DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论与方法 2.1. 模糊综合评价法 模糊综合评价法是运用模糊矩阵，对一个受到多因素影响制约的事物或对象进行综合全面评价的评价方法 [ 5 ]。 2.1.1. 模糊综合评价模型的基本步骤 第一步，建立评价因素集 U = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n } ，其中 u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n 为能够影响到评价对象的n种因素。 第二步，建立评价集V，用 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m } 表示。评价集存放的是评价者对被评价的对象做出的所有可能的评价结果 [ 6 ]。 第三步，建立权重集A，用 A = { a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a n } 来表示。由于各种因素在评价的过程中所起的作用不同，地位也不一样，因此就可以用权重数来表示各个因素的重要程度。基于所有影响因素从评价集中得出一个最优的评价结果就是模糊综合评价的目的 [ 7 ]。而权重集就是由所有的权数一起组成的集合。 第四步，进行单因素评判，并由单因素评判构造综合评判矩阵R。 第五步，综合评价。模糊综合评价的模型为： B = A ⋅ R = ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a n ) [ r 11 ⋯ r 1 m ⋮ ⋱ ⋮ r n 1 ⋯ r n m ] = ( b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b m ) (1) 其中b j 是由A与R的第j列运算得到的，表示被评级对象从整体上看对V j 等级模糊子集的隶属程度 [ 8 ]。 2.1.2. 确定评价指标体系 根据社会人口统计学信息，学生的特征由学生特点、学校环境以及家庭环境组成的。性格特质、思考方式、目标兴趣都不同的学生会做出不同的决定，通过学生在校期间的考试成绩来描述学生学校环境方面的特征，并要求学生根据自己的喜好对六门待选课程进行排名。此外，学生的决定往往会参考家长意见。因此可认为以上内容会对学生的选科决策造成影响，选取学生特质、平时成绩、学科喜好、职业倾向、父母意见为影响因子，分析五个因子的重要程度，最后得出因子对决策影响力的重要排序。建模如图1。 图1. 模糊选科评价矩阵模型 按分析得到五个因子的权重 A = { a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a n } ，其中 a 1 + a 2 + ⋯ + a n = 1 。其中因子公式： a j = c j ∑ i = 1 n c i (2) 2.2. 基于用户的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法主要考虑的是用户和用户之间的相似度 [ 9 ]。如图2所示，已知用户1喜欢某物品，而用户1与用户2是高度相似的，我们就可以预测用户2也是喜欢这个项目的，即可将此项目推荐给用户2。 图2. 基于用户的协同过滤算法 其中，所使用的度量距离被称作余弦相似度。 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小 [ 10 ]。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫“余弦相似性” [ 11 ]。 cos θ = ∑ i = 1 n ( A i × B i ) ∑ i = 1 n ( A i ) 2 × ∑ i = 1 n ( B i ) 2 (3) 基于在某学科组合具有较好学习能力的大部分学生应该有近似的性格特质这一思想，同样选科组合的调查问卷的问卷结果应有相似性。因此本文根据学生的推理能力、思考方式、逻辑思维能力、社交能力、记忆能力等方面准备一份心理测试问卷，并收集已进行过选科正处于高二并在自己所在的学科组合有较好成绩的学生的调查问卷。 我们记录收集学生的调查问卷结果，当某题的某选项被超过百分之五十的学生选择了，我们认为此选项为适合该选科组合的学生的特征之一。若有某题没有合适的特征，该题作为无效数据被舍弃。 最后每个选科组合都应有属于自己的特征向量 X 1 = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ] ，其中x i 的值为第1个选科组合在第i题的特征，例如正确标1，错误标0，无效标2。 当有新的需要被推荐选科的学生即目标用户，在做过调查问卷后生成属于自己的问卷结果向量，并使用余弦相似度算法与12个组合的特征向量进行匹配，最接近1的为最相似的用户特征，因此认为应把此特征向量的选科组合推荐给目标用户。 以上为根据学生特质进行选科推荐，具体见图3。 图3. 基于协同过滤算法的选科模型 2.3. 会话式根据职业倾向进行选科决策 在求解问题的过程中，需要决策者和决策分析者不断的对话，持续参与决策过程，在决策者和参与者的相互作用中，逐步获得决策者的偏好结构，最后得到满意的决策结果。 会话式决策方法的一般步骤如下： 第一步，明确决策问题，将问题用数学模型描述。 第二步，对现有决策问题，求出一个决策者比较偏好的可行的非劣解。 第三步，与决策者交换信息，征求决策者对当前解的意见。 第四步，如果决策者很满意当前解或决策过程的终止判断被满足，当前解即为现有决策问题的最佳调和解，决策过程结束。否则，按下述步骤继续进行。 第五步，根据决策者的意见，修改决策方法，求出在相应偏好下新的比较偏好的非劣解，返回第三步 [ 8 ]。 本文将在根据职业倾向选择选科组合中应用会话式决策。 首先，导入用户信息进行初始化，进入社会行业选项，用户需在教育/IT/金融等社会行业中选择最感兴趣的行业。系统推荐一批与所选行业相关的职业，如果用户对此刻推荐的所有职业都不满意，则返回，重新选择社会行业，直至用户选择一个满意的职业。 根据所选择的职业，推荐一批相关的大学专业以供用户选择。若用户对推荐的大学专业均不感兴趣，则返回上一步，重新选择职业。 在选择大学专业后，系统会根据专业入学需求等信息，输出报考专业所必须选择的科目和建议选修的科目。 在完成整个流程后，根据每个人所选择的内容，进行系统优化，方便下一个用户的选择。流程图如图4。 图4. 会话式选科决策流程图 2.4. 其他部分模型 在以学生成绩为指标时，记录该学生在校期间每次的月考、期中考试以及期末考试的在校排名，计算每科每次排名的平均值，物理历史中取平均排名更高一科，其余三科取其中最高的两科，被选科目在模糊矩阵中标1，其余学科标0。 以学生兴趣为指标时，我们需要学生按自己兴趣对六门待选学科进行排序。取学生排序的前三位学科，在模糊矩阵中标1，其余学科标0。 以父母意见为指标时，按照父母选出的三个学科进行标记。
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user: 4. 总结 高中学生的选科关乎高考，应当谨慎准确的进行选择，因此应当从多方面综合考量。由于在考量的过程中受到多种因素的制约，并且这些影响因素具有模糊性和不确定性，因而我们应用模糊综合评价法，由定性评价转化为定量评价，通过对量化的指标进行打分评价得出综合评价结果进而进行准确的推荐。 本文将协同过滤算法和会话式决策与模糊矩阵相结合，通过建立模糊综合评价模型对高中学生适合的选科组合进行研究，并具体研究了模糊综合评价模型在新高考选科方面的应用。该方法为学生的选科提出了新的思路，能够很好地解决传统的评价方法考虑方面过于单一的问题。同时本文以一名学生为例，详细解释了如何使用该方法得到一个推荐结果，保证了该方法的科学性和可实施性。 本文的推荐结果对于高一学生的选科有很好的参考价值，对于降低后期后悔学生的比例具有重大意义。不足之处在于由于新高考制度刚刚开始应用，我们没有足够的数据集，因此在权重的设置方面以及以调查问卷为结果的科目组合特征均有一些偏差。我们在接下来的过程中会根据更多学生的数据来不断地完善模型，建立更加健全的推荐体系。
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user: 摘 要 针对含铜低合金钢轧制钢板表面裂纹，经统计分析，通过优化关键工艺控制参数，板坯入炉温度控制小于690℃、钢水[S]含量小于0.012%，[N]含量小于0.0070%，合理控制板坯加热时间和温度，将避免含铜低合金钢轧制钢板表面裂纹，轧制钢卷表面质量良好。 关键词 :含铜钢，表面裂纹，加热工艺 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 连铸坯热装热送工艺能有效减低能耗，提高生成节奏，降低生产成本 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。目前，连铸坯热装主要有两种形式：1) 连铸坯直接热装轧制(CC-DHCR)，连铸坯温度在A3~A1之间，铸坯直接送加热炉加热后轧制，铸坯组织经过γ → α → γ相变，易造成混晶组织，对部分低合金钢和中、高碳钢，容易析出AlN，而在铸坯表面产生裂纹缺陷 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]；2) 连铸坯热装轧制(CC-HCR)，连铸坯温度在A1以下(高于400℃)，铸坯未完全冷却前送保温设备进行保温，然后送加热炉加热后轧制，但在冷却过程中容易产生裂纹，导致铸坯表面质量变差。 湖南华菱涟源钢铁有限公司(下文简称涟钢)生产含铜低合金钢(A36-CU)时采用热装热送工艺，但在轧制过程中容易产生裂纹缺陷，对产品质量和成品合格率产生较大影响。本文结合生产实践，对含铜低合金钢采用热装热送工艺出现表面裂纹问题分析，探讨表面裂纹产生与工艺参数的关联性。
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user: 2. 热轧含铜低合金钢板的生产工艺 A36-CU钢生产工艺路线为：铁水脱硫(KR) → 顶底复吹转炉(BOF) → 电弧炉精炼(LF) → 连铸坯直接热装轧制(CC-DHCR)。产品采用常规LF精炼工艺，连铸拉速控制在1.1~1.5 m/min，铸坯断面230 × (1500~2000) mm，加热炉温度约1220℃，加热时间180~300 min，开轧温度1100℃，精轧开轧温度920℃，卷曲温度630℃。产品的主要化学成分如下表1。 Table 1 Chemical composition of A36-CU steel， wt C Si Mn P S Cu Als 0.14~0.17 0.10~0.30 0.25~0.40 ≤0.030 ≤0.015 0.25~0.35 0.006~0.045 表1. A36-CU钢种化学成分，wt%
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user: 3. 表面缺陷形貌和降等钢板铸坯入炉情况 通过热轧在线表面检测仪系统，板坯轧制后在表面检测系统发现钢卷表面对缺陷进行分析，热轧钢板的表面裂纹形貌大致为“起皮”状裂纹，裂纹严重程度不一，其缺陷情况如图1所示。 通过对表面裂纹发生率和铸坯入炉温度进行统计分析，结果如表2所示。当入炉温度低于650℃时，未发现轧制钢卷中有裂纹的缺陷出现。而随着温度的升高，裂纹发生率快速增加，当温度入炉温度大于690℃时，钢卷裂纹发生率达到15.8%。 同时，对表面裂纹发生率和钢水成分进行统计分析，结果如表3所示。从表中可以看出，当入炉温度大于650℃时，当钢水中[S]含量大于0.012%时，裂纹发生率为12.5%，当钢水中[N]含量大于0.007%时，裂纹发生率为17%。 图1. 热轧钢板表面裂纹宏观形貌 Table 2 Occurrence rate of surface crack of steel coil with different furnace temperatur 板坯入炉前温度，℃ 轧制钢卷裂纹发生比例，% <450 0 451~650 0 651~690 3.9 >690 15.8 表2. 不同入炉温度钢卷表面裂纹发生率 Table 3 Occurrence rate of surface crack of steel coil caused by chemical compositio 钢水硫含量 装炉温度 轧制钢卷裂纹发生比例，% >0.012% ≥650 12.5 钢水氮含量 轧制钢卷裂纹发生比例，% >0.007% ≥650 17 表3. 钢水硫、氮含量对钢卷表面裂纹发生率
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user: 4. 钢板裂纹缺陷检测分析 对热轧板裂纹缺陷处进行取样分析。采用线切割切取裂纹试样，经打磨、抛光、腐蚀后，分别使用徕卡显微镜(DM6000)、扫描电镜和能谱分析(SEM-EDX， ZEISS-MERLIN)，观察裂纹附近的组织和形貌，检测结果如图2、图3所示。 从图2中可以看出，基体组织主要为铁素体和珠光体，裂纹处晶粒相对粗大，在裂纹处有氧化圆点和一定的脱碳层，裂纹主要沿晶界处开裂。 图2. 热轧钢板表面裂纹微观形貌 图3. 显微能谱分析结果 从图3中可以看出，裂纹处存在大量的氧化铁，以及Cu元素的富集等。铸坯在加热和保温过程中，发生表面氧化，而铁优先于铜氧化，导致铜表面富集。如果连铸坯在入炉前出现有裂纹，氧通过裂纹向内扩散，这也加剧了铜的析出和晶界弱化 [ 7 ] [ 8 ]。 采用投射电解对裂纹处析出物进行扫描分析，结果如图4所示。从能谱分析结果来看析出物主要为TiN和AlN，并且700℃析出物量多且平均尺寸较大。这类细小的析出物对热轧板高温力学性能有较大的影响。 图4. 550℃、700℃和850℃入炉板坯热轧钢板析出物形貌和能谱分析 当带有两相区组织的连铸坯进入加热炉后，铁素体将转变成奥氏体。大多数析出物是分布在晶界上，相当于在钢的基体中聚集，析出物尺寸粗大，在粗轧过程中当受到应力大于晶界强度极限时，会在钢材表面发生开裂现象(如图5所示)。 图5. 裂纹沿晶界形貌
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user: 5. 工艺分析 针对钢卷生产缺陷，从冶炼和轧制工艺参数进行了统计分析，板坯入热炉温度 ≥ 690℃有25块都出现有不同程度的钢卷表面缺陷。分析认为主要由以下因素导致。 1) 入炉温度的影响。由式(1) (2)可计算出该钢种的Ar 3 约为866℃，Ac 1 约为704℃，而根据经验Ar 1 = Ac 1 − 50℃ = 654℃。 Ar 3 ( ℃ ) = 910 − 209.5 C − 122.6 Mn + 78.5 Si + 287.5 Nb − 80 Mo − 15 Cr + 700 P (1) Ac 1 ( ℃ ) = 723 − 10.7 Mn − 16 .9Ni + 29 .1Si + 16.9 Cr + 290As + 6 .38W (2) 当入炉温度大于690℃时，铸坯组织处于γ + α两相区。铸坯在冷却过程中组织部分经过了γ-α相变，而在加热过程中铸坯组织再次发生α-γ相变，开轧组织既有原始粗大的奥氏体晶粒，又有经过相变细化的奥氏体晶粒，对应的轧后组织不均匀且晶粒平均直径较大。而冷装生产工艺铸坯冷却到室温时铸坯内部组织全部发生了γ-α相变，再次加热到1200℃进行轧制时，又经历了一次α-γ相变，二次相变使开轧组织变成更为细小的晶粒组织，对应的轧制后组织更为细小均匀。因此，铸坯热装是铸坯组织需要铁素体组织，铸坯装炉温度控制在Ar 1 温度以下。 2) 钢水成分的影响。[S]元素只能溶于液态钢水中，在固态中几乎不能溶解，而是以FeS形式存在于固态钢中 [ 9 ] [ 10 ]。FeS存在于晶界，引起钢的高温热脆性。同时如果钢中氧含量高，还会生成熔点更低的Fe + FeS + FeO三相共晶体。所以，钢水需要脱氧良好，同时适当增加钢中的锰，因为锰的化学亲和力大于铁与硫的结合力，钢中的硫与锰形成MnS，避免了FeS的形成。MnS的熔点高，在高温下有一定的塑性。 连铸过程中钢的低温塑性与钢中的氮含量密切相关，钢液中的[N]高则容易与[Al]生产AlN，而AlN析出的高峰温度约在850℃，AlN析出导致低温塑性的降低，如果AlN沿奥氏体晶界析出，在应力的作用下析出物附近形成裂纹。 3) 加热温度和加热时间。加热温度对含铜钢表面的氧化过程有一定的影响。加热温度升高，含铜钢的氧化程度加剧，表面氧化层厚度增加。研究表明 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，加热温度低于1100℃时，板坯氧化速度随加热温度升高增加缓慢，氧化过程主要沿表面和晶界进行，氧化的速率较低；加热温度在1100~1200℃时，氧在铁中的扩散速度迅速增加，晶内氧化逐渐占主导，氧化速度随加热温度升高迅速加快；而加热温度超过1200℃后，由于晶内的氧化物迅速生成以及氧化活性较低的合金元素在基体与氧化层界面富集，阻止了氧化反应的速度，基体与氧化层界面处发生氧化反应区域的宽度和氧化层厚度出现。同时，加热时间对板坯氧化层也有一定的影响。
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user: 6. 结论 1) 含铜低合金钢铸坯组织与热装工艺有密切的关联。在大于700℃热装时，钢的组织为γ-α两相混合组织，容易造成铸坯应力集中，导致铸坯产生热装裂纹。 2) 钢水[S]、[N]控制偏高，相关的析出物沿晶界分布，弱化了晶界的强度，增加了产生裂纹的倾向。 3) 板坯加热温度和加热时间对含铜低合金钢轧制钢板表面裂纹有明显的影响。 4) 通过限制板坯入炉温度控制小于650℃、控制钢水[S]含量小于0.012%、[N]含量小于0.0070%后，含铜低合金钢未再发生热装裂纹缺陷。
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user: 摘 要 随着航空技术的进步，越来越多的飞行数据类型需要被记录。而目前针对记录数据的地面分析系统普遍采用各种专用的数据处理软件，这造成了地面处理软件种类繁多、数据单一，通用性差，不具备扩展数据类型的能力。本文将研究利用.NET的反射技术实现飞行数据地面处理软件的通用性设计，并增加对扩展数据类型的支持。.NET是一种广泛受到欢迎的面向对象开发语言工具，它的反射技术支持晚绑定操作，将.NET反射技术引入到地面处理系统，能够实现飞行数据类型扩展，进而实现系统的通用性设计。采用反射技术可以在不改动原程序的情况下添加新的数据类型，极大地提高开发效率。 关键词 :飞行数据，地面处理，反射，数据类型扩展 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 飞行数据记录了飞机各系统的工作状态和飞行员的操作过程，对指导飞行、地面保障和科学研究都具有重要的意义 [ 1 ] [ 2 ]。随着航空技术的发展，需要记录数据的种类和数量越来越多。不同型号飞机记录的数据类型存在非常大的差异 [ 3 ]，同时飞机在生命周期内也存在增加记录数据类型的需求，这给配套的地面数据处理系统提出了较高的要求。不同数据单独记录并配套专用的地面数据处理软件是当前飞行数据记录普遍存在的现状 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。随着电子技术的进步和对飞行数据需求的提高，综合采集和地面通用处理已成为未来飞行数据应用的趋势。通用飞行数据地面处理系统用于完成多种航空记录数据的地面管理和使用，与传统的飞行数据地面处理系统相比，存在以下特点： (1) 数据集中存储，不同客户端完成对数据的操作； (2) 支持数据源即数据类型的扩展； (3) 支持数据应用方式扩展； 这里面最重要的是数据类型的扩展，只有有效解决了在不改动原有程序的前提下实现新数据类型的扩展，处理系统才真正实现了通用性，这也是目前地面处理系统没有解决的难题。本文将研究利用.NET反射技术实现飞行记录数据源扩展，进而实现飞行数据地面处理系统的通用性设计。
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user: 2. 飞行数据通用地面处理系统 飞行数据通用地面处理系统用来实现不同单位、不同机型飞行记录数据的地面综合管理、调度和基本使用。为了实现机载记录数据的有效管理和使用，通用飞行数据地面处理系统还需要具备管理人员、设备、用户的功能。具体来讲，通用飞行数据地面处理系统功能包括数据卸载与上传、数据解码、数据预处理、数据管理与调度、数据处理、数据回放、系统管理等，详细内容如图1所示。 图1. 数据综合处理调度系统功能示意图 1) 数据卸载与上传。系统通过客户端从机载记录设备或者转录设备中卸载数据，也可在客户端将数据写入到记录设备或者转录设备，并且可以删除记录设备或者转录设备中指定的数据。 2) 数据解码。为了用户能够操作和使用数据，系统需要将原始数据解析为有物理意义的数值数据。 3) 数据预处理。在机载记录数据卸载到客户端之后、存储到数据服务器之前，需要对数据进行野值剔除、滤波、和初步的数据处理工作等。 4) 数据管理和调度。对飞行数据进行管理是数据综合处理调度系统的一项重要内容，数据管理内容包括数据的浏览、检索、查找、数据保护和数据处理。系统还必须具有数据调度的功能，即将不同用户需要的数据合理分配到正确的客户端，并将经过客户端修改后的数据更新到数据服务器。 5) 数据处理。数据处理包括对数据信息、事件标签、部门日志和对数据本身的编辑和处理，其中对数据本身的处理又包括数据精简、压缩、删除等。 6) 数据回放。数据回放是将记录数据内容进行再现的过程，包括飞行过程回放、参数曲线、数据表格、音视频回放等。系统将用户选择数据从服务器传递到用户所在客户端以后，由客户端完成数据的回放。 7) 数据应用。系统将用户选择数据从服务器传递到用户所在客户端以后，用户在客户端完成对数据的应用。对数据的应用方式包括事件报表、故障诊断和其它扩展的应用方式。 8) 系统管理。为了保证系统正常运行，系统还需要对用户、设备、飞行员、参数库、数据应用方式等内容进行管理。
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user: 3. .NET反射技术 .NET的反射技术是指软件在运行过程中动态发现类型信息的能力 [ 8 ]。软件系统有时需要在运行时处理一些信息，而这些信息在设计时是未知的。反射支持后期绑定，并且允许程序与设计时未知的代码进行交互，因此反射技术极大地提高了.NET程序的可扩展性。反射技术可以在主程序开发完成后，在不改变原有代码的前提下实现程序扩展，这也是反射技术的价值所在。 要理解反射技术首先要熟悉程序集(Assembly)的概念。在.NET平台中，软件组件是以程序集的方式存在的，它包含模块，而模块包含类，类又包含成员。程序集是.NET所采用的应用程序的构造模块，它替代了以前的EXE与DLL程序结构，构成了部署、版本控制、重复使用、激活范围控制和安全权限的基本单元 [ 9 ]。程序集具有以下优点： 1) 形成安全边界。程序集是请求和授予权限的单元。 2) 形成类型边界。每一类型的标识均包括该类型所驻留的程序集的名称。 3) 形成引用范围边界。程序集的清单包含用于解析类型和满足资源请求的程序集元数据。它指定在该程序集之外公开的类型和资源。该清单还枚举它所依赖的其他程序集。 4) 形成版本边界。程序集是公共语言运行库中最小的可版本化单元，同一程序集中的所有类型和资源均会被版本化为一个单元。 5) 形成部署单元。当一个应用程序启动时，只有该应用程序最初调用的程序集必须存在。其他程序集(例如本地化资源和包含实用工具类的程序集)可以按需检索，按需加载。 反射技术支持显式加载一个程序集、动态发现类型和类型成员的信息，以及调用这些类型和成员的操作。反射通常具有以下用途 [ 10 ] ： 1) 使用Assembly定义和加载程序集，加载在程序集清单中列出的模块，以及从此程序集中查找类型并创建该类型的实例； 2) 使用Module获取模块的程序集以及模块中的类等信息； 3) 使用ConstructorInfo获取构造函数的名称、参数、访问修饰符和实现详细信息等； 4) 使用MethodInfo来获取方法的名称、返回类型、参数、访问修饰符和实现详细信息等； 5) 使用FieldInfo来获取字段的名称、访问修饰符和实现详细信息等，并获取或设置字段值； 6) 使用EventInfo来获取事件的名称、事件处理程序数据类型、自定义属性、声明类型和反射类型等，并添加或移除事件处理程序； 7) 使用PropertyInfo来获取属性的名称、数据类型、声明类型、反射类型和只读或可写状态等，并获取或设置属性值； 8) 使用ParameterInfo来获取如下的类似信息，如参数的名称、数据类型、参数是输入参数还是输出参数，以及参数在方法签名中的位置等。
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user: 4. 反射技术在地面处理系统通用性设计中的应用 .NET的反射技术支持晚绑定，允许程序与设计时未知的代码进行交互，因此具有强大的可扩展性，合理利用.NET的反射技术可以实现地面处理系统的通用性设计。地面处理系统通用性设计的关键在于通用解码器的设计，通用地面处理系统的解码器不仅能够对所有已有的数据源进行解码，同时还需要能够扩展新的数据源中的新数据类型。而不同类型数据源的数据存储格式存在较大差异，用同一个解码器来实现所有数据类型的解码是不现实的。本文采用的方法是采用一个动态解码器集来实现不同类型数据的解码，用户可以通过.NET反射技术添加新的解码器到动态解码器集来扩展新数据源，解析器根据数据文件头中包含的数据类型信息确定是否属于本身处理的数据。 4.1. 定义IParameterAnalyze接口 IParameterAnalyze接口规范了参数解析器需要实现的功能，每个解析器类都必须实现该接口。IParameterAnalyze接口的定义如图2。 图2. 参数解析器接口结构 该接口提供了参数解析相关的四个方法，各方法的详细解释如下： 1) 确定解析器是否适用于该类型的记录数据 Boolean FlightFileVerify(String flightFile，out FlightFileInfo filghtInfo); 2) 完成对源文件进行数据解析 Boolean DataDecode(String SourceFile， List Parameters，out List parametersValue， out List IncidentReports); 3) 提供该解析器包含的所有参数的详细信息 List GetAllParametersInfo(); 4) 参数校准； Boolean ParameterAdjust(String planeNo， String nickName， List adjustItems); 4.2. 创建解析器集 为了保证后续数据类型的动态扩展，系统应包含私有的、一个长度可变的IParameterAnalyze接口列表即解析器集，用来记录已注册的所有数据解析器。 List _ParameterAnalyzator = new List (); 4.3. 开发适用的新解析器，并在数据库或配置文件中注册该解析器 每个新数据源都必须提供相关的解析器类，每个解析器类必须继承IParameterAnalyze接口并实现其所有的方法。新数据源解析器开发完毕后，需要在配置文件或数据库中注册新解码器信息，包括解析器类、所在程序集等，然后系统才能使用新解析器。 4.4. 解析器集加载 系统读取保存在数据库或配置文件中的解析器信息，并通过反射技术建立所有解析器实例，并添加到动态解码器集_ParameterAnalyzator中。下面为从数据库中读取解析器信息，并建立解析器的示例代码。 //************************************** String setFile = curRow[解析程序集].ToString(); //读取解析集文件 if (File.Exists(setFile)) { Assembly a = Assembly.LoadFrom(setFile); //载入解析器所在程序集 String analy = curRow[解析器].ToString(); foreach (Type curAnaly in a.GetTypes()) { String name = curAnaly.Name; if (name == analy) { IParameterAnalyze newAnalyzor = (IParameterAnalyze) a.CreateInstance (curAnaly.FullName); //创建解析器实例 break; } } } //************************************** 新数据源对应的解析器被加载、添加到动态解析器_ParameterAnalyzator以后，就可以利用该解析器实现对新类型数据源的参数解析。
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user: 5. 结论 通过引入.NET反射技术，可以动态扩展航空客观检查飞行记录数据类型，进而保证飞行数据地面处理系统通用性设计。扩展新数据类型只需要开发新的解码器组件并注册组件信息就可以实现，而不需要改动和重新编译生成已有系统。因此，利用.NET反射技术既可以实现数据源的灵活扩展，又可以避免原有系统被修改的风险。
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user: 摘 要 在实际中，某些数据中包含许多特权信息，可用于训练分类器，从而提高分类性能。例如，在图像分类中，标签用于描述图像，这些标签可视为特权信息，特权信息与图像互补，可以用于学习以此提高图像分类性能。多示例学习和两视角学习的特性适用于带有特权信息的图像分类，因此提出了一种基于相似度的两视角多示例方法用于带有特权信息的图像分类。所提方法将一张图像视为一个示例，若干张图像的集合视为包，将特权信息视为示例。为解决实际中示例的标签是未知的问题，因而引入相似度模型。所提方法首先将图像和特权信息划分为两个不同的视角，然后使用聚类算法构造包，最后训练支持向量机分类器。在四个数据集上的实验结果表明，所提方法与其他相类似模型相比精确率更高，并比较了两种包的聚类算法，分析了各参数敏感度。 关键词 :多示例学习，两视角学习，图像分类，支持向量机，特权信息 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 多示例学习是从监督学习算法的基础上进化而来的，是为解决包(多个示例的集合)的分类 [ 1 ]。在传统的多示例学习中，示例分为正示例和负示例，当包中至少有一个正示例时，该包的标签标记为正，称为正包；当包中的实例都是负示例时，该包的标签标记为负，称为负包。多示例学习的任务就是把已知标签的包进行训练，然后对未知标签的包的标签进行预测。 近年来，图像分类是计算机视觉领域的研究热点之一，也是其他图像应用领域的基础。因多示例学习二分类的特性，多示例学习也越来越多地应用在图像分类领域中，对于包与示例的定义有两种，一种定义是将一张图像视为一个包，对图像分割后的产生的每个区域视为一个示例 [ 2 ]。例如，Rao等人 [ 3 ] 提出一种基于多尺度块的情感分类方法，该方法首先使用不同的图像分割方法提取多个比例的图像块，然后用多示例学习对图像的主要情感类型进行分类。另一种定义是将一张图像视为一个示例，把多张图像的集合视为包 [ 4 ]。例如，Duan等人 [ 4 ] 提出GMI (generalized multi-instance)学习算法，该算法使用k-means聚类算法根据低级的视觉特征将相关的多张图像聚合成一个包，包中的图像视为示例，从而将图像分类问题转换成多示例学习问题。 尽管针对图像分类的多示例学习的研究有很多，但大多数都假设训练数据和测试数据具有相同数量的特征。但是，现实中可能会遇到这样的情况，即训练数据具有比测试数据更多的特征，而额外的特征通常称为特权信息 [ 5 ]。在图像分类中，特权信息可以用作训练期间可用的附加特征，这些附加特征可以帮助训练处更准确地分类器并提高识别性能和泛化能力。目前，特权信息学习已在许多领域得到了广泛的研究。例如，Guo等人 [ 6 ] 提出ESVDD-neg (extended support vector data description with negative examples)方法，该方法使用特权信息学习来解决雷达自动目标识别问题。Wu等人 [ 7 ] 提出MT-PSVR (multi-target support vector regression)模型，该模型在训练每个目标模型时通过将其他目标视为特权信息来显示探索目标之间的相关性。 两视角学习的提出主要用于解决二维数据的学习问题 [ 8 ]。这里的“视角”表示来自多个源或不同特征子集的数据，例如多媒体片段由视频信号和音频信号组成。Li等人 [ 9 ] 提出两视角TSVM (Two-view Transductive SVM)，用于已标记数据和未标记数据的分类。特权信息具有很多维度和互补性，例如网页包含内容文本和图像，它们相互补充并能够完整地描述对象。 特权信息的概念最初由Vapnik等人提出 [ 10 ]，现实世界中的数据通常与丰富的描述相关联，并且这些丰富的描述在学习任务中被视为特权信息。例如，网络图像通常包含辅助信息(例如，文本描述，注释等)，这些信息被视为特权信息。实际中，特权信息可以是标签、属性、关键字等。随着在线图像共享平台(如Flickr、Instagram等)的发展，这些平台允许用户上传图像，并为图像贴上标签，如图1所示。这些标签(称为“特权信息”)能够描述图像内容，能提高图像检索的性能。这些图像和特权信息构成数据的二维性，因此可以应用于两视角学习。例如，Tang等人 [ 11 ] 提出了多视角特权SVM模型。该模型在两视角学习和特权信息的基础上进行扩展。该方法将两种互补的特权信息分成两个不同的视角，并在两个视角之间添加约束来补偿它们之间的差距。 图1. 带有特权信息的Web图像 包和示例的特性适用于带有特权信息的图像分类，因此采用多示例学习来表示数据，采用两视角学习来划分数据并同时训练分类器。所提方法将一张图像视为一个示例，将若干图像的集合视为包，将一个关键词(特权信息)视为一个示例，将若干个关键词的集合视为包。使用特权信息提高图像分类的精确度的前提是包中示例的标签是已知的，但在现实中示例的标签是模糊的，而现有的研究较少提及这方面的处理，因此所提模型引入相似度模型来描述数据。所提模型可用于在线图像共享平台提高Web图像检索性能。
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user: 2. 基于相似度的两视角多示例模型 2.1. 相似度数据模型 在多示例学习中，每个正包至少包含一个正示例，负包里都是负实例。但是，正包中的示例标签是模糊的，即有可能是正的，有可能是负的。为此，引入相似度数据模型来描述多示例学习问题。 用 来表示训练包的集合。其中， 表示一个正包， 表示正包 的标签， ； 表示一个负包， 表示正包 的标签， 。 和 分别表示正包和负包的数量。该模型基于示例的相似度选择正候选，有以下定义： 定义1：(基于单集的相似度)：给出一个示例 和一个子集S，示例 和子集S的相似度可以定义如下 [ 12 ] ： (1) 其中， 是一个非线性映射函数，将示例 或 映射到特征空间中。于是，两类成员计算如下： (2) (3) 让多示例包里的示例 表示为 。分别 和 表示示例 的趋近于正类和负类的相似度，有 以及 。如果示例 是正示例，则 且 。如果示例 是负示例，则 且 。如果示例 是模糊示例，其标签未知，用 表示，有 以及 。其中， 存储正包中的正候选， 存储正包中除 以外的示例， 存储负包中的示例。对于 中的示例，有二成员 分别趋近于正类和负类。根据以上定义，设 表示趋近于含有特权信息的正类和负类数据，简称为A视角。进一步让 和 。类似的，设 表示趋近于剔除特权信息的正类和负类数据，简称为B视角，有 和 。 2.2. 对偶问题 所提方法分别对于A视角 和B视角 训练支持向量机。假设 为上述两个视角的超平面。所提方法是基于多示例学习，引导出最小化问题，其目标方程： (4) 约束条件： 其中， 和 是控制两个视角的正则项。如果 ，则A视角优于B视角，反之，B视角优于A视角。参数 和 是平衡边距和误差的参数。 是松弛变量。在A视角中，对于 中的每个示例 ， 趋近于正类，又因为有 ，所以 有 趋近于负类。B视角中的 同理可得。约束 表示两视角间的约束。 和 分别表示A视角和B视角的决策函数。 是两视角间的共识变量。 是是允许某些实例违反约束的松弛变量。此外， 是映射函数，它将数据从输入空间映射到特征空间，可引入核函数来计算特征空间中两个向量的内积，即 。 为解决公式(4)中的优化问题，用拉格朗日方法，引入拉格朗日乘子 并对 和 求偏导得： (5) (6) 根据Kuhn-Tucker Theorem定理得： (7) 将公式(5)和(6)代入(7)得到对偶问题： (8) 约束条件： 算法实现步骤如表1所示。 Table 1 Algorithm implementation step 输入：带有特权信息的图像集 输出： 1：根据公式(2)和(3)初始化包 的标签 2：将文本和图像划分成两个视角 3：初始化 4：让t = 0 5：重复步骤6至19 6：t = t + 1 7：对于A视角和B视角中的每个正包 ，重复步骤8至18 8：对于正包 中的每一个示例，重复步骤9至12 9：令 为包 的正候选 10：用 更新 ，用 更新 。 11：通过用 替代 来更新 12：计算 表示 13：通过用 替代 来更新 14：获得新的正候选并返回 15：用 来更新 ；用 来更新 16：根据公式(2)和(3)计算 17：基于 解决QP问题得到F 18：用F更新 19：直到 表1. 算法实现步骤
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user: 4. 总结与展望 针对带有特权信息的图像提出一种基于相似度的两视角多示例图像分类方法，该方法考虑了示例的相似性以及具有特权信息特征和原始特征的约束，提出了一个迭代框架来解决使用特权信息进行多示例学习的问题，该方法可用于带有文本描述的图像分类。实验使用两种聚类算法(k-means和DBSCAN)来处理图像并比较其性能。实验结果表明，所提方法的性能明显优于其他方法。但是，所提方法的时间开销比其他方法都大，优化模型以降低时间开销和降低对噪声的敏感程度是未来的工作。
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user: 摘 要 我国人工智能不断取得政策支持，运用到金融、医疗、交通等领域，人工智能已经和大众生活融为一体。然而，人工智能在很多方面已经“威胁”到传统企业人们的工作，这就促使人们必须提高自己的知识文化水平，发挥自我更高的价值。智能机器和人类只有“和谐共处”，发挥各自优势，才能达到一种平衡。本文通过剖析人工智能时代机器与人类各自的优势和人机合作的工作特征，探究人工智能时代人力资源管理所起到得相应的启示作用。 关键词 :人工智能，人机合作，人力资源管理启示 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 缘起 随着大数据的涌现、云计算的快速发展、互联网的普及，人工智能逐渐取得突破性发展开来并且广泛应用于与人们日常生活中。而目前，我国人工智能发展较为缓慢，还在初级发展阶段，而国外人工智能发展较为迅速，已进入中高级发展阶段。人工智能是人类的感官和器官的延伸(如人的大脑、四肢等)，能在很大程度上提高工作效率，并且提高员工的工作积极性，我国未来经济的发展与革新在一定程度上有赖于人工智能的进步和发展。 人工智能可以替代人们做枯燥的、机械的工作，使人们实现更高的自我价值，且机器智能在生产效率、精准识别和数字计算等方面优于人类，但人类智能在人际交流、情感表达和创新创造方面是无法被替代的，所以人类智能和机器智能应该整合各自的优势和弥补互相的不足，以提高工作效率和工作满意度，从而使企业的生产力得到巨大的发展。人工智能使得人机分工更加明确，人机合作展现出新的特征，这对人力资源管理有着很大影响。
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user: 2. 人机合作中人类智能和机器智能各自优势分析 2.1. 人类智能的优势 人类具有很多机器无法比拟的“软技能”，并且，这些智能无法为机器所学习与理解，至少在短时间内是很难达到的。人是社会性的生物，相对于机器智能而言，人类拥有很多“智能”机器无法创造的实用价值，例如团队之间的沟通、合作、协商、解决问题等能力；同理心，设身处地理解他人并向他人传达感受的能力；人际关系，与人沟通感情的能力；语言组织能力，表达自己和及时理解他人的能力 [ 1 ]。人类的社会性使得人类在一定的语言习惯和生活习惯影响下能够自然而然地理解他人表达的深刻含义以及情感，即人类具有情感关怀或人文关怀，人拥有各种感情，喜怒哀乐、悲欢离合等等，而无法编程机器使其算法化从而完全理解人类思想和情感。因此，人类智能最大的优势是人拥有无穷无尽的创新创造能力，正是由于这种能力，人类社会才不断进步、人类文明才源远流长，人工智能也正是人类创新创造的重要科技成果之一。如下图1是关于在公众眼中人类价值的不可替代性调查结果，这说明了即便在人工智能技术的蓬勃兴起下，人类还是具有机器所替代不了的东西，而这些东西就是未来发展中人类的优势。 图1. 公众眼中人类价值的不可替代性 2.2. 机器智能的优势 人工智能(Artificial Intelligence)是一门集心理、生理、计算机、语言、信息论等多门学科互相交叉融合而发展起来并且以计算机为载体的综合学科，又称机器智能，包括但不仅限于机器学习，自动推理，知识库，图像识别和自然语言识别和处理 [ 2 ]。这样的系统需要任务输入(数据：声音，文本，图像和数字)、任务过程(算法)和任务输出(解决方案，决策)。下图2是在公众眼中机器应该达到的高度的调查结果，多数认为机器应该在生产效率、精准识别、数字计算、语言转换以及文稿编辑等方面达到比较高的成就，而随着人工智能的不断发展，这些都可以实现，使人们的生产生活更加智能化自动化。那么，机器智能到底具有哪些优势呢？ 第一，高效敏捷。机器智能是人们输入特定编程和代码过后的反馈性操作，没有情感和沟通；处理机械、重复、危险、繁琐的事物；简洁高效、提高工作效率。 第二，程序精确、信息准确率较高。在输入的特定的程序的控制下，机器智能相对于人类思维可以避免许多不必要的失误，提高工作准确性和精确性。 第三，提高竞争力。人工智能的运用使企业具有技术优势，相对于传统企业更具有竞争力，比如，人工智能在保险索赔案件中的利用，在大数据库里进行高效的搜索数据信息与案例分析，使企业大大提高了工作效率和准确性，使企业的重大决策和规划更加有利，从而提高企业的市场竞争力，促进企业的良性发展。 第四，提高人力资源的效能，降低企业的人力资源成本。人工智能能够在很大程度使以前从事重复的、枯燥的、烦琐的工作的人们得到释放，使人们能有足够的精力和时间去做能创造更大价值的工作，如专心于创新和研发，创造出更加美好和先进的事物。 第五，节约时间成本。机器生产效率远远大于人的工作效率，所以同样的工作机器所用的时间会少很多，使用人工智能代替会很好节约时间成本。 第六，提高决策精准度。在大数据和云计算的共同帮助之下，人工智能能从海量的数据资料里面提取关键信息并做出分析，为公司决策和规划做出更好的判断，从而提高决策的精准度。 第七，安全。机器可以24小时工作并且不会感到疲劳，没有安全隐患，同时极大给企业减少了员工工伤带来的损失。 图2. 公众眼中机器应该达到的高度
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user: 3. 人机合作的工作特征 根据人工智能时代人机合作的特征、性质、目标等，可以把人机合作定义为机器与人各自发挥自身优势，各司其职，实现人与机器人系统(Robot System)之间的美好合作，以提高工作效率，使人去实现更高的价值的过程。在人工智能时代，人类智能与机器智能共同合作，形成一种互相依赖、良性互动的关系。 人工智能可以让我们的工作能力得到延伸，让工作效率和工作幸福感得到有效的提高，人们可以智能机器人和谐相处，和睦共生，一起创造出美好繁荣的生活。人机合作与融合，人工智能就可以代替人类去承担那些机械、危险、重复、单一以及繁琐的工作，人类得以解放自己的时间和灵魂，去做那些他们乐意做和更加擅长的事情，比如艺术创造、人际沟通、情感交流等，这会让整个人类创造出许多新型的技术和科技，制造出更加实用便捷的设备，造福社会，提高人类生活的幸福度。 例如，人机合作的新型新闻模式。腾讯财经创造出新闻机器人“Dreamwriter”以及今日头条推出智能新闻机器人“张小明”，而在国外，法国《世界报》、英国《卫报》、美联社、《华盛顿邮报》在前几年已陆续推出新闻编辑和写作机器人。新闻工作者与新闻机器人各自发挥自身优势，实现人机协同，高效工作。新闻机器人编辑和写作新闻时，能快速而又有实效地报道突发性事件，提高新闻的时效性；可以通过对终端客户的阅读偏好和习惯分析，制定个性化的信息服务；能够十分高效地处理和分析海量信息，提高新闻工作的生产率；并且能极大提高新闻报道的客观性和真实性，有效降低误差率和错误率。但同时，人工智能新闻机器人也具有一些局限性，如新闻机器人局限于或更适合于报道数据密集型领域的新闻，并且擅长撰写那些强逻辑性、偏模式化的资讯类信息等，所以新闻工作者更应该与机器人协同合作，重视新闻信息内容的把关，核实信息真实性，确保新闻报道符合社会法律道德规范和相关的新闻宣传纪律；做有深度、有温度的报道，积极承担媒体的社会责任，体现更深刻的社会意识和人文关怀；强化深度报道领域，针对社会热点、焦点问题，深入开展问卷调查和民意民情采访，搜集第一手资料，全面还原事情真相，满足公众的知情权；重视新闻评论，把握正确的舆论导向，针对舆论热点，积极引导民众更加理性看待当下的社会现实，辩证分析社会形势，维护社会稳定；积极学习新原理、新知识和新技术，掌握智能设备的工作原理，充分利用新闻机器人强大的信息处理功能，使其辅助新闻活动。这样，就实现了人机合作，努力提高新闻工作的效率和新闻报道的质量。又如在翻译工作中，人工智能负责从海量的语料库中进行资料搜集和分析，从而进行初步翻译。但是很多诸如此类的机器翻译都没能考虑因跨语言带来的语言文化差异，特别是文学翻译中的文化差异，如俚语表达、典故运用、语言的性别差异以及说话人的隐含回话涵义等。所以，翻译者更要发挥自己的创造性思维，把翻译当作一门再创作，而不是机器翻译的生搬硬套 [ 3 ]。
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user: 4. 人工智能在人力资源管理中的运用 由于人工智能技术的进步、任务自动化提高工作效率、人工智能成本降低以及对从初创企业到成熟企业的适应性不断增强，如今，许多企业都纷纷采用人工智能技术及其运用，开启了人机合作的工作模式，大大提高了工作效率，很大程度上节约了时间成本和人力成本。 百度和谷歌这两家企业一直都走在人工智能开发的前沿，他们在人才战略方面有很多相似之处，都尽可能的将人工智能、大数据与人力资源管理相结合起来，这未必不是两家公司能一直紧跟时代步伐、不断创造创新开发人工智能技术的原因之一。具体来说，两家公司的人才战略有以下几点： 第一，招聘严选，利用算法与数据评估人才，不分国界招纳顶尖优秀人才。谷歌自成立以来就一直奉行高要求的招聘标准，做到公平和客观，保证公司能招聘到非常聪明且有学习能力、人际交往能力、创新创造能力和快速高效解决问题的优秀人才。百度在逐渐发展壮大的过程中也不断调整自己的人才招聘策略，把眼光聚焦于高水平、具有创造创新精神的优秀人才上来，奉行“鼓励狼性，淘汰小资”的信条，努力追寻最优秀的人才。第二，给人才足够空间，满足员工需要。谷歌和百度都做到给自己招纳的优秀人才足够的自由空间，并且专门为他们设置丰厚的福利制度，工作环境和设施设备，使员工排除任何影响其工作的障碍。第三，鼓励员工进行创新，不断研究开发人工智能领域技术，并在人工智能和机器学习的帮助下进行创新，给研究的人提供一个可行的技术平台。每位员工的想法和观点都会得到尊重，鼓励他们不断取得突破性创造，从而激励员工的创造性思维。 人机合作对人力资源管理工作也有很大的帮助，促进人力资源管理发生质的改变。人机合作对企业人力资源规划产生了重大影响与革新，使企业更加注重人力资源发展规划和人力资源开发规划。对还没有采用人工智能的企业，其人力资源规划更具挑战，为了提高其企业竞争力，使企业良性运营下去，其人力资源规划不再局限于技能比较低的员工，更加注重人力资源开发规划对整个企业前途和命运的影响。下面从招聘、培训、绩效以及薪酬等方面来阐述人工智能在人力资源管理中的一些应用。 在企业招聘过程中，会更多招聘更多掌握人工智能技术的高端技术人才以及懂得利用人工智能技术或操作程序的人才或者因人工智能随之带来的新岗位，对其原来的老员工，为了提高其环境适应能力，也要对其进行相应的培训。而通过人机合作，人工智能根据企业人才状况自动开启招聘任务、自动寻找与匹配候选人、对面试者掌握技能的水平等条件在海量的简历中提取关键信息和所招聘的岗位进行匹配以及自动跟踪和评估分析得到最优的结果，人力资源工作者则进行最后的核对和整合工作。这样使招聘工作更加精细化和精确化，同时也通过选择出最适合企业的人才，以及降低了因人员流动带来的损失。此外，人力资源管理者的很多常规任务，如信息整合处理、任务的出炉与分配等方面也已经被人工智能取而代之，实现人力资源管理的高效和简洁化，使人的能力得到最好的发挥。 在培训方面，人工智能系统可以根据员工的工作能力和最近的绩效表现自动判别员工是否有培训需求和开启培训活动，并且自动对培训成果做出评估并收集分析相关信息，自动及时给予员工和人力资源管理者反馈和建议。人工智能可以为员工推荐学习机会和职业规划建议，从而促进员工能力提升和个人成长。人力资源管理者则负责与员工进行培训的感情交流和心理疏导，让员工有意识提高自身工作水平。 在绩效薪酬方面，与传统的绩效薪酬考核相比更具公平性和客观性，人工智能直接设定具体详细的、公平公正的、科学合理的指标体系，对员工进行全方位的考核。这样使绩效考核更加准确和方便，减小误差率和工作量。人工智能利用人工智能提供大数据的信息支持，实时跟进相关部门相关岗位的市场薪资的平均水平，并结合公司的实际经营情况进行运算，得出该部门岗位最合适的薪资水平，节省了很多人力的成本。人工智能负责对信息的搜集、整理和分析，对一个考核项目的多项指标完成的好坏情况做出判断并对员工的胜任素质情况做出评估和判断，而人力资源管理者则负责对短期、中期和长期利益做出规划和决策，提高公司团队合作能力、提升公司凝聚力和提高员工归属感，并让每位员工的创新创造思维得到很好的利用和发挥。
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user: 5. 人工智能时代下对人力资源管理的启示 新技术的发展给人力资源管理提出挑战，人工智能系统支持的人才分析工具正在将人力资源管理系统转变为决策支持系统 [ 4 ]。人力资源管理系统从信息库转变为业务管理工具、人工智能工具、机器学习、移动应用程序和其他自动化功能，使人力资源管理者可以根据他们的人力资源数据来支持业务决策，例如帮助员工选择合适的福利套餐或让在招聘过程中选出最佳候选人，又比如使用人力资源管理系统人工智能机器学习来检测人才生命周期的每个决策点(从招聘到继任)的偏差的计划，帮助员工确定潜在的职业道路和培训机会等等，这给新一代人工智能下人力资源管理带来很大启示，具体如下： 第一，人力资源管理者应该以包容的心态接纳人工智能。企业人力资源管理者应该抱有包容共存的心态面对人工智能对部分人力资源管理工作的替代，重视技术带来的人力资管理挑战，抓住机遇，正确定位，促进人类智能和人工智能的共同合作，提高人力资源管理的效率和质量。 第二，努力开发人力资源管理智能决策分析系统，以将技术的革新来促进传统人力资源管理的转型，实现人工智能和人力资源管理者共同协作，重新整合人力资源管理模式。人工智能能基于本企业的大数据分析出人力资源开发及人力资源规划，这往往比领导者根据自己的知识水平和经验得出的结论更具有客观性和精确性，因此，充分利用人工智能对人力资源管理六大模块信息的快速搜集、整合与分析作用，再与人类智能相结合，做出最优的价值判断，以为公司的人力资源规划做出最优的决策参考。 第三，人力资源管理者和人工智能系统分工明确、各自发挥最大功效，实现真正的人机合作。开发并探索出适合本企业实际情况的人工智能系统，比如备有适合本企业的基于云计算的绩效考核方案、个案管理和人才管理解决方案等长期人力资源管理策略。人力资源管理者根据这些智能系统为本企业的人力资源管理工作做出重大决策和判断工作。 第四，人力资源管理者应该更加注重人文关怀和团队合作，通过人力交流和情感沟通等途径，注重员工的情感需求、自我价值实现需求等，激发每位员工的潜能，使每一位员工的能力得到最好的发挥。 第五，不断创新，在人力资源管理工作中不断发挥创造性思维，解决人工智能解决不了的突发性难题，同时努力提高自己业务能力，通过良性人机合作，不断优化人力资源管理。
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user: 摘 要 针对数控加工参数优化问题，提出了离线优化与在线自适应控制相结合策略，形成了离线–在线优化方法并开发相应的系统。首先通过基于Pareto遗传算法和TRIZ理论的离线优化得到加工参数最优解；在此基础上，基于自适应控制系统，在线调整进给速度，以电流作为反馈量来控制切削力，使得切削力保持在设定值，实现无论切削条件怎样变化，都能通过在线调整进给速度尽快稳定切削力，保证切削过程稳定性的目的；最后通过实验验证方案的有效性和可行性。 关键词 :离线–在线优化，自适应控制，进给速度，切削力 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 针对数控加工过程优化，多年来国内外学者大都是围绕离线 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 和在线 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 这两种优化方法分别进行研究，而关于两者相结合优化的基础理论和应用研究比较有限 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。但在实际加工过程中，影响加工因素很多，除了与离线优化参数有关，也受到电机电流，刀具温度，切削力等在线因素影响；同时单独的自适应控制方法控制切削力效果也不太理想，控制器不能由于切削参数突变而足够快地作出反应去消除切削力大的突变 [ 10 ]，因此对离线和在线相结合优化技术进行研究对数控加工过程优化有重要意义。
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user: 2. 数控加工参数离线–在线优化策略及系统原理 2.1. 优化策略 优化策略主要是将进给速度离线优化与切削过程在线自适应优化相结合，如图1所示。相对于传统方法，新的优化控制系统的目标是保持尽可能高的切削率的同时，使得切削力尽可能接近设定值，保证加工过程的平稳。优化系统通过自适应调节进给速度，自动调节到稳定的切削状态，当主轴负载降低时，系统增加进给速度并达到程序设定值，减少加工时间和成本；当主轴负载增加，进给速度降低，避免切削刀具遭到破坏和损坏。离线与在线优化过程如下： (1) 系统程序中设定的基本参数为参考切削条件。 (2) 通过基于Pareto遗传算法和TRIZ理论相结合的离线优化算法优化参考切削条件。 (3) 由离线优化算法优化程序中设定的进给速度，输送到加工机床的CNC控制器中。 (4) 所测量到的主轴电机电流被送到模糊自适应控制系统。 (5) 模糊自适应控制系统调整优化的进给速度并反馈给机床，并依据此进给速度值进行切削。 (6) 当切削条件发生改变时，重复(1)~(5)，直到所有切削完成。 基于所测量的主机电流的峰值(图1)，模糊自适应控制器通过分配进给速度的百分率给CNC控制器去调整进给速度。实际的进给速度是由进给速度的百分率和程序中设定的进给速度值来产生。如果优化切削条件的系统功能可靠，优化后的进给速度会一直保持在参考值不变，在这种情况下，正确率是100%。为了使得控制器能调整到电流值的峰值，必须保证一定的采样间隔时间内采样电流值传输到模糊控制算法，离线、在线优化算法的数据准确性和软件系统的可靠性是保证信息采集准确的保障。每一步切削的进给速度首先经过离线优化，然后再经过自适应控制在线优化产生机床加工用参数，系统在第4步或最迟在循环之前使得电流值回归到期望值。 图1. 离线–在线优化方案 2.2. 系统原理 数控铣削过程离线–在线优化系统构成模块主要有：一、离线优化模块。主要作用是实现基本切削参数的优化，并输送到数控系统。二、在线优化模块。主要作用是从主轴电机中提取电流信号特征值与设定值进行比较，通过模糊控制器的调节，实现切削力的在线优化。图2所示为系统总体架构，上位机部分是数控系统主机，就加工动作进行控制；下位机的功能主要是进行数据采集、传输，同时还要进行信号监测与识别。