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飞机座舱数字信息界面交互设计与情境意识研究综述
高的问题，在全面进入 2D 数字屏幕界面阶段后，飞 机座舱只有少数的传统机械仪表被保留，大部分的飞 行信息数据都由计算机分析后再在主飞行显示器 （ PFD ）上显示出来，这种获取信息的方式大大增强 了飞行员驾驶的安全性。平视显示器（ HUD ）是飞机 座舱人机交互界面的另一种形式。 HUD 可以减少飞 行技术误差，在低能见度、复杂地形条件下向飞行员 提供正确的飞行指引信息。随着集成化和显示器技术 的不断进步， 20 世纪末至今，飞机座舱有着进一步 融合显示器、实现全数字化界面的趋势。例如，我国 自主研发生产的 ARJ21 支线客机、 C919 民航客机， 其座舱的人机界面设计均采用触控数字界面技术代 替了大部分的机械仪表按钮 [2] 。 20 世纪 70 年代，美军在主战机上装备了头盔显 示系统（ HMDs ），引发了空中战争领域的技术革命。 在虚拟成像技术成熟后，利用增强现实（ AR ）技术 可以直接将经过计算机运算处理过的数据和图象投 射到驾驶员头盔的面罩上。例如，美国 F-35 战斗机 的飞行员头盔使用了虚拟成像技术，将计算机模拟的 数字化信息数据与现实环境无缝融合，具有实时显示 和信息叠加功能，突破了空间和时间的限制。 20 世纪 90 年代，美国麦道飞机公司提出了“大 图像”智能化全景座舱设计理念，之后美国空军研 究实验室又提出了超级全景座舱显示（ SPCD ）的概 念，充分调用飞行员的视觉、听觉和触觉，利用头 盔显示器或其他大屏幕显示器、交互语音控制系统、 AR/VR/ MR 系统、手 / 眼 / 头跟踪电子组件、飞行员 状态监测系统等，把飞行员置身于多维度的显示与 控制环境中。此外，在空间三维信息外加上预测信 息的时间维度功能也是未来座舱显示器的发展趋势 [3] 。 2020 年，英国宇航系统公司发布了一款第六代 战斗机的概念座舱，去除了驾驶舱中所有的控制操 作仪器，完全依靠头盔以 AR 形式将操作界面显示 出来。由上述分析可知，未来基于 XR 环境下的虚拟 增强型人机界面将成为飞机座舱人机交互的全新途 径之一。 在学术界，有关飞机座舱人机交互界面的研究也 取得了较为丰硕的成果，其中代表性研究成果见表 1 。
“光伏+”储能微网电站设计要点分析
1）随着分布式光伏统筹上网电价逐年下降以及储能系统成本降低，建设分布式+储能系统实现 分布式电源全部就地消纳具有较好的经济效益，同时利用储能系统每天“两充两放”的特性， 合理利用阶梯电价，提高系统效益。With the distributed PV grid prices and the energy storage system cost decreasing every year, there is good economic benefit to build the distributed + energy storage system to achieve all the local power consumption, and because the energy storage system charges and discharges twice every day, the step tariff , if well employed, can increase the system benefit. 2）通过能量管理系统控制分布式电源+储能系统平滑输出，减小外部气象条件对分布式电源输 出的影响，提高供电电能质量。Achieving smooth output from the distributed power supply + energy storage system by the energy management system, reducing the impact to the distributed power output from the external weather conditions and improving the quality of power supply. 3）通过分布式电源+储能系统组成并网型微电网系统，当电网故障时，自动切换至独立运行模 式，保持重要负荷连续供电/或者利用储能系统代替企业原有设计起到后备电源（UPS）的作 用。When the grid breaks down, the microgrid system that is composed of the distributed power supply + energy storage system automatically switches to stand-alone mode, which maintains continuous power supply or uses energy storage system to replace the UPS in the original design.
深部地热能系统主要挑战与耦合储能的增强型创新开发模式
hibit降低了渗透性，因此需要建立有效的地热系统（EGS）以利用深度地热能。在EGS中，用于液压压裂用于储层刺激，以人为增强的地热储层具有较高的渗透性。当前的深地热储量刺激技术主要是从石油和天然气部门采用的液压压裂过程中借来的，对刺激性能，地震风险控制和有效的地热储层的热萃取产生了限制。这项研究总结了深度地热能的液压压裂的特征：（1）剪切机理主导着断裂诱导的损伤。（2）冷水注入诱导的差分温度所产生的拉伸应力鼓励裂缝进一步传播。（3）连续的水注入使孔压力保持高于地层压力，从而为裂缝保持良好的条件保持开放。因此，EGS中的液压压裂不需要支撑剂。这与石油和天然气井的液压破裂完全不同，这在很大程度上依赖于支撑剂。此外，这项研究系统地分析了EGS的四个主要挑战：低发电能力，注入和生产井之间的连通性差，诱发破坏性地震的风险以及在没有补贴的情况下获得利润的困难。这项研究通过数值模拟研究了Regs的优势。根据创新的破裂和能量回收的各个方面，本研究提出了一种与能源存储相结合的创新增强的开发模式，称为再生工程的地热系统（REGS）。结果表明，与水平井以及不等的间距，区域和注射水的体积的多阶段分裂可以增强注入和生产井之间的连通性。破裂过程在Regs中进行了优化。具体来说，采用了多阶段裂纹。在每个阶段，早期的水注射率迅速增加，并在晚期逐渐下降。这可以防止在井眼压力下突然波动，从而控制诱发地震的幅度并防止破坏性地震。Regs整合了可再生能源的大规模地下存储，实现了多能补充并增强了Regs项目的生产寿命和盈利能力。这项研究的最终成员将为试点项目和标准化促进技术的标准化奠定基础，用于融合的热量和发电，与储能集成在一起，用于中国深地热能。
CRISPR/Cas9 基因编辑技术水稻育种应用的实验教学设计
浙江师范大学生命科学学院国家级生物学实验教学示范中心，浙江金华 321004 摘要：CRISPR/Cas9 基因编辑技术在作物育种中具有重要的应用价值，了解和掌握该技术将为生物学、农学及相关专业的学生从事科研和工作奠定坚实的基础。为将 CRISPR/Cas9 技术融入高校实验教学课程，设计了题为“利用 CRISPR/Cas9 技术增强水稻对白叶枯病的抗性”的创新教学实验。实验内容包括：
人机共同学习的设计模式
人们相信，人工智能推动的技术飞速发展将加强人类与人工智能作为团队伙伴的合作。成功的合作需要合作伙伴相互了解并了解任务。这种人机共同学习可以通过呈现使合作伙伴能够分享知识和经验的情况来实现。在本文中，我们描述了任务环境和研究共同学习的程序的开发和实施。更具体地说，我们设计了特定的交互序列，旨在启动和促进共同学习过程。在一项实验中评估了这些干预措施对学习的影响，该实验使用简化的虚拟城市搜救任务，供人机团队使用。人类参与者与绿野仙踪（即实验者的同伙，执行与基于本体的人工智能模型一致的机器人行为）合作执行了受害者救援和疏散任务。设计的交互序列，即学习设计模式 (LDP)，旨在实现共同学习。结果表明，LDP 有助于人类理解和认识他们的机器人伙伴和团队合作。对协作流畅度和团队绩效均未发现影响。结果用于讨论共同学习的重要性、为研究这一现象设计人机团队任务的挑战以及共同学习可能成功的条件。这项研究有助于我们了解人类如何与人工智能伙伴一起学习以及从人工智能伙伴那里学习，我们设计有意识学习 (LDP) 的提议为未来人机团队的应用提供了方向。
飞机模式控制器的建模与设计...
垂直起降（VTOL）是无人机（UAV）的基本功能。VTOL一方面可以拓展和增强无人机的应用领域，但另一方面也使得无人机控制系统的设计更加复杂。控制系统设计中最具挑战性的需求是实现固定翼无人机对控制指令满意的响应敏锐度以及确保飞机模态通道有效解耦。本文在气动分析的基础上，建立了含有力和力矩的六自由度（6-DoF）模型，并通过计算流体力学（CFD）数值模拟进行气动分析。提出一种基于扩张状态观测器（ESO）的改进比例微分（PD）控制器来设计内环姿态控制，增强了无人机系统对内外部不确定性的抗干扰能力。建立无人机运动方程,将运动方程分解为纵向和横侧两个独立运动分量,设计小扰动条件下的外环控制律;提出一种纵向高度通道总能量控制系统(TECS),将速度控制与航迹控制分离;横侧轨迹跟踪采用L1非线性路径跟踪制导算法,提高曲线跟踪能力和抗风能力。实飞实验数据证明了该方法的有效性。最后,设计了一种控制律。
混合参与者的模块化设计模式
设计模式可以形象地看作是一个盒子学，它是一种有组织结构的表示，以有向图的形式表示，该图由标记节点组成，称为盒子，其关系和依赖关系表示为箭头。使用盒子学可以改善对人工智能系统结构的交流和理解。这项工作旨在使复杂的分布式人工智能系统在设计模式方面更加透明。所提出的设计模式的模块化也促进了复杂人工智能系统的设计和工程。这允许包括自主实体（例如软件代理或机器人）之间交互的描述。因此，盒子学可以与更广泛的分布式人工智能应用和主题相关，例如多智能体系统、联合或多智能体学习、人机协作和社会智能。
设计模式培训（不仅）嵌入式系统
Behavioral Patterns - Example: Handling timer events - Flexible solution based on the design pattern Observer - Practical exercise: Using the observer pattern in the elevator control - Pitfalls in interface design or implementation - "Horizontal" and "vertical" interfaces - Event handling based on the design pattern Command - Practical exercise: Using the command pattern in the elevator control - Example: Traditional implementation of a state machine in C - Object-oriented solution based on the design pattern State -实践练习：使用电梯控制中的状态模式 - 示例：用户定义的内存管理 - 使用分区管理器分区及其管理 - 基于设计模式策略的灵活内存管理 - 实用练习：使用电梯控制中的策略模式 - 示例：具有常见基本结构的策略 - 基于设计模式模板方法
不规则声呐浮标模式的设计和性能...
摘要 - 冷战期间开发了最佳单基地声纳浮标场模式，用于深而均匀的海底环境，其中简单的中值检测范围可用于定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂且动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了多项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到近似最优解。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [D.P.Kierstead 和 D.R.DelBalzo，《军事运筹学杂志》（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多静态主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 包含对移动传感器遗传算法方法的两项重大修改，以解释双静态和多静态声纳浮标场，其中每个接收器都能够观察来自每个源的数据。第一个修改是在结构上，引入了一个新的染色体来描述战术计划。每个声纳浮标都有一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则的模式和非连续的 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模上，引入了一种新的双基地检测模型。它允许相干和非相干处理的组合。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。本文讨论了现实环境中的新染色体结构和模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地将多基地传感器场适应SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们是唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。