaN材料霍尔传感器虽然适用于高温,但器件结构主要是水平型,受制于异质结界面过高的纵向电场约束,能探测平行器件表面磁场的垂直型结构至今未见报道,因... 详细信息

目前市场主流的窄禁带材料霍尔磁场传感器主要工作在室温或低温环境,而新型的宽禁带GaN材料霍尔传感器虽然适用于高温,但器件结构主要是水平型,受制于异质结界面过高的纵向电场约束,能探测平行器件表面磁场的垂直型结构至今未见报道,因此技术上无法实现单一芯片三维磁场探测.针对该难题,本文提出基于宽禁带AlGaN/GaN异质结材料,采用选区浅刻蚀二维电子气沟道势垒层形成局部凹槽结构的方案,从而实现垂直型结构霍尔传感器,并且可有效地提高磁场探测灵敏度.首先对照真实器件测试数据对所提器件材料参数和物理模型进行校准,然后利用计算机辅助设计技术(TCAD)对器件电极间距比值、台面宽度、感测电极长度等核心结构参数进行优化,同时对器件特性进行深入分析讨论.仿真结果表明所设计的霍尔传感器具有高的磁场探测敏感度(器件宽度为2μm时为113.7 V/(A T))和低的温度漂移系数(约600 ppm/K),器件能稳定工作在大于500 K的高温环境.本文工作针对宽禁带材料垂直型霍尔传感器进行设计研究,为下一步实现在单一芯片同时制造垂直型和水平型器件,从而最终获得更高集成度和探测敏感度、能高温应用的三维磁场探测技术奠定了理论基础.

关键词：磁场传感器铝镓氮/氮化镓异质结二维电子气高温稳定性

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基于数据优先级和交通流密度的异构车联网数据链路层链路调度算法

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计算机学报 2020年第3期43卷 526-536页

作者：丁男高壮林许力谭国真大连理工大学计算机科学与技术学院&辽宁省物联网与协同感知工程技术研究中心辽宁大连116023 软件架构国家重点实验室(东软集团股份有限公司) 沈阳110179

针对车联网中消息多样性与多模态的混合传输需求,多网络介质融合已成为构建车联网网络的必然趋势.如何根据通信需求优化网络资源已成为车联网中亟待解决的问题.基于传统网络协议,本文针对数据链路层协议中调度算法,提出了异构车联网逻... 详细信息

针对车联网中消息多样性与多模态的混合传输需求,多网络介质融合已成为构建车联网网络的必然趋势.如何根据通信需求优化网络资源已成为车联网中亟待解决的问题.基于传统网络协议,本文针对数据链路层协议中调度算法,提出了异构车联网逻辑链路控制层(Logical Link Control,LLC)链路调度算法(HetVNETs Link Scheduling Algorithm in LLC,HLSA).该算法将车联网中交通流密度、数据报文优先级和链路通信状态作为参数,对车联网中不同链路进行调度.首先,根据车联网协议标准,本文定义了四种数据优先级.同时,定义了RTT因子和拥塞因子对数据链路层协议中各个路径状态进行表征.并且,设计了链路相似度(Data Priority-based Link Similarity,DPLS)为分发数据报文提供调度依据.该相似度利用路径中待交互数据报文的优先级与已缓存的数据报文优先级的相似度进行统计.其次,利用Pareto最优计算出IEEE 802.11p链路中非安全短消息数据报文的最大分发频率上界.基于DPLS和该最大分发频率上界,最终设计并实现了面向数据报文优先级的链路调度算法,并根据理论分析,给出算法的时间复杂度为O(n).最后,根据稀疏、中等、密集和极度密集四种交通拥塞场景进行大量实验验证,证明了HLSA算法相对于现有算法,在面向安全与非安全数据报文混合传输场景中数据链路层链路调度算法的有效性.

关键词：车联网异构网络融合数据优先级 Pareto最优交通流密度

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基于网络效用最大化理论的分布式车联网拥塞控制策略

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通信学报 2019年第2期40卷 82-91页

作者：谭国真韩国栋张福新丁男刘明剑大连理工大学计算机与科学技术学院辽宁大连116024 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023

协同车辆安全系统依靠周期性广播的单跳数据分组来追踪周围车辆,车辆密度过高会导致信道拥塞,严重影响协同车辆安全系统的性能。现有的拥塞控制策略仅保证网络层的性能,没有考虑车辆不同交通场景下的微观服务需求。为解决该问题,提出了... 详细信息

协同车辆安全系统依靠周期性广播的单跳数据分组来追踪周围车辆,车辆密度过高会导致信道拥塞,严重影响协同车辆安全系统的性能。现有的拥塞控制策略仅保证网络层的性能,没有考虑车辆不同交通场景下的微观服务需求。为解决该问题,提出了一种基于网络效用最大化理论的分布式拥塞控制策略。该策略首先提出了车联网信道资源分配的网络效用最大化模型,并且提出了反映车辆安全需求的效用函数;然后基于该模型,建立了传输功率固定条件下无线信道资源分配的优化问题;最后为求解该优化问题,设计了分布式拥塞控制算法UBRCC,该算法通过更新车辆的拥塞"价格"求解最优数据分组发送速率,实现了面向单个车辆安全需求的信道资源分配。仿真实验结果表明,UBRCC算法在控制信道拥塞的同时,能够有效地减小传输时延,确保数据分组可靠发送,满足车辆安全应用的服务需求。

关键词：协同车辆安全系统车联网拥塞控制公平性网络效用最大化

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基于小波变换和连续Hopfield神经网络的重叠峰解析策略

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大连理工大学学报 2019年第1期59卷 97-105页

作者：徐喜荣潘子琦李兴华李金泽大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 北京伟瑞迪科技有限公司北京110004

针对化学谱图分析中的重叠峰解析问题,提出了一种基于小波变换和连续Hopfield神经网络的谱图重叠峰解析策略.使用高斯函数作为曲线拟合的数学模型,将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合.首先,根据检测信号卷积型小波变换中奇异点特性... 详细信息

针对化学谱图分析中的重叠峰解析问题,提出了一种基于小波变换和连续Hopfield神经网络的谱图重叠峰解析策略.使用高斯函数作为曲线拟合的数学模型,将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合.首先,根据检测信号卷积型小波变换中奇异点特性分析原理,利用卷积型小波变换方法寻找信号的特征点,并根据特征点对信号做出初步解析;然后,构造解析峰参数与解析误差之间的函数关系,并以之作为连续Hopfield神经网络的能量函数;最后,根据该网络自我演化特性经过指定次数的迭代得到误差函数的极小值点,进而得到谱图重叠峰的最终解析参数.谱图重叠峰模拟解析表明,所提算法有效.

关键词：重叠峰解析曲线拟合小波变换 Hopfield神经网络

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信息技术初级职业技能人员能力评价要求第2部分：软件开发

信息技术初级职业技能人员能力评价要求第2部分：软件开发

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标准类型：地方标准

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