您的位置: 专家智库 > >

韩春阳

作品数:9 被引量:14H指数:2
供职机构:清华大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金更多>>
相关领域:文化科学交通运输工程自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 3篇专利
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇文化科学
  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 5篇博士后
  • 3篇网络
  • 2篇训练集
  • 2篇载重
  • 2篇数据集
  • 2篇网络模型
  • 2篇维度
  • 2篇流动站
  • 2篇后处理
  • 2篇测试集
  • 2篇车辆
  • 1篇新人
  • 1篇信息维
  • 1篇学术
  • 1篇学术环境
  • 1篇移植性
  • 1篇以人为本
  • 1篇运行数据
  • 1篇招收
  • 1篇招收工作

机构

  • 9篇清华大学

作者

  • 9篇韩春阳
  • 5篇邓芳
  • 4篇裴欣
  • 3篇马艳秀
  • 2篇胡坚明
  • 2篇何丽
  • 1篇张毅
  • 1篇姚丹亚
  • 1篇张毅
  • 1篇何丽

传媒

  • 1篇中国人才
  • 1篇中国公路学报
  • 1篇山西农业大学...
  • 1篇中国博士后

年份

  • 1篇2024
  • 3篇2022
  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2012
  • 1篇2007
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
我国高校博士后发展政策的实证分析--以清华大学优秀博士后评选的实施为例
博士后培养是高等教育体系的重要组成部分,从实证层面研究博士后发展政策,对整个高等教育的政策研究都具有重要意义.本文以清华大学优秀博士后评选为例,通过政策分析来探究博士后发展政策是如何被实施,以及在内外环境变化中是如何被修...
邓芳马艳秀何丽韩春阳
关键词:高校管理博士后
一种基于改进PointNet的轨迹数据出行方式识别方法和装置
一种基于改进PointNet的轨迹数据出行方式识别方法和装置,方法包括:对出行者出行的原始轨迹数据进行预处理,将预处理后得到的数据集划分为训练集、验证集和测试集;根据预处理后得到的数据集中数据维度的大小,构建改进Poin...
裴欣胡坚明黎荣松岳云韩春阳贾邵程
博士后就业问题探析
博士后制度建立30年来,随着人才高消费的降温和博士后规模的大幅扩大,博士后的就业问题显得越来越突出.博士后出现就业问题的因素包括博士后自身内在因素、人力资源市场供需关系因素和博士后培养体制因素.博士后就业问题需要国家主管...
马艳秀邓芳何丽韩春阳
关键词:博士后就业问题政策环境
博士后招收进站“大家谈”
2014年
清华大学是全国首批设立博士后科研流动站的单位之一。自1986年招收博士后以来,目前累计招收博士后7300余名,在站博士后1300余人。“十二五”期间我校围绕“逐步稳定博士后规模,提高博士后质量”博士后工作目标,采取了系列措施,尤其是博士后招收工作中,加大优秀生源吸引力度,严格把好入口关。
韩春阳邓芳
关键词:博士后科研流动站招收工作博士后工作
以人为本,培养创新人才——清华大学为博士后培育良好学术环境的实践被引量:1
2007年
邓芳韩春阳
关键词:培养创新人才博士后流动站学术环境以人为本
基于深度学习的车辆载重确定方法及装置
本发明提供了一种基于深度学习的车辆载重确定方法及装置,基于深度学习的车辆载重确定方法包括:获取待确定载重车辆的加速度;根据预先建立的长短时记忆网络模型提取所述加速度的时序特征数据;根据所述时序特征数据以及预先建立的全连接...
裴欣岳云宿旸韩春阳游晶姚丹亚
文献传递
一种基于改进PointNet的轨迹数据出行方式识别方法和装置
一种基于改进PointNet的轨迹数据出行方式识别方法和装置,方法包括:对出行者出行的原始轨迹数据进行预处理,将预处理后得到的数据集划分为训练集、验证集和测试集;根据预处理后得到的数据集中数据维度的大小,构建改进Poin...
裴欣胡坚明黎荣松岳云韩春阳贾邵程
博士后培养质量调查与分析——以清华大学为例被引量:5
2012年
清华大学作为国内博士后人数最多的高校,承载着培养高质量博士后队伍的特殊使命。在创建有特色、高水平的世界一流大学进程中,如何提高博士后的培养质量以满足当今社会对人才的高度需求?文章通过调查问卷的形式对一百多位博士后合作导师进行了调查,对回收的问卷进行了深入的研究和分析,以期不断提高博士后培养质量,为国家输送更多优秀的战略型、复合型、创新型的高层次人才,并不断开创博士后工作的新局面。
邓芳韩春阳何丽马艳秀
关键词:博士后
基于深度学习的货车载重实时估计方法研究被引量:8
2022年
为了解决现有货车称重技术在实时性、可靠性、便捷性、扩展性和精确性等方面的问题,提出一种基于人工智能方法的货车载重实时估计技术框架,包括网联车载传感设备与数据采集模块、网联云平台与数据处理模块和基于车辆动力学的AI估重算法模块,运用车辆动力学原理,借助人工智能理论方法,通过感知车辆行驶时的运动参数特征,实现对车辆载重的实时测算。通过自主设计研发的物联网车载传感设备和云平台,实现对多车行驶运动特征信息的动态采集和集成处理,进一步对车辆加速度特征进行提取,构建基于双向长短时记忆网络(LSTM)的车辆质量估计模型,通过学习车辆运动特征与车重之间的非线性关系,在实时估计的基础上实现对货车质量的精确测量。研究结果表明:在车辆自估重测试中,基于车辆历史数据训练的LSTM模型,在每分钟逐点估计时,80%以上样本点的平均相对误差为3.58%,按照行程估计的误差为3.15%;在车辆间交叉估重测试中,采用其他车辆历史数据所训练的模型进行逐点估计的平均相对误差为5.29%,行程估计的误差为3.42%;相比于现有技术,所提出的技术框架在测算自动化、精准化,设备便捷化、普适化以及面向监管的实时性、覆盖性方面均有显著优势,在物流调度、货物监管、安全运输、能耗监测等方面有广阔的应用前景。
韩春阳韩春阳裴欣岳云裴欣田珊张毅
关键词:交通工程超载管理
共1页<1>
聚类工具0