摘要:随着个性化、多元化服务生产范式的发展,生产线需要及时更新以响应市场需求。针对传统生产线布局欠合理、工位负荷不均衡、人工操作成本较高等问题,文章提出一种基于多目标优化的智能生产线优化模型。该研究通过结合典型问题,验证模型的有效性。经过实验测算,生产节拍得以缩减,产线平衡率及产品加工成本均实现显著优化。由此表明,基于改进的非支配遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的智能产线多目标优化研究,对提升生产线效率具有实际应用价值与指导意义。
摘要:文章从源网荷储系统经济性和环保方面入手,以运行成本、环境保护成本之和最小化为目标,建立了微电网环保与经济调度模型,并采用改进惯性因子和粒子变异的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真实验结果表明,改进的粒子群算法比传统的粒子群算法具有更好的寻优能力和更快的计算能力,验证了文章算法的有效性与优越性。文章发挥了分布式新能源资源的经济性与环保型特点,解决了多能互补系统的复杂性、约束多重性与目标多元化问题。
摘要: 针对现有的传统算法在交通信号灯标识识别方面难以应对光照环境复杂、检测目标小带来的检测准确率低、识别速度慢等问题,文章提出了一种基于注意力机制 YOLOv9 改进算法。在主干网络中,交通信号灯标识图片默认输入分辨率为 640×640 pixels。文章将输入分辨率提升至 1280×1280 pixels,提升小目标的发现能力。文章设计了注意力机制模块,将通道和空间位置 2 个维度的信息应用到特征图中,增强对红绿灯小目标的定位和识别能力;利用 Focal-EIoU Loss 权值均衡数据集中 9 种数据集类别不平衡的问题,从而完成交通信号灯标识的精细识别。实验结果表明,在不同天气、不同时段制作的 9 个类别 9000 张测试集上,识别平均精度均值(mean Average Precision, mAP)达到 97.7%,召回率达到 97%,相较于未改进前分别提升了 8.9%,10.2%。相对于其他的主流模型算法,该识别算法在复杂光照背景下具有对交通信号灯标识更好的检测应用效果。
摘要:高职院校是我国教育体系的重要构成。随着社会对各层次人才需求愈加旺盛,高职院校规模日益壮大,财务报账压力倍增,智慧财务系统逐渐在高校中得到广泛使用。智慧财务系统中的票据自动识别模块虽然大大简化了教职工报账的工作量,但也为票据伪造提供了发展的温床。文章以C院校为例,针对财务票据伪造手段日趋隐蔽和智能化,提出了一种基于OpenCV的多特征融合检测算法,旨在实现高效、精准的票据真伪识别。该方法通过提取票据的表层视觉特征和防伪专属特征,生成强判别性特征向量,通过结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)构建分类检测模型,实现对复刻伪造、篡改伪造、合成伪造3类典型伪造票据的精准识别。实验选取高校常用的3类财务票据为样本,构建标准数据集开展多组实验对比。结果显示,该算法明显优于传统单一特征及等权融合方法,是一种高效适用于高校票据验伪方法。
摘要:航站楼全景视频图像智能拼接融合方法主要依据图像间对应的匹配点计算变换参数并直接迭代像素灰度值完成融合,缺乏图像重叠区域的平滑过渡处理,导致图像质量较差。对此,文章提出基于优化SIFT算法的航站楼全景视频图像智能拼接融合方法,以柱形投影为核心,依据图像宽高和拍摄角度确定投影参数,通过反正切等函数实现原始坐标到柱形投影坐标的映射,以此消除图像畸变。文章通过构建多尺度空间并定位关键点,捕捉全景图像不同尺寸的结构特征,采用最近邻与次近邻距离比值法对图像特征点进行匹配,计算航站楼全景视频图像之间的变换矩阵对图像进行拼接处理,同时采用加权平滑融合的方式分配重叠区域像素权重,使图像在重叠部分平滑过渡。在实验中,文章对提出的方法进行了图像质量的检验。测试结果表明,采用提出的方法进行全景图像智能拼接后,全景图像结构相似性均值达到0.88,具备较为理想的拼接融合效果。
摘要:针对符号执行技术在智能合约安全分析中易出现路径规模快速膨胀、分析效率受限的问题,文章在统一的软件配置与 SmartBugs 数据集下,对路径优化前后的符号执行算法进行了系统评估。该研究在不改变原有语义求解框架的基础上,引入面向路径搜索过程的优化机制,并从多项关键指标出发量化分析优化策略对整体分析性能的影响。实验结果表明,该方法能够在显著降低分析时间开销的同时,有效抑制无效路径扩展,且在漏洞识别能力方面保持稳定表现。
摘要:针对传统道路运输车辆管控的传输时延高、定位精度低等痛点,文章构建了基于5G的车辆实时管控系统,融合物联网(Internet of Things, IoT)、北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System, BDS)、边缘计算(Edge Computing, EC)设计四层架构,以适配百色市多类型运输差异化管控需求。项目试点结果显示,5G管控系统对百色市三类运输车辆管控效果显著,危险品运输事故率0.09%、温压异常识别率99.1%,普通货运调度优化率提升50.30%。相较4G,其综合违规率降85.1%,调度响应时间短79.2%,单辆车年均运营成本降2.3万元。研究证实,5G为车辆实时管控提供优质技术支撑,可为道路运输行业数字化转型提供参考。
摘要:随着低轨(Low Earth Orbit, LEO)卫星技术的成熟,其低时延、高覆盖等优势日渐明显,在南北极、无人区、海洋领域、应急救援等不同场景扮演了重要角色。结合上述场景,文章提出了一种基于低轨卫星的便携式手持终端的实现方法,通过主控蓝牙SoC与低轨卫星通信模块、高精定位模块、多种传感器的融合使用,结合可靠的软件系统,以小型化、便携式的方式实现短报文、轨迹跟踪、SOS紧急救援等功能,通过蓝牙与汽车、船只、手机等智能设备连接,拓展多种使用场景。
摘要: 针对民用无人机“黑飞”行为带来的监管需求, 以及传统无人机射频信号识别模型参数量大、计算复杂度高、难以部署于资源受限设备的问题, 文章提出了一种基于 MobileNetV3 的无人机射频信号轻量化识别方法。该方法首先利用短时傅里叶变换 (Short Time Fourier Transform, STFT) 将一维射频信号转换为二维时频图像, 以表征信号在时间与频率域中的分布特征; 随后, 构建基于 MobileNetV3 的轻量级卷积神经网络模型, 对无人机射频信号进行特征提取与分类识别。该研究以 DroneRF 公开数据集为实验数据, 对 6 类主流民用无人机射频信号开展识别实验。结果表明, 文章所提方法的整体识别准确率达到 94.2%, 在与 VGG16、ResNet50 等经典网络保持相近识别性能的同时, 模型参数量降至 5.4 M, 模型的计算量, 即十亿次浮点运算 (Giga Floating-point Operations, GFLOPs) 分别降低了约 98.6% 和 94.6%, 单张图像推理时间分别缩短了约 92.5% 和 82.5%。研究结果表明, 该方法在识别精度与模型复杂度之间取得了较好平衡, 可为无人机射频信号实时检测与边缘部署提供参考。
摘要:随着全球半导体产业格局的深刻变革,RISC-V 架构凭借其开放、灵活、可扩展的技术优势,正成为推动芯片自主创新的重要力量。无锡市作为长三角地区重要的集成电路产业基地,具备良好的产业基础与创新资源,抢抓 RISC-V 发展新机遇,对实现芯片产业自主可控与高质量发展具有重要意义。文章在分析 RISC-V 芯片技术特征与全球发展趋势的基础上,系统梳理无锡市在 RISC-V 芯片研发、设计、制造及应用生态等方面的现状与瓶颈,结合国内外先进地区发展经验,从政策支持、技术攻坚、产业链协同、应用场景拓展和生态体系建设等方面提出针对性对策建议。
摘要:针对传统校园车辆管理系统存在的识别精度受环境干扰显著、通行效率低下、车位资源利用率不均衡、安全预警滞后、数据安全管控薄弱等问题,文章结合校园场景访客车辆多、低速行驶场景广、多出入口数据同步需求高、车位类型差异化明显的特点,设计并实现了一套基于轻量化多尺度注意力卷积神经网络(Lightweight Multi-Scale Attention Convolutional Neural Network, LM-MSACNN)的校园车辆管理系统。系统以改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)为核心感知引擎,通过多尺度特征融合、通道注意力机制、多模态数据融合等关键技术进行优化。实验结果表明,系统各项指标均优于传统CNN、YOLOv5s、MobileNetV2模型,为高校智慧交通建设提供了可落地的技术方案。
摘要:随着信息技术的蓬勃发展,教育管理领域正从信息化向更深层次的数据化、智能化变革。传统学生管理系统局限于单维静态数据的存储与查询,在多维度数据深度挖掘、育人决策支撑方面存在明显不足,难以满足“三全育人”背景下精准育人的需求。文章以四川财经职业学院为实践背景,基于Qt跨平台框架,设计开发了一套基于多维数据分析的学生信息管理系统,整合统计图分析、词云分析与人工智能(Artificial Intelligence, AI)分析技术,实现对学生学业、行为、心理、经济、体质等多维度信息的聚合挖掘与可视化呈现。应用结果表明,该系统可有效打破“数据孤岛”,精准识别学生成长拐点,动态匹配育人资源,显著提升了学生管理精准度,为教育决策提供科学数据支撑,助力“一生一策”的精准育人落地。
摘要:随着智慧图书馆建设的深入推进,图书馆服务呈现高度的开放性与互联性,业务系统对外包服务及开源组件的依赖日益加深。然而,外包服务商的验收交付往往导致图书馆面临资产底数不清、漏洞响应滞后等隐性风险,严重威胁智慧图书馆信息化资产安全与服务的连续性。为此,文章引入软件物料清单(Software Bill of Materials, SBOM)技术,提出了一种全生命周期的软件供应链透明化治理路径,构建了包含准入审计、动态监测与协同响应的透明化治理体系,利用自动化工具实现对数字资产成分的精准溯源与风险追踪。通过推行供应链透明化治理,图书馆能够有效打破信息不对称,实现从被动防御向主动治理的转型,为智慧图书馆的高质量发展筑牢安全基石。
摘要:为有效应对卫星任务管控系统研制软件测试人力资源受限、传统人工设计测试用例效率低、质量参差不齐等问题,文章研究并实现了一种基于大模型驱动的测试用例智能生成方法。该方法融合领域知识库向量存储、增强检索生成和多智能体协作等技术,有效提升了大模型输入的精准性,突破了大模型幻觉导致测试用例采纳率低的局限性,极大地提高了测试设计效率和测试用例质量,为后续大模型全面落地软件测试提供了可扩展的技术架构。
摘要:针对隧道交通监控中光照剧变、检测质量波动及数据关联不稳导致的车辆多目标跟踪性能下降问题,文章提出了一种隧道交通车辆多目标跟踪方法。基于 DeepSORT(Deep Simple Online and Realtime Tracking,DeepSORT),文章引入检测质量系数并结合车道运动先验构建自适应卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)模型,融合运动、外观、形状一致性及检测质量信息建立关联代价函数,并设计二阶段分级匹配策略。UA-DETRAC(University at Albany Detection and Tracking)数据集实验结果表明,该方法的 MOTA、IDF1 和 HOTA 分别提高 4.2、4.1 和 5.4 个百分点,IDSW 减少 117 次,具有良好的稳定性与鲁棒性。
摘要: 数据信息化项目招标评审涉及价格、技术、商务、合规、竞争等多个维度, 而当前招标采购更侧重“程序正确”, 有评审指标体系不全面、评价指标权重难确定等问题, 影响评标结果的公正性与科学性。因此, 构建多目标多准则的招标评价模型, 是选择合适供应商的关键。文章利用层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP), 并对对比矩阵进行改造, 构建数据信息化项目招标评价模型, 提出了一套科学的评审模型制定方案, 并以项目案例说明: 该模型可有利于制定科学的评标方法与评标标准, 有助于评审专家给出准确评价, 有助于选出合适的供应商。
摘要:气固两相流系统在能源、化工等领域应用广泛,准确表征颗粒尺度传热特性是理解多相流传热行为的关键。颗粒解析直接数值模拟虽能精确获得单颗粒努塞尔数,但其高昂计算成本限制了大规模应用。文章提出了一种基于机器学习的预测方法,建立从颗粒群微观结构到单颗粒努塞尔数的快速映射模型。模型以颗粒位置信息、雷诺数及局部固含率为输入特征。文章通过颗粒解析模拟生成高保真数据集,覆盖不同雷诺数与固含率工况,在此基础上系统对比多种机器学习算法,筛选出深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)作为最优模型。通过与模拟结果对比,文章验证了模型的准确性与泛化能力。研究表明,引入颗粒位置信息能有效捕捉颗粒间相互作用对传热的影响,所建模型在多种工况下均表现良好。文章为高效评估颗粒尺度传热特性、突破颗粒解析模拟效率瓶颈提供了新路径。
摘要:针对当前防汛抗旱信息系统存在的地图制图门槛高、应急地图支撑不足等问题,文章以提升防汛抗旱应急决策能力为核心,依托数据治理、GIS模板制图及系统开发等技术,设计了面向应急决策的GIS防汛抗旱辅助制图支撑体系,构建了“五层五维”技术支撑架构和防汛抗旱专题数据库,制作了防汛抗旱地图模版,研发了支持省市县三级业务协同及在线制图的防汛抗旱辅助制图系统,实现了水利险工隐患信息的“上报—审核—入库”在线管理、一张图展示和专题检索,提供了从地图模版选取、要素配置、符号化渲染到打印出图的快速制图能力。目前,该成果已在江苏省防汛抗旱指挥工作中实现业务化应用,支撑隐患数据上报审核、协同制图等应用场景,为省市县水利部门业务协同及应急制图提供了可靠的技术平台。实践结果表明,该系统降低了防汛抗旱专题地图制图的技术门槛,提升了地图制作的规范化水平与出图效率,为其他地区防汛抗旱应急决策辅助制图研究提供了可复用的技术路线与实践参考。
摘要:文章针对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)节点能耗分布不均、冗余能耗突出等问题,分析能耗产生机制,构建能耗数学模型,提出融合改进模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类与功率自适应调节的综合能耗优化技术。仿真实验结果表明,该技术可使节点平均能耗降低38.6%,网络生命周期延长42.3%,优于传统算法,为WSN节点能耗优化提供了可行技术路径,具有较强学术价值和工程应用意义。
摘要:雷达电源系统的稳定性、可靠性、高功率密度化是其发展趋势。基于此,文章创新性地采用“隔离全桥+整流+交错并联BUCK”电路方案,实现了DC550 V母线直流电压下的小型化脉冲电源设计,将高压550 V直流电压转换为隔离48 V直流电压输出,为阵面TR组件供电,同时具备输出过压、过流、短路保护等功能。实验表明,文章设计的阵面电源额定工作电压可达到48 V,稳压精度≤1%,最大脉冲电流可达140 A,纹波≤480 mV,最大负载动态响应时间≤200 μs,电源模块尺寸为265 mm×55 mm×14 mm,性能优越。
摘要: 针对高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat, APT)预警的问题,文章首先构建了以卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型为核心的特征学习方法;其次,在模型决策层中引入了Stacking集成学习框架,并提出了一种自适应权重决策融合机制以优化多模型预测结果的整合过程;最后,构建了集成学习实验平台对方法进行了测试。实验结果表明,改进后的Stacking集成学习模型在准确率、精确率以及召回率等指标上均优于传统Stacking方法。
摘要:针对目标检测中精度、效率及多尺度目标适配等问题,文章提出了专为无人机影像设计的CMD-DETR增强型多尺度、小目标检测框架,实现性能提升。首先,引入通道感知(Channel Attention, CA)模块构建轻量高效主体网络,以空间通道注意力机制替代传统卷积,在降低参数与浮点运算量的同时,增强小目标检测能力,相较于原始ResNet-18骨干网络精度更优。其次,设计感知幅度线性注意力模型(Magnitude-Aware Linear Attention, MALA-A)模型,采用线性复杂度注意力机制与幅度校正技术,在保证实时性能的前提下,提升弱目标响应敏感度,增强编码特征的可区分性与稳定性。最后,在检测头引入分布式焦点损失函数(Distribution Focal Loss, DFL)提升边界检测精度,强化模型对多尺度目标的检测能力,进一步提升检测精度与鲁棒性。实验结果表明,CMD-DETR在检测精度和运行效率2个方面都有显著提升,为无人机影像目标识别提供了一个高效而且可行的解决办法。
摘要:人工智能(Artificial Intelligence, AI)等技术的加速迭代,在为公共图书馆智慧化转型赋能的同时,也催生出具有新形态的网络安全问题。鉴于当前图书馆普遍存在的防护资金有限、设备升级滞后等现实约束,提升馆员网络安全素养成为强化风险防控的关键路径。文章以襄阳市图书馆为案例,旨在深入剖析当前公共图书馆所面临的网络安全风险演化特征和图书馆员在网络安全素养方面存在的不足,积极探索图书馆员网络安全素养提升路径,为公共图书馆构建起适应AI时代的网络安全防线。
摘要:人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术与工程教育的深度融合已成为教学改革的新范式。作为物联网工程等专业的核心课程,“传感器原理与应用”在传统教学模式中面临原理抽象、应用滞后、实验固化等问题。文章旨在系统探索AI技术赋能“传感器原理与应用”课程改革的创新路径。通过分析课程现状,文章构建“AI+”课程改革总体框架,提出“原理可视化、案例动态化、实验虚拟化、评价个性化”的四维改革模式。该模式着力于提升教学互动性、学习精准性与实践前沿性,以期为同类工程类课程的改革实践提供理论价值与参考路径。
摘要:人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快速发展为传统工科教育带来了深刻变革,同时提出了新的要求。基于当前工科课程教学现状,文章指出现有教学模式的局限性以及AI赋能的不足。文章提出AI支撑的新工科创新教学模式,围绕智能教学工具应用、个性化学习路径设计、协同学习平台搭建及智能评估反馈机制展开。从教学体系智能化重构、个性化培养路径设计、教师角色转型以及校企合作机制深化4个方面,文章探究AI如何推动工科教育与产业发展需求深度融合,从而为培养面向未来、具备综合素养与创新能力的工程人才提供实践路径。
摘要: 全球数字化转型与职业教育高质量发展的双重驱动下, 构建敏捷响应产业变革的课程动态更新机制成为破解“校培岗需”脱节难题的关键。基于“岗课赛证”融通视角, 文章提出以“能力矩阵”为核心、人工智能(Artificial Intelligence, AI)赋能支撑的数据驱动式课程动态更新机制。通过系统解构岗位能力清单、技能大赛规程和职业技能等级证书标准三类能力来源, 以“无线网络优化”课程为例, 文章构建能力矩阵。该研究设计了“需求感知—矩阵映射—内容生成—教学实施—效果评估”五层闭环更新流程, 并引入 AI 技术赋能各环节, 实现了课程更新的智能化、精准化和高效化。