深度学习技术，近些年在学术界乃至工业界得到了广泛的关注，并且在计算机视觉、自然语言处理等方面取得了令人瞩目的成果，但是在电力系统深度学习技术还没有得到普及，本文介绍了深度学习的概念、主要网络模型，并对当前电力系统中深度学习的相关应用进行了介绍，最终结合冀北电力公司未来关注的重点"零碳冬奥"、"一网一平台"等，对深度学习技术在电力信息化领域的应用前景进行了展望。

四足机器人研究现状及其展望.doc

为了解决电动汽车的车载电池体积大和里程焦虑等问题，加速电动汽车的推广应用，动态无线充电系统（DWCS）应运而生。介绍了电动汽车智能DWCS的基本框架，从电路结构及系统建模、电动汽车定位、DWCS的控制策略以及与智能电网的相互影响等方面详细阐述了国内外学者在 DWCS 方面的研究工作，然后从系统结构及优化、与无人驾驶技术的融合以及电网和交通网的协同优化策略等方面对电动汽车智能 DWCS 未来的研究方向和发展趋势进行了展望。

现代发动机智能化热管理系统模块研究现状与展望

多孔介质中的流动、传热与化学反应-研究现状及展望 ，姜元勇，，多孔介质分布广泛，研究其中的流动、传热与化学反应问题具有重要的实际应用和科研价值。评述了多孔介质中流动、传热与化学反应的

电压失稳表现为母线电压不可逆转的急剧下降，其灾难性后果是系统崩溃。描述了电压不稳定现象并进行了解释，分析和评述了各种基于静态和动态的电压稳定性研究方法，以及电压稳定的指标计算、预想事故选择和控制措施，总结了各阶段的研究成果。综述了尚未解决的问题，指出了电力系统中电压稳定性分析模型、分析方法和控制措施等方面的研究方向。

对运动目标进行视觉跟踪是机器人技术、计算机视觉等领域研究的热点之一。首先就跟踪技术的研究历史和现状进行回顾和分析，论述按照基于目标区域的跟踪、基于目标特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于目标模型的跟踪四个分支分别展开；其次，对人们在该领域研究所面临的难点进行了归纳和总结；最后对分形理论和生物视觉在跟踪策略中的应用前景进行了展望。

人工神经网络 研究 现状及其展望

分析了论文时序分布特征与能源结构研究进展,从我国能源结构特点、影响因素、优化模型和建议对策等方面综述了能源结构研究现状,并探讨了未来研究方向,以期促进我国能源结构研究工作。研究结果表明:①我国能源结构优化研究论文时序分布以2004年为界,前期研究处于初级阶段,后期论文数量和质量都明显提升,能源结构研究进入快速发展阶段;②我国能源结构特点:以煤为主、石油对外依赖度高、能源效率低、能源技术落后、能源价格体系扭曲、资源配置效率低下等;③影响能源消费结构的因素主要包括能源价格、能源禀赋、经济增长、人口、产业结构、能源消耗量、碳排放约束等;④未来基于清洁煤技术和可再生能源博弈的能源结构转型路径优化的研究可为我国能源行业发展提供借鉴和参考;能源结构评价指标体系的构建,可定量评估能源结构优化工作,具有重大指导意义。

移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析，指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法，并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。