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[期刊论文] 作者：张昆,
来源：考试周刊 年份：20205
随着我国现代教育事业的不断发展,校本课程开发在农村小学基础教育工作中占有十分重要的地位。这是因为农村校本课程开发影响着国家基础教育工作的整体质量。在当前的农村小学教育事业不断发展过程中,校本课程开发工作面临的一大难题在于学生的课程内容有限。将农耕文化引入到农村课程开发工作中,不仅能够进一步丰富农村小学校本课程的相关内容,同时也是推动农村小学课程教学质量进一步提升的重要途径。基于此,文章通过深入探究...
[期刊论文] 作者：葛美,
来源：中国教师 年份：20202
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[期刊论文] 作者：李娟,
来源：好家长 年份：20192
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[期刊论文] 作者：樊依佳, 蔚娇娇, 郭家成, 陈扬尹, 杜恭贺,
来源：原子与分子物理学报 年份：2025
乙酰丙酮铱是一种由过渡金属Ir与乙酰丙酮酸（acetylcaetonato）有机部分组成的过渡金属有机配合物,它是一种重要的绿光磷光材料,同时其也是多种铱系发光材料的组成部分.采用密度泛函理论（DFT）对Ir（acac）3单体及其二聚物的基态几何结构进行了优化,在此基础上考察了它们的振动和红外光谱,并使用CIS方法对它们的激发态性质进行了理论研究.计算得到的单体和二聚物的吸收光谱均在紫外波段,单体...
[期刊论文] 作者：王雨婷,刘梦婷,王妍雯,侯清梅,杨力权,桑鹏,
来源：原子与分子物理学报 年份：2025
表皮生长因子受体（EGFR）基因突变是导致非小细胞肺癌（NSCLC）的重要诱因. S768I点突变作为EGFR的一种罕见突变,目前尚无标准的靶向治疗方法,因此详细了解EGFR S768I突变体与野生型的结构差异对于开发相关药物至关重要.为了探究S768I突变在NSCLC中的作用,对WT-EGFR和S768I-EGFR进行分子动力学（MD）模拟、本质动力学（ED）分析和自由能图谱（FEL）重构. M...
[期刊论文] 作者：,
来源：计算机应用研究 年份：2024
当前在交通信号控制系统中引入智能化检测和控制已是大势所趋，特别是强化学习和深度强化学习方法在可扩展性、稳定性和可推广性等方面展现出巨大的技术优势，已成为该领域的研究热点。针对基于强化学习的交通信号控制任务进行了研究，在广泛调研交通信号控制方法研究成果的基础上，系统地梳理了强化学习和深度强化学习在智慧交通信号控制领域的分类及应用，并归纳了使用多智能体合作的方法解决大规模交通信号控制问题的可行方案，对...
[期刊论文] 作者：,
来源：计算机学报 年份：2024
深度强化学习（deep reinforcement learning， DRL）在近年受到广泛的关注，并在各种领域取得显著的成功。由于现实环境通常包括多个与环境交互的智能体，多智能体深度强化学习（multi-agent deep reinforcement learning， MADRL）获得蓬勃的发展，在各种复杂的序列决策任务上取得优异的表现。本文对多智能体深度强化学习的工作进展进行综述，主要内...
[学位论文] 作者：,
来源： 年份：2024
随着科技的不断发展,无人机技术的低成本和便利性使其得到广泛的应用,并且已成为各国战略目标的重点研究内容。无人机路径规划是无人机技术的重要组成部分,在无人机路径规划任务中,传统的A*算法、人工势场法等是路径规划的经典算法,除此之外,一些智能优化算法,如遗传算法和蚁群算法等,也被用于无人机的路径规划。在面对一些未知的环境时,经典算法的表现不太理想,而智能优化算法在处理复杂地图环境时,又面临模型复杂、计...
[期刊论文] 作者：,
来源：计算机科学与探索 年份：2024
近年来，强化学习与注意力机制的结合在算法研究领域备受瞩目。在强化学习算法中，注意力机制的应用在提高算法性能方面发挥了重要作用。本文重点聚焦于注意力机制在深度强化学习中的发展，审视了其在多智能体强化学习领域的应用，并对相关研究成果进行调研。首先介绍了注意力机制和强化学习的研究背景与发展历程，并调研了该领域中的相关实验平台；然后，回顾了强化学习与注意力机制的经典算法，并从不同角度对注意力机制进行分类；...
[学位论文] 作者：,
来源： 年份：2024
在现代光学工程中,众多精密高性能光学仪器、光电设备和各种光电系统都依赖于光学薄膜。光学薄膜成膜系统的设计和优化是提高薄膜性能的关键,为此,包括模拟退火法（GSAM）、粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）、蚁群算法、模因算法（Memetic）被应用在膜系设计当中。随着科学技术的进步,对光学薄膜要求越来越高,薄膜层数也在不断增加,此外,设计大带宽频谱需要考虑材料的折射率随波长的变化。随着参数量的增加...
[学位论文] 作者：,
来源：中南大学 年份：2024
量化投资尝试利用计算机算法来预测证券价格和进行证券交易,并从中获取超额收益,传统量化技术已难以适应复杂多变的股票市场。本文将机器学习应用于选股及投资组合问题,以我国A股月频数据为研究对象,使用两类算法,根据预测结果构建优势股投资组合。首先建立了包含流动类、风险类、动量类的行情因子框架,验证其在本文研究问题的相对有效性,以计算处理后的各因子数据作为后续量化模型的输入特征。其次使用传统监督学习构建可以...
[期刊论文] 作者：,
来源：中国舰船研究 年份：2024
[目的]针对双体船纵向运动控制中传统控制算法对精确的数学模型和系统参数的依赖问题，提出基于深度强化学习的纵向运动控制算法。[方法]通过设计奖励函数和神经网络结构以及调整相关超参数，并与双体船模型相结合，通过实验，比较深度强化学习DDPG算法和GA-LQR法在3种不同控制方式下的控制效果，以及在不同工况和初始状态下的鲁棒性。[结果]在相同工况下，DDPG算法相对于GA-LQR算法在控制效果上略有优势...
[学位论文] 作者：,
来源：武汉理工大学 年份：2024
贸易的增长带动了航运产业的发展,现如今,水域中的船舶数量增多,航道愈加显得拥挤繁忙,这增加了船舶发生碰撞的风险。船舶一旦发生碰撞,后果将十分严重,保障船舶的航行安全就显得尤为重要。由于人为操作容易出现各种失误,随着人工智能技术的发展,社会对船舶智能化的需求更为迫切。本文利用深度强化学习技术进行船舶自主避碰的研究,主要的研究工作如下:（1）基于瓦片地图的地理信息和长江航道信息,以马鞍山部分长江水域为...
[期刊论文] 作者：,
来源：系统仿真学报 年份：2024
突防能力是导弹等装备的关键评价指标，基于机器学习的智能突防决策是提高导弹突防能力的新途径。探讨了基于作战仿真和深度强化学习结合的智能突防决策建模方法。结合导弹智能机动突防决策问题，基于WESS系统构建了导弹智能决策训练环境。以导弹机动突防决策建模为例进行了深度强化学习建模应用研究，建立了机动突防决策网络模型，进行了基于最优规则的模仿学习训练和基于离散SAC的强化学习训练，并进行了智能化测试。初步实...
[学位论文] 作者：,
来源： 年份：2024
交通拥堵已成为城市发展的痛点问题。受城市经济发展的影响,汽车保有量和无效交通量增加,交通流量逐渐超出现有路口的调节能力,交通信号灯路口拥堵问题频发。在交通灯路口实施通行调控策略,对于解决交通拥堵问题,以及提升通行效率具有较好的实施效果。交通环境复杂,现有实施方案的灵活调节程度较低,对车辆在路口的通行需求的自适应能力较弱,需要可选择性更强的调节方案,以及能够动态适应路口的车辆通行需求的调控方法。本文...
[期刊论文] 作者：,
来源：计算机学报 年份：2024
对话系统在自然语言处理中发挥着重要作用，具有较好的实际应用前景和许多值得研究的方向. 对话策略是基于管道方法的人机对话系统的核心组件，能够根据对话状态生成响应动作，进而指导对话生成. 对话策略学习常建模为（半）马尔可夫决策过程，然后通过强化学习求解. 近年来，基于强化学习算法解决任务型对话策略问题的研究层出不穷，而相关综述报告缺乏. 因此，本文对基于强化学习的任务型对话策略进行分析、归类、总结....
[学位论文] 作者：,
来源：北京邮电大学 年份：2024
人工智能领域在飞速发展,强化学习取得了重大进展,在解决机器学习中的各种顺序决策问题方面取得了巨大成功。随着研究的深入,多智能体强化学习也在强化学习领域焕发着勃勃生机,进而被应用到众多领域中。路径规划问题在芯片、交通、物流等场景有着重要的应用,其本质上是一种顺序决策问题,非常适合与强化学习相结合。本文以从全局到局部、从粗略到详细的视角,在三个场景中基于深度强化学习对不同的多智能体路径规划问题做了深入...
[期刊论文] 作者：,
来源：火力与指挥控制 年份：2024
随着作战双方不断采用新技术，信息时代的战争呈现出强博弈对抗性。在分析防空反导任务分配过程和决策的本质基础上，从敌我两个角度深入探讨了强博弈对抗环境下防空反导任务分配所面临的挑战。讨论了基于深度强化学习的防空反导智能任务分配方法的优势，提出了其实际应用所面临的问题，有望解决相关问题的技术途径和方法评价指标，为防空反导智能任务分配提供新思路。...
[期刊论文] 作者：,
来源：航空学报 年份：2024
针对外部干扰力矩作用下的刚体航天器姿态稳定最优控制问题，提出了一种在线强化学习的智能鲁棒控制方法。该方法基于自适应动态规划框架，设计单Critic神经网络在线地学习无干扰作用的航天器的最优姿态控制律，并设计一种新的自适应律在线估计Critic神经网络的权值，实现了近似最优的控制性能。在学习的近似最优控制律的基础上，嵌入鲁棒控制量，形成鲁棒智能控制器，并应用Lyapunov理论证明了闭环姿态控制系统...
[学位论文] 作者：,
来源： 年份：2024
随着人口增加和人们生活质量的提升,私家车数量急剧增加,进而导致了严重的交通拥堵,给人们的生活和经济都带来了巨大的损失。而缓解交通拥堵的关键在于优化交通信号灯控制方案。交通信号灯控制在这一领域一直是一个非常具有挑战性的问题,尤其是在大型城市路网中。近些年来,多智能体系统（Multi-Agent System）已经被广泛用于对智能交通系统进行建模,多智能体强化学习算法已成为解决多智能体系统问题的热门方...
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