大学学科前沿讲座感想

第一篇：大学学科前沿讲座感想

学科前沿讲座 总结 中国矿业大学

计算机学院2011级信科 学科前沿讲座报告

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大数据与云计算

通过老师对云计算的相关概念的解析，云计算，这个在网络上十分火热的名词在我们的脑海里有了更为生动的概念。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。 目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

而大数据技术(big data)指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中[2] 大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实)。

那这两者之间到底存在着何种关系呢?

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建：客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

生物特征识别技术

生物特征识别技术作为一种身份识别的手段,具有独特的优势,近年来已逐渐成为国际上的研究热点，并且具有广阔的应用领域和市场前景。以指纹自动识别系统为代表的生物特征识别技术已经在公安刑侦、人口管理等领域广泛应用;在边检、金融、教育、医疗、社保等领域的应用也在逐步扩大。研究此选题主要是为了加强对生物特征识别技术的更进一步的认识，并将其更好地应用到电子商务领域中，为人们的日常商务活动包括人员管理、资金管理、信息资源的规划等活动提供更加安全、方便、快捷、可实施性强的解决方案。

如今,随着国际互联网络的飞速发展，网上的电子交易日益频繁,这要求对身份的确认要有绝对的保证。每个从事商务活动的个体或团体都或多或少的拥有多个账户和密码，账户和密码越多越不易保密和管理，反安全技术也越来越发达。

人的许多生物特征包括指纹、DNA等是终身不变的，而且这些生物特征具有个体唯一性。因此，相比于，比如密码等技术而言，生物特征识别具有可靠性高，重复率小的特点。由于这些特点。生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术，它不需要记住复杂的密码，也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西。生物识别技术认定的是人本身，没有什么能比这种认证方式更安全、更方便了。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。

随着网络经济和互联网技术的发展, 我国的经济、军事、社会各方面活动都越来越依赖于互联网, 特别是电子商务和金融方面。与此同时，计算机网络上出现利用网络窃取盗用他人信息的电子攻击现象也越来越多。非法登录计算机的案件正呈上升趋势, 在电子商务中假冒当事人上网采购所造成的欺诈案也在逐渐增多，甚至有孩子假充家长上网采购的案例。另外，我国也出现了使用盗窃来的身份证造成移动电话通信的损失和用他人信用卡疯狂透支的案件。

广义的电子商务是指当事人或参与人利用计算机技术和网络技术等现代信息技术手段所进行的各类商务活动，包括货物贸易和知识产权贸易之间(主要是企业和企业之间、企业与消费者之间)利用现代信息技术和计算机网络按照一定的标准所进行的各种商务活动。狭义的电子商务是指通过Internet进行的商务活动。[14]电子商务的功能有：交易活动管理、市场调研、广告宣传与信息发布、咨询洽谈、网上购物、网上支付、网上金融服务、服务传递、在线服务支持等。[15]这些活动都离不开身份识别。身份识别是电子商务领域中的重要环节。目前电子商务中身份认证常用一种传统的身份认证方法, 在网上提供标识信息(使用者帐号+ 密码来表明本人身份)。这种方法的缺点是：标识信息容易遗忘或记错, 容易被非法用户在信息传递过程中截获，更关键的是身份识别系统无法辨清标识信息真正拥有者和取得标识信息的冒充者。[16]所以，无论是谁，只要获得了标识信息，就一样拥有了相同的权力。针对出现的问题, 有效的身份鉴别技术可以防止这类案件发生。随着网络技术的广泛应用, 电子商务的迅速发展。发展电子商务的当务之急是如何解决安全问题, 包

括如何解决用户的身份、密码、保障网上交易活动的安全性, 防止网上金融诈骗和各种犯罪活动等, 这是新时代提出的新课题。Bill Gates曾做过这样的断言, 生物识别技术, 利用人的生理特征, 例如像指纹等来识别个人的身份, 将成为今后几年IT产业的重要革新。

数字矿山与虚拟现实

本节课赵老师和我讲的是数字矿山和虚拟化技术，通过这节课我们对数字化、信息化的采矿技术有了基本的了解。我们也将意识到伴随中国改革开放的步伐，伴随中国矿山企业的高速高效发展，我国煤矿数字矿山的发展前景将会极为光明。

虚拟现实即真实幻觉(Virtual Reality，简称VR，又译作灵境、幻真)是近年来出现的高新技术，也称灵境技术或人工环境。虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三度空间内的事物。

而数字化矿山技术中最为吸引人的就是虚拟现实技术在其中的运用。通过虚拟技术可以更为直观的了解矿区检测网络连接的每个角落。

通过几年来在数字化建设方面的探索，我们已在宏观上了解了国内外数字矿山的发展现状，并对其含义与内容有了进一步的认识：数字矿山是利用计算机技术，网络技术及数字化技术来描述矿山管理，监测与控制安全生产过程的数字化信息系统，其是实现矿山数字化的最终目标。

在很多人质疑数字矿山实践意义的阴霾之下，中国煤炭学术界提出了数字矿山的“五化”发展目标。我个人对于“五化”发展目标的理解归纳如下：

1数字化地集成管理与共享利用各类矿山数据与信息资源。从横向的角度收集庞大的信息量，对于指导实际工作有着客观，全面的意义;真正使矿山管理实现集成化、信息化、高效化。

2可视化地三维模拟和虚拟再现矿山地质采矿环境、过程及其相关现象。从视觉上对以往的二维图纸显现发生了空间及思维层次的超越。

3仿真化地模拟分析矿山采掘活动、采动影响与灾变过程。从以往的不可预测的，无法防治的漩涡之中，找到了清晰可见的研究道路。

4智能化地分析提取采动影响规律及环境与工艺参数。针对以往的经验性规律，数据性资料无疑更为精确与客观。

5自动化地预警矿山灾害并启动应急预案。更加全面科学的实践了安全生产这一煤矿开采的灵魂宗旨。

就目前我国矿山企业的具体情况而言，在承受着巨大经济压力与任务重量的同时，数字矿山对于企业的发展到底能给予什么样的利益与优势成为了很多人谈论与关注的焦点，我保守的总结一下，数字矿山的建设至少可以给矿山企业带来以下益处：

1拓展矿山企业的生存与发展空间，提高企业的实际竞争力。 2促进矿山企业组织结构的优化，使各种资源有效合理的配置。 3提供全面客观准确的对策分析，降低了决策的风险性。 4提高了企业快速反应的能力，为突发形势与状况的处理提供了技术上的有力支持。

从我国现有部分矿山企业的数字矿山发展的进程中，这些优势正在逐步地体现，其所取得的成果也是有目共睹的。

机器学习

上学期的丁老师所教的人工智能中我们初步接触了机器学习的概念。通过这一次陈伟老师为我们讲的有关机器学习的一些基本理论和发展前景，让我们对于这门学科有了更好的理解。 众所周知，学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或相同类似的任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。在人类社会中，不管一个人有多深的学问，多大的本领，如果他不善于学习，我们都不必过于看重他。因为他的能力总是停留在一个固定的水平上，不会创造出新奇的东西。但一个人若具有很强的学习能力，则不可等闲视之了。机器具备了学习能力，其情形完全与人类似。

什么是机器学习?迄今尚没有统一的定义，由其名字可理解为机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍微严格的提法是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，现在是电子计算机，以后还可能是种子计算机、光子计算机或神经计算机等等。

机器能否像人类一样能具有学习能力呢?1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。

机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

目前，机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： 1) 面向任务的研究。研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。

2) 认知模型。研究人类学习过程并进行计算机模拟。 3)理论分析。从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法，机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。

计算机视觉(机器视觉)

姚老师在本堂课上为我们讲解了机器视觉的基本概念。通过较为生动的多媒体教学，让我们对这个学科有了基本的了解。

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。

2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。

通过上课的PPT我们可以知道一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

系统可再分为

一、采集和分析分开的系统。 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器 影像摄影机 CCTV镜头 显微镜头 照明设备

Halogen光源LED光源 高周波萤光灯源 闪光灯源 其他特殊光源 影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台 伺服运动机台

二、采集和分析一体的系统 智能相机(图像采集和分析一体)

其他配套外围设备：光源、显示、PLC控制系统等等。 由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

但是机器视觉技术比较复杂，最大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉专家”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。

可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

多尺度变化的图像处理

本次孙老师给我们讲的是多尺度变换和图像感知，这个学科目前研究的问题是基于子波的统计处理方法。

目前，研究者提出了包括Ridgelet，Curvelet，Bandelet，Contourlet等一系列多尺度几何分析工具，由于

它们主要以变换为核心，因此也称为多尺度多方向变换.为了能充分利用原函数的几何正则性，这些变换基的支撑区间表现为“长条形”，以达到用最少的系数来逼近奇异曲线.多尺度几何分析技术在图像压缩、去噪、增强及特征提取等领域，表现出的性能优势显示了其强大的发展和应用潜力。

正是由于多尺度几何变换的诸多优良特性，多尺度几何分析非常适合于进行诸如去噪、压缩、增强和特征提取等图像处理任务。

10多年来，图像多尺度几何分析技术的研究取得了不少进展，但是仍然存在很多问题，有许多方向有

待进一步研究.

1)自适应和非自适应方法的选取

近几年来，在图像多尺度几何分析领域，学者们普遍认为自适应 方法相对非自适应方法具有更好的逼近性能，

于是提出了各种各样的自适应分析方法，但在某些情况下，一些非自适应方法通过简单的硬阈值处理获得的非线性逼近性能并不比复杂的自适应方法差，因此，如何选择自适应和非自适应方法，一直是学者们研究的方向. 2)滤波器组的构造和设计

图像多尺度几何分析算法中滤波器组作为各种多尺度方向变换的重要

组成部分，其性能直接影响到多尺度方向变换在实际应用中的性能，因此，有很多学者投入到滤波器组的构造和设计中，以便取得更好的变换性能.

3)基本理论框架的建立

目前，多尺度几何分析理论都是针对不同应用目的提出来的，如何从根本

上揭示其数学本质，构建统一的多尺度几何分析理论是值得研究的方向之一.

4)快速处理工具的建立目前，多尺度多方向变换没有统一有效的变换工具，如何设计快速有效的算法，发展新的多维信号处理工具，也是值得研究的方向之一.

5)多维图像模型的建立当前，多尺度几何分析方法都是建立在简单的二维图像模型之上，然而真正的自然图像远比这个模型复杂，对于更复杂的自然图像模型，如包含纹理的模型等还需要建立更好的图像模型，以便得到更优的图像多尺度几何表示方法.

6)与其他领域的结合如何将多尺度几何分析方法与数学理论、谐波分析、视觉感知、计算机视觉和信息处理等多门学科相结合，相互发展，也成为研究方向之一.

7)“稀疏逼近”的发展方向不同的多尺度几何分析技术对不同的图像有不同的稀疏表示能力，如何将变换系数的能量更加集中，有助于提取和分析图像的重要特征，得到更稀疏的图像表示，也是值得研究的方向之一.

8)算法的效率和复杂度及评价标准目前，已有的多尺度几何分析算法很多，不少算法的效果还是不错的，然而各种解决方法都是以计算复杂度或冗余度的增加为代价来获得变换精度的提高，因此，如何在提高算法效率和降低复杂度之间获得最优的结果，也是值得研究的方向之一.同时，各种分析算法目前还没有统一的评价标准.一般采用真实的或由标准测试图像人工合成的低分辨图像序列来检验新算法及改进算法，如何对各种变换算法进行量化评价，也是值得研究的方向之一

自然语言处理

在本次讲座中，老师为我们大致讲解了自然语言处理的基本原理和发展趋势。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

众所周知，语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。

用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言;人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。

实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。

无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。

自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性(ambiguity)。

一个中文文本从形式上看是由汉字(包括标点符号等)组成的一个字符串。由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字(符)、词、词组、句子、段，„„还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象，即形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。一般情况下，它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。也就是说，从总体上说，并不存在歧义。这也就是我们平时并不感到自然语言歧义，和能用自然语言进行正确交流的原因。但是一方面，我们也看到，为了消解歧义，是需要极其大量的知识和进行推理的。如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来;又如何找到合适的形式，将它们存入计算机系统中去;以及如何有效地利用它们来消除歧义，都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的，还有待长期的、系统的工作。 以上说的是，一个中文文本或一个汉字(含标点符号等)串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来，一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。

因此，自然语言的形式(字符串)与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

自然语言处理发展至今，任然有着许多有待突破的难点： 单词的边界界定、词义的消除句法的模糊性、有瑕疵的或不规范的输入、语言行为与计划。未来的自然语言处理发展必然离不开这些问题的讨论。

感知矿山(wsn能量优化路由与矿山CPS)

本次讲座时由姜老师为我们讲解感知矿山----矿山物联网的相关理论和具体是实例。

我们知道物联网是近年来新兴起的一种技术，目前在国际上还没有形成统一认识。美国和欧洲将其视为一种智能的、传感的、泛在的网络技术。国际电信联盟在 2005 年发表的网络报告《ITUInternet Reports 2005 ：The Internet of Things》中也没有对其的内涵进行明确的解释。而在 2009 年 9 月的中欧之间的物联网与企业环境研讨会上，当时的欧委会信息社会与媒体司，也就是现在的通信网络、网络数据和技术司的部门负责人则提出了他们对于物联网的理解：物联网是全球性的动态网络基础设施，它能够对标准化和能互相操作的通信协议进行自我组织，其中物既包括物理的也包括虚拟的，它有物理属性、虚拟属性、身份特征和智能接口，并能够与信息网络做到无缝结合。无论物联网的定义是什么，它都有其核心的四大技术基础，即传感网络技术、物对物的信息交换技术(M2M)、两化融合技术和传感技术(RFID)。

现如今，无论是国内外学者、研究机构还是企业都对物联网理论和其应用技术研究非常重视。在我们国家矿山物联网物联网建设进程正在不断深入，有关矿山物联网建设的理论模型已经逐渐建立起来了，也建立起了矿山物联网技术的开放性标准模型。

矿山作为物联网应用的一个重要发展区域，矿山物联网是通过各种传感、信息传输、处理技术、云计算、自动化控制技术、现代信息管理等与现代采矿及数据挖掘技术紧密相结合，构成矿山中人与人、人与物、物与物相联的网络，将原本各自独立的作业体系通过无形的纽带连成一个整体，并通过集成化的管理平台提供生产指导、安全调度、生产经营、辅助决策等功能，从而实现对真实矿山整体及相关现象的可视化、数字化及智慧化以保证矿山企业的又好又快发展。

矿山物联网的建设综合应用了物联网技术和可视化管理理论，主要是通过感知、信息传递以及信息处理，来对整个矿山及生产施工现场进行系统化、数字化和可视化的监控。潞安集团司马煤业公司在实践中试点应用了矿山物联网的物联网技术，为我们提供了宝贵的经验，矿山物联网的建设要将地质地理、采矿生产、安全监测、产品运输以及生态环境等多方面信息进行收集并数字化，把传感技术、信息处理技术、现代信息管理技术、现代监控技术等高科技与现代采矿业的生产加工技术紧密联系起来，最终形成人与人、人与物、物与物的全面联系的综合矿山网络，为详尽地感知和控制矿山生产和运营做准备，以保证整个矿山的安全与和谐。

在煤矿综合自动化建设的基础上,矿山物联网建设的核心问题是“三个感知”,即矿山物联网灾害风险,实现各种灾害事故的预警预报;感知矿工周围安全环境,实现主动式安全保障;矿山物联网设备工作健康状况,实现预知维修。“三个感知”的目标是减灾保安全为了实现“三个感知”,需要研究开发矿山特有的感知与测量技术。许多地质参数与岩层运动规律是影响矿山安全的关键因素,如地下水赋存情况、瓦斯与煤突出、岩层受力与冲击地压、采空区发火等。目前对这些影响煤矿安全的重要因素的感知技术还不是很成熟。电磁幅射、声发射、透地成像、微振监测、红外视觉识别等技术是研制矿用感知传感器的热点技术。还应加强各类新型MEMS传感器的研制。

需要利用先进智能传感器与物联网技术对煤矿有关环境与地质参数进行实时采集,根据采集的数据与理论分析,研究煤炭资源开采尤其是深部资源开采中重大灾害的成因、预测预报理论以及防治对策等关键问题;重点研究煤与瓦斯突出、矿井突水、顶板冒落与冲击地压等突发性动力灾害成灾机理、矿山重大灾害应急救援与事故分析理论与技术,为深部资源开发中重大灾害事故的预测、预报和防治提供可靠的理论基础和技术支持。

与煤矿生产密切相关的大型设备有很多,有些设备的运转状况会直接影响工作人员的生命安全,因此,对这些大型设备进行实时的健康状况监测一直是人们关注的热点。煤矿生产过程监测和控制与地面工厂生产线有很大的不同,这就是煤矿生产过程始终需要与许多未知的因素打交道,这些未知因素对煤矿安全生产起着决定性的影响作用。因而需要研究煤矿生产工作面各种设备的联动控制与煤层、顶底板的关系,建立拟人化控制模型。目前,开展了基于传感器网络的煤矿井下采煤装备远程定位、煤岩识别、大型设备姿态控制等技术的研究;在矿山机电设备变载荷的特殊工况、摩擦磨损的监测和诊断方面具有明显特色,形成了系列理论成果,开发了专用的实验装置。

第二篇： 学科前沿讲座

专业班级： 光信13-3_

姓 名： 朱家兴_

学 号： _10134425__

任课教师： 张国营

2016年 11月 11 日

量子计算与量子计算机

【摘要】量子计算的强大运算能力使得量子计算机具有广阔的应用前景。该文简要介绍了量子计算的发展现状和基本原理，列举了典型的量子算法，阐明了量子计算机的优越性，最后预测了量子计算及量子计算机的应用方向。

【关键词】量子计算;量子计算机;量子算法;量子信息处理 1.引言

在人类刚刚跨入21世纪的时刻!科技的重大突破之一就是量子计算机的诞生。德国科学家已在实验室研制成功5个量子位的量子计算机，而美国LosAlamos国家实验室正在进行7个量子位的量子计算机的试验【1】。它预示着人类的信息处理技术将会再一次发生巨大的飞跃，而研究面向量子计算机以量子计算为基础的量子信息处理技术已成为一项十分紧迫的任务。 2.子计算的物理背景

任何计算装置都是一个物理系统。量子计算机足根据物理系统的量子力学性质和规律执行计算任务的装置【2】。量子计算足以量子计算目L为背景的计算。是在量了力。4个公设(postulate)下做出的代数抽象。Feylllilitn认为，量子足一种既不具有经典耗子性，亦不具有经典渡动性的物理客体(例如光子)。亦有人将量子解释为一种量，它反映了一些物理量(如轨道能级)的取值的离散性。其离散值之问的差值(未必为定值)定义为量子。按照量子力学原理，某些粒子存在若干离散的能量分布。称为能级。而某个物理客体(如电子)在另一个客体(姻原子棱)的离散能级之间跃迁(transition。粒子在不同能量级分布中的能级转移过程)时将会吸收或发出另一种物理客体(如光子)，该物理客体所携带的能量的值恰好是发生跃迁的两个能级的差值。这使得物理“客体”和物理“量”之问产生了一个相互沟通和转化的桥梁;爱因斯坦的质能转换关系也提示了物质和能量在一定条件下是可以相互转化的因此。量子的这两种定义方式是对市统并可以相互转化的。量子的某些独特的性质为量了计算的优越性提供了基础。 3.量子计算机的特征

量子计算机，首先是能实现量子计算的机器，是以原子量子态为记忆单元、开关电路和信息储存形式，以量子动力学演化为信息传递与加工基础的量子通讯与量子计算，是指组成计算机硬件的各种元件达到原子级尺寸，其体积不到现在同类元件的1%。量子计算机是一物理系统，它能存储和处理关于量子力学变量的信息【3】。量子计算机遵从的基本原理是量子力学原理：量子力学变量的分立特性、态迭加原理和量子相干性。信息的量子就是量子位，一位信息不是0就是1，量子力学变量的分立特性使它们可以记录信息：即能存储、写入、读出信息，信息的一个量子位是一个二能级(或二态)系统，所以一个量子位可用一自旋为1/2的粒子来表示，即粒子的自旋向上表示1，自旋向下表示0;或者用一光子的两个极化方向来表示0和1;或用一原子的基态代表0第一激发态代表1。就是说在量子计算机中，量子信息是存储在单个的自旋’、光子或原子上的。对光子来说，可以利用Kerr非线性作用来转动一光束使之线性极化，以获取写入、读出;对自旋来说，则是把电子(或核)置于磁场中，通过磁共振技术来获取量子信息的读出、写入;而写入和读出一个原子存储的信息位则是用一激光脉冲照射此原子来完成的。量子计算机使用两个量子寄存器，第一个为输入寄存器，第二个为输出寄存器。函数的演化由幺正演化算符通过量子逻辑门的操作来实现。单量子位算符实现一个量子位的翻转。两量子位算符，其中一个是控制位，它确定在什么情况下目标位才发生改变;另一个是目标位，它确定目标位如何改变;翻转或相位移动。还有多位量子逻辑门，种类很多。要说清楚量子计算，首先看经典计算。经典计算机从物理上可以被描述为对输入信号序列按一定算法进行交换的机器，其算法由计算机的内部逻辑电路来实现【4】。经典计算机具有如下特点：

a其输入态和输出态都是经典信号，用量子力学的语言来描述，也即是：其输入态和输出态都是某一力学量的本征态。如输入二进制序列0110110，用量子记号，即10110110>。所有的输入态均相互正交。对经典计算机不可能输入如下叠加Cl10110110>+C2I1001001>。

b经典计算机内部的每一步变换都将正交态演化为正交态，而一般的量子变换没有这个性质，因此，经典计算机中的变换(或计算)只对应一类特殊集。

相应于经典计算机的以上两个限制，量子计算机分别作了推广。量子计算机的输入用一个具有有限能级的量子系统来描述，如二能级系统(称为量子比特)，量子计算机的变换(即量子计算)包括所有可能的幺正变换。因此量子计算机的特点为：

c量子计算机的输入态和输出态为一般的叠加态，其相互之间通常不正交;

d量子计算机中的变换为所有可能的幺正变换。得出输出态之后，量子计算机对输出态进行一定的测量，给出计算结果。由此可见，量子计算对经典计算作了极大的扩充，经典计算是一类特殊的量子计算。量子计算最本质的特征为量子叠加性和相干性。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算，所有这些经典计算同时完成，并按一定的概率振幅叠加起来，给出量子计算的输出结果。这种计算称为量子并行计算，量子并行处理大大提高了量子计算机的效率，使得其可以完成经典计算机无法完成的工作，这是量子计算机的优越性之一。

4.量子智能计算

自Shor算法和Grover算法提出后，越来越多的研究员投身于量子计算方法的计算处理方面，同时智能计算向来是算法研究的热门领域，研究表明，二者的结合可以取得很大的突破，即利用量子并行计算可以很好的弥补智能算法中的某些不足【5】。

目前已有的量子智能计算研究主要包括：量子人工神经网络，量子进化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神经网络算法和量子进化算法已经成为目前学术研究领域的热点，并且取得了相当不错的成绩，下面将以量子进化算法为例。

量子进化算法是进化算法与量子计算的理论结合的产物，该算法利用量子比特的叠加性和相干性，用量子比特标记染色体，使得一个染色体可以携带大数量的信息。同时通过量子门的旋转角度表示染色体的更新操作，提高计算的全局搜索能力。

目前量子进化算法已经应用于许多领域，例如：工程问题、信息系统、神经网络优化等。同时，伴随着量子算法的理论和应用的进一步发展，量子进化算法等量子智能算法有着更大的发展前景和空间。

5.量子计算的应用

1. 量子叠加态的计算魅力。在经典物理学中，物质在确定的时刻仅有确定的一个状态。量子力学则不同，物质会同时处于不同的量子态上。因为处于叠加态，这就意味着，量子计算一次运算就可以处理210=1024个数(从0到1023被同时处理一遍)【6】。以此类推，量子计算的速度与量子比特数是2的指数增长关系。一个64位的量子计算机一次运算就可以同时处理264=18446744073709551616个数。如果单次运算速度达到目前民用电脑CPU的级别(1GHz)，那么这个64位量子计算机的数据处理速度将是世界上最快的“天河二号”超级计算机(每秒33.86千万亿次)的545万亿倍。

量子力学叠加态赋予了量子计算机真正意义上的“并行计算”，而不像经典计算机一样只能并列更多的CPU来并行。因此在大数据处理技术需求强烈的今天，量子计算机越来越获得互联网巨头们的重视。

2. 肖尔算法――RSA加密技术的终结者。1985年，牛津大学的物理学家戴维・德意志提出了量子图灵机模型的概念。随后贝尔实验室的彼得・肖尔于1995年提出了量子计算的第一个解决具体问题的思路，即肖尔因子分解算法。

我们今天在互联网上输入的各种密码，都会用到RSA算法加密。这种技术用一个很大的数的两个质数因子生成密钥，给密码加密，从而安全地传输密码。由于这个数很大，用目前经典计算机的速度算出它的质数因子几乎是不可能的任务。但利用量子计算的并行性，肖尔算法可以在很短的时间内通过遍历算法来获得质数因子，从而破解掉密钥，使RSA加密技术不堪一击。

量子计算机会终结任何依靠计算复杂度的加密技术，但这不意味着从此我们会失去信息安全的保护。量子计算的孪生兄弟――量子通信，会从根本上解决信息传输的安全隐患。

6.量子计算机的应用前景

目前经典的计算机可以进行复杂计算，解决很多难题。但依然存在一些难解问题，它们的计算需要耗费大量的时间和资源，以致在宇宙时间内无法完成【7】。量子计算研究的一个重要方向就是致力于这类问题的量子算法研究。量子计算机首先可用于因子分解。因子分解对于经典计算机而言是难解问题，以至于它成为共钥加密算法的理论基础。按照Shor的量子算法，量子计算机能够以多项式时间完成大数质因子的分解。量子计算机还可用于数据库的搜索。1996年，Grover发现了未加整理数据库搜索的Grover迭代量子算法。使用这种算法，在量子计算机上可以实现对未加整理数据库Ⅳ的平方根量级加速搜索，而且用这种加速搜索有可能解决经典上所谓的NP问题。量子计算机另一个重要的应用是计算机视觉，计算机视觉是一种通过二维图像理解三维世界的结构和特性的人工智能。计算机视觉的一个重要领域是图像处理和模式识别。由于图像包含的数据量很大，以致不得不对图像数据进行压缩。这种压缩必然会损失一部分原始信息 参考文献

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6. White T.Hadoop： The Defintive Guide，California：O’Reilly Media，Inc.2009：12-14

7.王蕴，黄德才，俞攸红.量子计算及量子算法研究进展.

第三篇：学科前沿讲座论文

研究生课程论文

课程名称：学科前沿讲座

姓名：臧宁宁 学号：1049731602549 学院：汽车工程学院

专业：车辆工程专硕

班级：163班

2016年 12 月 28 日

车网互联(V2G)技术浅析

臧宁宁

(武汉理工大学汽车工程学院;车辆工程163班;1049731602549)

摘要：针对城市高峰电力负荷大、持续时间短的特点，采用车网互联(V2G)模式，通过电动汽车集群晚间低谷充电，白天停驶时反馈给电网以支持高峰电力负荷，有利于城市电网削峰填谷，并提高能源利用效率。文章首先介绍了V2G研究的意义及其经济性，而后介绍了V2G的试现方法，V2G研究的关键问题：智能管理策略、双向充电器，最后对我国V2G技术的进一步发展提出了相关建议。

关键词：V2G：实现方法;智能管理策略;双向充电器

Abstract：For the city peak power load, short duration characteristics, the use of car network interconnection (V2G) model, through the electric car cluster evening trough charging during the day and suspended feedback to the grid to support the peak load, is conducive to urban power grid Valley, and improve energy efficiency. In this paper, the significance of V2G research and its economy are introduced. Secondly, the key techniques of V2G are introduced, such as intelligent management strategy, bi-directional charger, and some suggestions for further development of V2G technology in China. Keywords：V2G;implementation method; intelligent management strategy; bi-directional charger

引言

电动汽车以电为动力，作为智能电网的重要组成部分，其动力电池可以理解为电网中一个移动的分布式储能单元，具有清洁、高效、环保等特点。由此形成了“车—电”互联(Vehicle to Grid，简称V2G)的概念，即车辆与电网在受控状态下，实现能量、信息双向互动，将动力电池看成不仅是车辆的动力源，也是重要的移动储能介质。当车载动力电池需要充电，则电能从电网流向汽车。当汽车暂停使用时，也可以把车载电池中的电能反送给电网系统。电动汽车V2G充放电模式的应用，是电动汽车能源供给体系中的重要形式之一，也是智能电网建设的重要内容。采用 V2G 模式可对电网起到削峰填谷的作用，从而减少电力建设投资，提高能源利用效率。

图1.1 电网供应图

1.V2G研究的意义

现在的电网实际上效率并不是非常高，因为一是成本较高，再就是容易造成浪费。图1.1和1.2是电网的供应和需求图，将两图进行对比，可以看出：在用电高峰期，电网的供应难以满足需求，一般采用增建调峰电厂或调峰机组解决;而在用电低谷时，大量的电力被浪费。

图1.2电网需求图

V2G的核心思想就是利用大量电动汽车的储能源作为电网和可再生能源的缓冲，如图2所示。当电网负荷过高时，由电动汽车储能源向电网馈电;而当电网负荷低时，用来存储电网过剩的发电量，避免造成浪费。通过这种方式，电动汽车用户可以在电价低时，从电网买电，电网电价高时向电网售电，从而获得一定的收益。

图2 V2G示意图

现在，插电式混合动力汽车(PHEV)和纯电动汽车(EV)正慢慢进入市场。当这些汽车的数量足够大时，其电池的总容量是相当巨大的，因而可以将其作为电网以及可再生能源系统的缓冲。但是，电动汽车并不能随意地、毫无管理地接入到电网中，这是因为如果电网正处于峰值负荷需求，大量汽车的充电要求必然会对电网产生极其严重的影响;对于汽车而言，除了为电网提供辅助服务外，还必须能够满足日常的行驶需求。因此在向电网馈电的过程中，还必须兼顾汽车自身的能量存储状态，以避免影响汽车的正常使用。综合上述两个方面，非常有必要对电动汽车 V2G 进行研究，协调汽车与电网间的充电和放电，使得既不会影响电网的运行，也不会限制汽车的正常使用。

2.V2G的经济性

《车网互联(V2G)支持高峰电力的技术经济分析》一文中，以带有 30 k W·h 动力电池的电动车集群集中放电来支持上海地区 12 h 的800 MW 高峰电力为例，通过V2G 模式中成本和收益的经济核算 ，发现电动车主和电网企业都能从 V2G 模式中受益 。

文章还对V2G技术的环保价值进行了评估。通过 V2G 模式，一方面可以提高火电机组的发电效率和输配电设备的利用效率，减少发电和输电设备的投资;另一方面还可以提高可再生能源的使用比例。就纯电动车使用而言，其过程是零排放，既无 CO2排放，也无污染物排放。目前我国 70%-80%的电力来自煤电，电动车使用电力驱动间接上还是产生 CO2和污染物排放，如果把煤电的生产环节考虑在内， 其 CO2排放量仍然保持在 120 g/km 左右。通过 V2G 模式可以提高能源利用效率，增加可再生能源电力的比例，从而减少二氧化碳和污染物的排放。因此与风能 、太阳能一样，V2G 模式是一种节能、环保、可持续发展的模式。

3.V2G的实现方法

根据应用对象的不同，可以将 V2G实现方法分成四类。

3.1集中式的 V2G 实现方法

所谓集中式的V2G是指将某一区域内的电动汽车聚集在一起，按照电网的需求对此区域内电动汽车的能量进行统一的调度，并由特定的管理策略来控制每台汽车的充放电过程。由于此种方式采用统一的调度和集中的管理，可以实现整体上的最优，例如通过先进的算法可以计算每台汽车的最优充电策略，保证成本最低及电力最优利用。 3.2自治式的 V2G 实现方法

自治式 V2G 的电动车经常散落在各处，无法进行集中的管理，因而一般采用车载式的智能充电器，它们可以根据电网发布的有、无功需求和价格信息，或者根据电网输出接口的电气特征(如电压波动等)，结合汽车自身的状态(如电池 SOC)自动地实现 V2G 运行。由于不受统一的管理，每台电动车的充放电具有很大的随机性，是否能保证整体上的最优还需进一步研究，此外，车载充电器还会增加电动汽车的成本。 3.3基于微网的 V2G 实现方法

基于微网的 V2G 实现方法，实际上是将电动汽车的储能设备集成到微网中，它与前边两种实现方法的区别在于，这种 V2G 方法作用的直接对象不是大电网，而是微网。微网是一种由负荷和微型电源共同组成的系统，它可同时提供电能和热量;微网内部电源主要由电力电子器件负责能量的转换，并提供必需的控制;微网相对于外部大电网表现为单一的受控单元，并可同时满足用户对电能质量和供电安全等的要求。

3.4基于更换电池组的 V2G 实现方法

基于更换电池组的 V2G 实现方法，其源于更换电池组的电动汽车供电模式。它需要建立专门的电池更换站，在更换站中存有大量的储能电池，因而也可以考虑将这些电池连到电网上，利用电池组实现 V2G。这种方法的原理类似于集中式 V2G，但是管理策略上会有所不同，因为电池最终是要用来更换的，所以必须确保一定比例的电池电量是满的。它的实现迫切需要统一电池及充电接口等部件的标准。

4.V2G研究的关键问题

4.1智能管理策略

4.1.1 从电网角度分析

电网各个发电单元的作用不相同：容量较大的发电单元价格便宜，但是响应速度慢，适用于提供基本负荷;容量较小的单元价格昂贵，但响应速度快，一般用于峰值负荷。管理策略的制定就是利用 V2G 尽可能减少电网对昂贵发电单元的依赖，并减少无功补偿装置的使用。这就需要电网根据自身的负荷状况、可再生能源的发电状况以及 V2G 单元可用容量等信息，事先计算出对各 V2G 单元的有功和无功需求，并给出合理的电价。

对此问题的处理可以分为两种方式，第一种是由电网直接对接入的每台电动车连同其他发电单元进行统一调度，采用智能的算法来控制每台汽车的V2G 运行。第二种方式是在电网与电动汽车群之间建立一个中间系统。该中间系统将一定区域内接入电网的电动汽车组织起来，成为一个整体，服从电网的统一调度。这样电网可以不必深究每台电动车的状态，只需根据自己的算法向各个中间系统发出调度信号(包括功率的大小、有功还是无功以及充电还是放电等)，而对电动汽车群的直接管理，则由中间系统来完成。 4.1.2 从用户角度分析

电动汽车 V2G 的智能充放电管理策略描述的是这样一个过程：中间系统根据电动汽车的充电需求对能量进行合理的供应，同时根据电网需求将电动汽车能量反馈给电网。对于每一台与电网相连的电动汽车而言，一方面要通过 V2G 来提供辅助服务，另一方面还要从电网获取能量为电池充电。但是，不论是提供辅助服务(放电)还是从电网获取能量(充电)，其过程并不是随意地，毫无限度的，它需要实时考虑电动汽车当前及未来的状况，如电池 SOC、未来行驶计划、当前的位置、当前电力价格以及连网时间等信息。这样做是为了在保证正常行驶的前提下使用户获得最优。

对于电动汽车智能充放电管理策略的研究，主要涉及如何对各电动车进行协调充电;制定管理策略寻找最大化车主利益的最优方案，例如在电价便宜时为电动车充电，电价昂贵时向电网提供服务。大多数管理策略只适用于 V2G 运行的某一方面，有的适用于频率调节，有的适用于调峰，并没有提出一个统一的策略。 4.2 V2G 双向充电器

要使电动汽车实现 V2G，需要在电网和汽车

间配备双向的智能充电器。此双向充电器必须具有为电动汽车电池充电的功能，同时产生最小的电流谐波，也应具有根据调节向电网回馈能量的能力。

一般来讲，双向充电器由滤波器、双向 DC-DC变换器以及双向 AC-DC 变换器组成。当充电器工作于电池充电模式时，交流电首先通过滤波器滤除不期望的频率分量，然后通过双向 C-DC 变换器将交流整流成直流。由于双向 AC-DC 变换器的输出电压可能与直流储能单元的电压不匹配，还需要一个双向 DC-DC 变换器来保证合适的充电电压。当变换器工作于电池放电模式时，其过程则恰好相反。

5. 结论

随着电网负荷的快速发展,电网峰谷差逐年增大,电网调峰压力越来越大。如今大力开发和利用新能源的发展战略进一步加大了各电网的调峰和调频的难度。V2G技术给未来电网的调峰和调频问题开辟了新思路。

目前，我国正大力发展电动汽车产业，考虑到 现阶段我国智能电网的发展水平，V2G 的发展可适当参考以下两条建议：

(1)在建设电动汽车基础设施过程时，尽量考虑V2G因素，建设方便于V2G技术的设施。

(2)建立 V2G 试点工程，进行适当宣传，使广大电动汽车用户了解V2G技术的益处。 参考文献

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第四篇：学科前沿讲座心得

08营销一班

汤申萍

0806100117 在科学技术和信息技术的带动下，经济全球化的进程逐步加快，企业面临的竞争已演变为价值链与价值链之间的竞争，为了提高供应链管理对我绩效，要做到拥有高效运行机制的同时建立一个科学合理的供应链及其管理系统。因此，供应链优化势在必行。

今天企业面临的最大挑战之一，就是要对从未有过的需求变数做出快速的反应。很多原因导致了产品和技术的生命周期缩短，企业间的竞争压力也导致产品的频繁变化。为了应对这个挑战，企业需要集中力量做到比以前更敏捷，以便在更短的时间内对产量和种类的变化做出反应。一条快速的供应链能够是企业更加快速的发展。

供应链的定义是：供应链是围绕核心企业，将供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终客户连成一个整体的功能网链结构，通过对信息流、物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。供应链管理的基本概念使供应商、制造商、分销商、零售商和最终 用户形成整体的功能网链;包括所有加盟企业(节点企业);从原材料供应开始，直至最终产品;通过供应商到用户的物料链、信息链和资金链，实现增值链，即使相关企业都有收益(多赢)。

首先，供应链管理把产品在满足客户需求的过程中对成本有影响的各个成员单位都考虑在内了，包括从原材料供应商、制造商到仓库再经过配送中心到渠道商。不过，实际上在供应链分析中，有必要考虑供应商的供应商以及顾客的顾客，因为它们对供应链的业绩也是有影响的。

其次，供应链管理的目的在于追求整个供应链的整体效率和整个系统费用的有效性，总是力图使系统总成本降至最低。因此，供应链管理的重点不在于简单地使某个供应链成员的运输成本达到最小或减少库存，而在于通过采用系统方法来协调供应链成员以使整个供应链总成本最低，使整个供应链系统处于最流畅的运作中。

第三，供应链管理是围绕把供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商有机结合成一体这个问题来展开的，因此它包括企业许多层次上的活动，包括战略层次、战术层次和作业层次等。

尽管在实际的物流管理中，只有通过供应链的有机整合，企业才能显著地降低成本和提高服务水平，但是在实践中供应链的整合是非常困难的，这是因为：首先，供应链中的不同成员存在着不同的、相互冲突的目标。比如，供应商一般希望制造商进行稳定数量的大量采购，而交货期可以灵活变动;与供应商愿望相反，尽管大多数制造商愿意实施长期生产运转，但它们必须顾及顾客的需求及其变化并作出积极响应，这就要求制造商灵活地选择采购策略。因此，供应商的目标与制造商追求灵活性的目标之间就不可避免地存在矛盾。

供应链是一个动态的系统，随时间而不断地变化。事实上，不仅顾客需求和供应商能力随时间而变化，而且供应链成员之间的关系也会随时间而变化。比如，随着顾客购买力的提高，供应商和制造商均面临着更大的压力来生产更多品种更具个性化的高质量产品，进而最终生产定制化的产品。

在听讲座的时候老师讲得很认真，我也带着解决以下五个问题尝试着学习。包括物流管理与供应链管理的关系处理，物流企业和生产制造企业物流的视觉差异、物流管理战略和战术问题的区分与协调、反映物流领域的最新研究与实践成果及理论性与实用性相合共五个问题。

学习的过程可以分为两个阶段，一从被动地听老师授课，起初就觉得讲座理论性太强，而可感性又不高，难以更好的理解书中的理论，没法更好地学习知识点，二对课本上所提到的案例加上老师的讲解后，案例具体的指出存在的相关问题，并提出的对应的解决措施，我对课程理论的学习进入了半知半解的状态，有了一定的认识、了解、感悟，通过听讲座我对书本的理论又有了进一步的认识，可感悟有了进一步的提升。对比自己本学期所学到的知识及能力，感觉自己再具体提出相关解决措施的时候，没办法更好的调研、分析，得出解决的方案，理论与实际的两者结合不够，没办法列出更为具体且行的方式以解决问题，提出方案的可操作性都有待提升。

自己学习方面的转变由只是老师讲解，转变到了自己主动去了解、学习。通过自己上网下载相关案例，学习更多的东西。这就是我这学期有学习进步的地方。

不足之处：由于是第一次听这一类的讲座，自己没办法去了解到哪些途径与方法能够更好的解决我们的问题。 通过本学期的学习，我明显的感觉到了，在看待问题，分析、解决具体问题方面的能力，明显不足，心态上有些急切，很想学习相关方面的具体解决问题的知识，进一步提升自己。

在进一步学习的方面，我希望老师能再强化学生在这方面的意识，旨在合适的时候指出学生的不足和问题，让学生更好的意识到问题，有何途径去更好的解决问题，灌输树立学生们树立这方面的意识或习惯。

学生和老师的沟通不足，导致学生上课没办法更好的与老师所讲解的内容，能有知识。思想或思维上的碰撞，擦出思维碰撞的火花。在讲座之前，老师能先提前跟下节课有关的案例，课后让学生更好的在课前提出相关的问题，讲座上引导学生更好的在课前思考提出相关的问题，讲座上引导学生广泛地参与到思考与讨论中出现了什么问题，为什么会出现问题，怎么去解决问题，为什么要这么去解决问题，如何具体的提出相关可行具体的方案去落实。这样子就能更好地让学生对理论与运用有更深地认识了。

通过这次讲座我不仅学习到了专业知识，也使得我的视野更开阔了，学习能力也提高了。我觉得这是我踏上社会之前收获的一笔财富。

第五篇：学科前沿讲座 心得

学科前沿讲座报告

郝倚天 2011021142

报告人：电子工程学院 张福贵老师 地点：1104 时间：2014年12月1日(星期一)14:00 本次讲座，张老师首先介绍了气象雷达的发展历史，接着介绍了相控阵雷达的相关情况，最后详细介绍了数字信号处理在气象雷达中的应用。

一、气象雷达发展概况

美国在80年代初开始研制全相干脉冲多原普勒天气雷达，1988年开始批量生产，并由此组成的美国下一代天气雷达网(NEXRAD)作为美国气象现代化的重要组成部分开始实施。WSR-88D多普勒天气雷达不仅提高了探测能力，还具备了获取风场信息的功能，并提供了丰富的监测和预警产品。2000年NEXRAD业务布网完成，包括了158部业务雷达，分布在美国本土以及近海和岛屿，雷达间的最大距离为250海里。NEXRAD网的布设，大大提高了对灾害性天气，尤其是暴雨的预报能力，对龙卷形成前奏-中尺度气旋和机场附近的下击暴流的识别具有特殊的能力。上世纪末，美国开始NEXRAD Open System的改进工作，重点在双线偏振技术的引入和数据网络结构的改进。计划在2010年完成WSR-88D雷达的双线偏振雷达改造。

加拿大自1998起的6年时间内完成了“国家多普勒雷达计划”，主要沿人口密集、灾害性天气频发并造成巨大灾害的海岸线布设了30部多普勒雷达，其中11部多普勒雷达是完全新建的，其余19部则是原有的常规雷达翻建成具有多普勒雷达功能的。雷达的有效探测距离为240 km，多普勒模式下为120 km。目前加拿大正在进行将多普勒模式下的作用距离加大到240 km的技术开发。雷达网的建成，使得对龙卷的预报从几乎不可能到提前15~20 min，对风暴位置和雨雪量级做出了比以前更为准确的预报。欧洲国家由于国土紧密相连，采取联合方式建立雷达网，使雷达探测资料在天气预报中得到充分利用。从1970年代后期，欧盟COST-72(Cooperative in Science and Technology Project 72)项目开始实施并持续了6年，至1980年代中后期的COST-76项目，欧洲形成了世界上两大雷达网之一，共有130多部雷达，其中一半具有多普勒雷达能力，并建立了风廓线雷达网，进行欧洲大面积降水监测和风廓线观测。COST717项目的主要目的是对先进的雷达信息进行评估、演示和记录，如将径向速度、垂直风廓线、反射率、估算出的降水等作为参数，对数值天气预报和水文模式进行评估。

二、相控阵天气雷达

相控阵多普勒天气雷达，主要优势是可以提高获取资料的时间分辨率、进一步提高探测能力。一般雷达均基于机械扫描体制，这种扫描方法一般在6 min内完成14层的扫描，对于快速变化的中小尺度天气过程如冰雹、龙卷、微下击暴流、风切变等过程，用这种传统的方法很难同时满足高时空分辨探测天气过程三维结构和发展演变的需求。

相控阵天气雷达快速而精确地转换波束的能力使该雷达能够在1 min内完成全空域的扫描，同时获取大量的气象信息。所采用的阵列天线是由大量相同的辐射单元组成的孔径，每个单元在相位和幅度上是独立控制的，能得到精确可预测的辐射方向图和波束指向。若干个固态发射机通过功分网络将能量分配到每个天线单元，移相网络又控制每个天线单元的初相位，通过大量独立的天线单元将能量辐射出去并在空间进行功率合成。接收时，各天线单元将接收到的目标回波信号进行相位相加进入接收机。回波信号经接收机放大、滤波后进入信号处理机进行多种模式的信号处理。对信号处理机提取的气象数据进行二次处理得到气象预报需要的气象要素资料。相控阵天气雷达具有常规天气雷达所不具有的许多优点：可以实现跳跃式电扫描波束和天线方向图形状的自适应控制，从而实现多功能探测能力;可充分地将雷达时间和能量资源应用于微弱目标探测能力、目标数据率、分辨率、精度等等技术性能上，因而具有能对付多目标、机动性强、反应时间短、功能多、数据率高、抗干扰能力强、可靠性高等特点。相控阵雷达跟踪孤立的目标是成熟的，但相控阵天气雷达对分布体目标的强度场和速度场的探测能力有待研究;即使是技术上可行，相控阵天气雷达的阵面天线造价十分昂贵，近期在发展中国家难以实现业务化和组网。

三、数字信号处理的应用

雷达信号处理则是为完成雷达数字信号检测和信息提取功能所采取的实施手段。物体的反射回波是微弱的高频信号,经过变频、放大和滤波等处理变成具有一定强度的模拟信号(时间上连续，幅度上可为任意实数值)。数字处理须采用模拟-数字转换器,把模拟信号转换成为数字信号(时间上离散，幅度上分层)，然后进行各种运算和处理。早期的雷达信号处理，几乎全部是模拟的。50年代出现利用计算机进行信号处理的雷达系统。这是雷达数字信号处理的开端，功能还仅限于自动检测。

同模拟信号处理相比，采用数字信号处理的优点是：①把许多功能综合设计在一部处理机中，可以根据外来指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用。②精度仅与字长有关，不像模拟处理那样，性能与使用人员的调整有关，因此性能稳定可靠。③有利于高速大规模集成电路的应用，从而可使信号处理机的重量减轻和体积缩小。同其他领域的数字信号处理相比，雷达数字信号处理的特点是信号带宽大,因而采样率高,并且实时输出。因此，单位时间内的处理量(或称吞吐率、解题率)极大。

数字转换器把模拟视频信号转换成数字信号,从原理上可分为三个步骤，即采样、保持和分层。在脉冲雷达中，数字信号处理可划分为周期内处理和隔周期处理两大部分。周期内处理是指对一个周期之内的回波脉冲进行匹配或最佳滤波处理，使单个脉冲的信-噪比达到最大;隔周期处理是指对多个周期中回波脉冲串的复包络进行匹配或最佳滤波处理，使整个脉冲串中某时刻的信-噪比达到最大。对于周期内处理，采样周期应小于或等于测时延(距离)的分辨单元。对于隔周期处理，采样周期可以长达一个重复周期。

数字信号处理可分为四类，即线性非时变、线性时变、非线性非时变和非线性时变。在理论上最容易解决的是线性非时变型的处理。这一类型的模拟处理用线性常系数微分方程描述，从而可以用傅里叶级数或傅里叶变换求解。同样，这一类型的数字处理可以采用线性常系数差分方程描述,从而可以用Z变换或离散傅里叶变换求解。

采用状态变量法解决线性时变型数字处理的分析问题效果较好。这种方法尤其适用于利用电子计算机进行仿真分析。关于含有非线性性质的数字处理，只能对特定问题进行计算机仿真计算，而不能应用叠加原理。

信号处理方法有两种，一种是信号依次进入而形成信号流，另一种是执行完一条指令再执行下一条指令，形成指令流。雷达中的数字信号处理机可采用这两种方法中的任一种，也可以兼用两种方法。一般来说，采样速度高而功能较简单者宜用前者;采样速度较低而功能复杂者则宜采用后者。