摘要:针对复杂背景下植物病害检测中存在的不同病害纹理特征类似、目标遮挡覆盖严重等问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的植物病害检测方法SPR-YOLOv8。首先引入SPDConv模块,增强模型细粒度特征提取能力;其次在主干网络中加入增加PPA注意力机制,优化模型的关注区域,提高检测精度;最后替换检测头为RT-DETR解码器,加强模型的特征理解能力。实验结果表明,相比基准模型,mAP@50与mAP@50:95分别提高了3.1个百分点和2.6个百分点,证明了改进方法的有效性。
摘要:为提升MIL-STD-1553B总线在高负载场景下对周期与非周期任务的调度能力,本文提出一种基于Slot粒度的混合调度策略。该方法结合固定优先级调度(RMS)与最早截止期调度(EDF),在统一时间片(SIot)划分机制下实现静态与动态任务的协同调度。实验系统由HI-6130控制器与Zynq平台构成,调度器以C语言开发,具备周期任务静态调度、非周期任务动态插入及Slot级抢占控制功能。实验表明,在总线利用率达到 91.38% 的条件下,所有任务均按时完成,验证了所提策略的高效性和可行性,可为复杂航电系统提供通用调度方案。
摘要:高通量测序作为一项在生物医药领域广泛应用的技术,具有快速、低成本地对遗传物质进行测序的优势。利用NGS的高通量特性,条形码(barcode)多重测序技术可将多个样本混合测序,从而大幅提高测序效率并降低成本。然而,面对海量样本的混合(Pooling)实验分组,如何最大化芯片利用率、降低条形码冲突率、提高测序数据质量,已成为关键难点。本研究基于运筹学优化模型和智能优化算法,开发了一套能够快速实现自动化分组的软件系统。该系统能显著提高芯片利用率、缩短分组等待时间,并避免样本索引冲突等问题,实验结果验证了该算法与模型的有效性。
摘要:在复杂网络分析中,社区结构是网络功能与组织的重要表征。现有社区发现方法忽略高阶结构、难以深度融合属性与结构信息,同时嵌入学习与聚类任务分离导致次优解。针对上述问题,提出基于模块度增强与双监督嵌入的社区发现算法(MEDSE)。通过自注意力编码器提取节点属性信息,借助非负模块度矩阵重构图卷积网络,强化高阶拓扑的提取能力,并将属性信息与拓扑信息融合,缓解传统GCN过平滑问题。利用双监督机制来指导模型无监督聚类,使得网络嵌入面向社区发现任务。与14种基准算法进行对比实验,结果显示,MEDSE算法在不同数据集上均能有效进行社区发现,且准确率更优。
摘要:针对无线传感器网络介质访问控制层ContikiMAC协议由于使用固定的无线占空比(RDC),不能适应网络负载的动态变化,提出了一种基于ContikiMAC协议的MAC层自适应动态无线占空比低功耗改进算法。该自适应动态ContikiMAC协议算法通过综合权衡节点网络负载流量、当前节点能量、节点与平均节点功率的偏离度三个关键参数,动态调整RDC。仿真实验证明,自适应动态ContikiMAC协议在多跳复杂的高、中负载流量场景下,网络平均占空比降低了5% ,数据包平均交付率提升了 1% ,端到端平均延迟降低了 15% ,网络性能整体提升。
摘要:为应对城市交通拥堵与环境污染挑战,本文基于演化博弈理论,探讨了不确定性环境下城市居民出行方式选择与地方政府策略的协同演化机制。针对该演化过程中存在的随机扰动,本文引入高斯白噪声构建了随机演化博弈模型,并进行数值模拟分析。研究结果表明:不确定性环境中的随机扰动可提升居民与地方政府的演化速率;降低居民低碳出行成本、增加其高碳出行成本与低碳出行额外收益,以及提高地方政府补贴力度,均能显著提升居民选择低碳出行方式的比例;上级政府处罚对促使地方政府采取引导策略有积极作用,但过重的处罚反而会削弱其引导主动性。在此基础上,本文提出了提高城市居民低碳出行意愿的对策建议。
摘要:近年来,非接触式生理信息感知技术受到了广泛关注,毫米波雷达技术以其非接触性、保护隐私、高精度等独特优势,在生命体征监测、健康监护等领域展现出巨大的应用潜力。本文旨在全面综述毫米波雷达非接触生理信息感知领域的最新研究进展。系统梳理该领域的关键技术,如雷达系统体制以及人工智能与深度学习方法的应用等。介绍毫米波雷达在健康监测、医疗监护等典型场景下的应用研究。总结当前技术面临的挑战,并对未来发展方向进行展望。
摘要:传统安全设备堆叠式的防御手段已不能应对日益多样化、复杂化的网络攻击,网络安全联动响应是该领域的一个研究方向,其可将安全产品的管理上升到安全体系化管理,从全局角度解决系统中存在的安全问题。本文以四川气象信息网络为研究对象,研究网络安全联动系统的构建和安全策略的引入,创新性构建了“业务分级—地址分类—事件适配"的安全联动响应体系,通过差异化策略设计实现关键业务与普通业务的精准防护与全流程控制。实验结果表明,该联动响应系统能依据不同业务地址对安全事件进行处置,对网络安全事件形成了闭环管理,提高了整个网络系统的防御能力。
摘要:单模态特征下进行图纸域文本拼接时仅有浅层语义关联,难以挖掘深层次的语义联系,降低了整合效率。为此,本文针对多模态产品型号知识融合背景下的图纸与文本跨模态整合方法展开研究。首先,运用多层卷积神经网络预处理图纸数据并进行特征提取;其次,基于产品型号知识图谱构建多模态语义空间,将图纸特征提取得到的实体与文本语义表示中的实体进行映射和对齐;最后,通过动态注意力机制实现图纸与文本的跨模态整合。实验结果表明,该方法应用后冗余率最高不超过 0.5% ,平均整合速度达 0.76s/500 组,有效减少跨模态数据中的冗余信息,并降低资源消耗,可满足高实时性与低资源消耗的工业场景需求。
摘要:本文聚焦承载深厚民俗文化内涵与精湛手工艺的清代虎头帽,深入探索基于RealityCapture平台的非遗布艺数字化复原建模技术路径。数据采集阶段,采用智能手机结合自动旋转展示转盘拍摄视频,通过转盘匀速转动完成虎头帽360° 连续影像采集。随后生成高密度点云,构建三维仿真模型,再采用Maya修复细节缺失等瑕疵,最终完成高精度数字复原模型。该技术流程为同类传统布艺非遗数字化保护提供可操作、可复制的实践方案,为非遗活态传承与创新发展注入科技动能。
摘要:在信创工程逐渐普及的环境下,为满足《中华人民共和国网络安全法》对重要网络安全防护的要求,本文基于当前等保2.0标准S3A3级别,以达梦数据库为例,重点针对身份鉴别、访问控制、安全审计和数据加密等重要方面,提出了配置加固方法,以满足等保三级相关要求。
摘要:本文探讨了微视频在数字电路基础实验教学中的应用,围绕教学设计环节分析了当前数字电路基础实验教学面临的挑战,阐述了微视频的制作要点,强调了其应用于教学中的优势。详细介绍了微视频在数电基础实验教学各环节,如课前预习、课堂教学、课后复习中的具体应用方式,并结合实际案例说明其应用效果。研究表明,微视频的应用能有效提升数电基础实验教学质量,增强学生学习效果,为教学改革提供了参考。
摘要:本研究聚焦于混合式协作学习背景下小组画像的构建与应用,旨在探索基于多维数据的小组画像机制对学生学习过程与学习成效的影响。本研究以某高校计算机专业的".NET程序设计课程”为例,采用混合式教学设计,构建包含行为、认知、社交与结果四个维度的小组画像指标体系,并通过动态数据采集与可视化反馈在教学过程中实现小组画像推送。数据分析表明,接受画像反馈的实验组在学习参与度、认知互动、协作行为及学习成绩方面均显著优于对照组,说明小组画像作为一种过程性教学干预手段,能有效激发学生学习动力,优化协作结构,提升教学实效。
摘要:本研究聚焦高职Python课程教学中的现实挑战,探索人工智能生成内容(AIGC)技术的创新应用路径。通过构建评估矩阵优选适配的AIGC工具,有效提升教学内容的丰富性与适用性。基于智慧树AI课堂平台构建动态选代的个性化学习系统,通过精准采集学习行为数据生成差异化学习路径,并结合Trace虚拟编程助手实现实时伴学。研究融合AIGC技术建立多维过程性评价机制,利用自动化评阅与学习行为追踪动态评估学习成效,提升评价的客观性和全面性。教学实证数据表明,相较于传统教学模式,采用AIGC方案的实验组在学业成绩、编程实践能力及学习主动性方面均呈现明显提升。该模式切实增强了教学效能,促进了高质量人才培养,为AIGC技术赋能职业教育提供了实践参考。
摘要:针对当前智能黑板擦设计复杂、实现成本高、推广难度大等问题,本文提出基于云平台的智能控制黑板擦系统的设计思路。采用物联网层次化的设计思路,感知层采用STM32F103RCT6TR处理器芯片对黑板擦控制板中的步进电机驱动电路、信息显示电路、数据存储电路、按键控制电路等进行信息感知和控制;网络层采用ESP12-F芯片进行了Wi-Fi无线网络连接,实现开发板与云平台的通信与数据交互;应用层采用Android技术开发了专用APP程序,实现了人机界面与开发板的数据同步,可直观地远程控制黑板擦的运动。通过智能控制演示装置测试,该系统实现了黑板擦的高效擦拭,具有操作便捷、环保、设计成本低、易于推广等特点。
摘要:本文提出“GLM4+DeepSeek"双模型协同机制,构建中医古籍药膳食疗糖尿病知识图谱。从《中华医典》中检索与“消渴"相关的方剂,构建共包含939首方剂、1015种药材及261种食材的中医古籍药膳食疗糖尿病知识图谱,揭示食材、药材与糖尿病的复杂关联。实验表明,GLM4在知识抽取任务上效果更优(F1值为 93% ),DeepSeek在复杂查询生成和统计分析方面表现出更强的推理能力。本文为大语言模型进行中医知识抽取提供了参考,同时为中医古籍挖掘及中医药现代化研究提供新方法与新思路。
摘要:针对传统学生管理侧重学业成绩、缺乏对学生多维度了解的问题,本文提出通过构建学生画像来全面认知学生的方法。本文将学生消费记录与学业成绩作为多维数据输入至K-Means聚类模型,从而生成具有典型特征的学生画像。在此基础上,进一步采用卡方检验量化验证从画像中体现出的学生消费行为与学业成绩的关联强度。关键词:学生管理;K-Means聚类;消费记录;学生画像;卡方检验
摘要:为解决企业流程治理难题,建立量化评估机制与持续治理机制,构建了一套包含流程梳理、量化评估、流程治理和持续监控的数据驱动型流程治理闭环体系。利用量化评估模型的治理四象限分析法,结合流程健康度评估、治理优先级划分及智能化治理手段,实现业务流程的动态优化。研究表明,该体系通过建立流程管理员责任制、持续监测机制,有效解决了流程冗余、执行低效等问题,为企业构建敏捷高效的流程治理体系提供了方法论支撑。实验证明,针对低质流程的治理,相较于治理前实现了 31.12% 的效率优化。
摘要:研究基于企业标准知识管理中的企业文化、外部支持、管理实体,提出私有知识库构建及大语言模型对接方法,赋能标准知识管理机制构建。首先,企业文化是推进管理体系运行的前提,外部支持是关键环节,管理实体为主要执行部门。其次,构建由代理、注册、核心服务、作业服务、数据库和日志收集器组件构成的私有知识库,通过大语言模型接口配置、私有知识库向量处理、标准知识搭建与调优建立基于大语言模型的企业标准知识管理流程。最后,为提高系统性能,提出以保障知识完整性为前提的标准知识管理机制。实验分析表明,模型与私有知识库的Top-3平均命中率为 90.7% ,平均幻觉率为 4.5% ,满意度评分达到9.4分,本研究旨在保障企业标准知识管理机制的可行性,推动企业规范化发展。