国家41部门联合出手,科研失信将遭43项联合惩戒!

据国家发改委网站11月9日消息,科技部、央行、国家发改委、最高检、民航局等联合签署了《关于对科研领域相关失信责任主体实施联合惩戒的合作备忘录》,旨在加强科研诚信体系建设,建立健全科研领域失信联合惩戒机制,构筑诚实守信的科技创新环境。

备忘录显示,科研领域失信行为责任主体将面临43项联合惩戒,包括一定期限内或终身取消中国科学院、中国工程院院士提名(推荐)资格、院士被提名(推荐)资格。依法限制招录(聘)为公务员或事业单位工作人员。

备忘录显示,实施联合惩戒的对象是在科研领域存在严重失信行为,列入科研诚信严重失信行为记录名单的相关责任主体,包括科技计划(专项、基金等)及项目的承担人员、评估人员、评审专家,科研服务人员和科学技术奖候选人、获奖人、提名人等自然人,项目承担单位、项目管理专业机构、中介服务机构、科学技术奖提名单位、全国学会等法人机构。


(来源:国家发改委网站)

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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