摘要:为解决无人机在复杂环境中执行图像识别任务时面临的小目标尺寸、遮挡干扰与多变视角等问题,文章构建了基于深度学习的目标识别技术路径,系统设计涵盖图像采集设备配置、预处理增强机制与数据集构建流程,针对小目标识别的精度瓶颈,引入特征金字塔与注意力机制优化特征提取网络结构,结合空洞卷积与正则化策略提升模型表达能力与训练稳定性。部署方面,通过剪枝、量化与模型蒸馏实现识别算法在Jetson嵌入式平台的轻量化运行,在多类典型场景下开展精度与实时性能测试。实验结果表明,所提系统具备良好的鲁棒性与工程可部署性,为低空智能感知应用中的识别精度提升与边缘部署提供了有效技术支撑。
摘要:铁路轨道平顺性直接影响列车运行安全与乘客舒适度,传统检测方法效率低且依赖人工,难以满足现代铁路智能化运维需求。文章基于无人机LiDAR技术,提出一种融合点云数据处理与智能诊断模型的轨道平顺性分析方法,通过设计多旋翼无人机搭载激光扫描仪和导航设备的采集方案,获取高精度轨道三维点云数据。该方法在轨道高程偏差检测中精度达到 ±2mm ,轨距误差率低于 1.5% ,同时开发的支持向量机诊断模型对轨道不平顺类型的分类准确率为 93.7% ,可快速识别轨道局部沉降与方向偏移问题,为铁路养护部门提供可视化决策支持。
摘要:针对现有用于应急救援的无人机通信网络结构所存在的通信延迟高、节点存活率低等不足,文章设计了一种基于节点动态相对定位与改进Q学习的通信网络构建方案。构建SINR模型并基于链路信噪比值和可移动的Sink节点来优化网络结构,在路由路径的选择引入了经过改进的Q学习方法,通过Q值的持续更新及变化的关键参数,提升强化学习的奖励值,进而识别出最佳的通信路由路径。仿真结果显示:提出无人机通信网络延迟仅为1.22s,剩余普通存活节点数量为20个,同时识别了全部待检测物体。由此可以证明,该无人机通信网络结构具有良好的健壮性和适用性。
摘要:文章针对多无人机协同飞行的低空通信需求,系统研究了信道特性、组网架构与关键技术,提出了面向动态场景的通信组网策略。研究表明,在强干扰环境下通信中断概率降至 5.8% ,频谱利用率提升至 89% ,在物流配送与应急救援场景中分别实现 40% 效率提升与 73.6% 时延优化,为中等规模无人机协同任务提供可靠技术支撑。
摘要:网络安全运维工作是网络安全防护工作的关键环节。网络安全人工运维存在人员值班强度大、反应速度慢、缺乏有效监控手段、运维质量高度依赖运维人员技能和经验等问题,运维工作通常只能采取被动应对措施,网络安全压力巨大。人工智能技术赋能的网络安全运维体系能够有效解决上述问题,显著提升网络安全的防御能力、响应速度和运营效率。
摘要:随着互联网的高速发展,网络安全问题已渐渐成为影响大数据应用的重要因素。文章研究了差分隐私中关于隐私保护而又不影响计算性能的方法,通过利用局部敏感度以及动态平滑因子进行噪声分布的自适应调整以权衡隐私保护与数据可用性。文章给出了一种自适应平滑度优化算法,通过AdultCensusIncome数据集进行实验验证,结果表明,相较于拉普拉斯机制而言,该方法在不同的隐私预算下所得到的结果都具有更低的KL散度(Kullback-Leibler Divergence)以及JS散度(Jensen-Shannon Divergence),能够较好地保留原始数据分布特征,而且在对脱敏数据进行计算时也更加稳定。文章研究了利用差分隐私的优化办法,同时也给大数据环境下的差分隐私优化保护提供了一种有效的解决办法。
摘要:高校校园网面临着越来越复杂的攻击方式,传统的被动式防御已经难以对抗不同种类的、随机出现的各种攻击。基于此,文章提出了基于强化学习的主动防御体系并对其进行相关理论的探讨,将校园网络环境抽象为可交互的攻击-防御马尔可夫决策过程,设计了正向奖励与负向惩罚的复合奖励机制,同时通过深度函数逼近及多目标强化学习方法对策略优化问题进行求解。分析结果表明,该体系可以在保证业务连续性的基础上获取更好的主动防御能力,为校园网络智能安全防护提供了理论与实践依据。
摘要:文章设计了基于STM32实现的一种多模态智能门禁系统,在使用STM32f103c8t6作为控制核心的基础上,融合了人脸和虹膜2种不同的生物特征,采用融合层的匹配算法实现了多模态的身份识别。在算法的设计上,该方法运用了特征提取、相似度计算、分数归一化以及质量自适应加权融合等方法来弥补单模态存在的易出现误识或拒识的问题,在硬件方面通过将人脸识别模块、虹膜采集模块、IC卡模块等融合成为一个一体化的数据采集和处理模块,将多个应用功能进行集成。实验结果表明,该系统可以正确识别已录入身份信息并有效地拒绝非录入身份信息,为在低功耗嵌入式环境中实现智能门禁设计提供了一种可实施的方案。
摘要:中成药作为中医药的重要组成部分,其药方种类繁多、数据庞大,传统查询方法存在效率低、准确性差等问题。文章提出并实现了一种基于BGE M3-Embedding 模型的中成药药方智能查询系统。该系统采用 Erupt框架与Flask框架构建前后端架构,结合MySQL数据库实现药方数据管理,通过文本向量化与相似度计算优化查询流程,极大地提升了药方查询效率,同时支持基于处方语义的智能检索,为中医药临床应用提供了高效的信息化解决方案。
摘要:为响应国家智慧交通、数字交通战略部署,全方位提升隧道感知能力,满足隧道管理精确化、立体化管控需求,文章提出了通过部署高清卡口、激光雷达、高清监控等智能终端,采用雷视融合、人工智能、物联网技术,依托数字时空底座,搭建虚实联动的全要素数字化交通智能感知网络,构建隧道数字孪生管控系统,实现隧道内车辆厘米级精准定位、全域态势实时感知、全要素信息数字化重构、应急事件分级响应、隧道资产数字化运维等业务场景,推动隧道管理从被动响应向主动防控转变,助力构建绿色低碳、安全高效的现代化交通体系。
摘要:在“双高计划”引领职业教育高质量发展的时代背景下,高职院校传统的预算管理模式面临与战略规划脱节、资源配置粗放、执行监控滞后等严峻挑战。文章探讨人工智能技术赋能高职院校预算编制,系统构建以数据驱动预算编制为基础、以人工智能融合零基预算为方法、以资金分配优先为决策中枢的理论模型,从自动化精准化编制预算、驱动资源配置优化、加强预算执行监控和支持科学预算决策等方面探索实践路径,为高职院校通过人工智能赋能实现预算管理的战略性、科学性与高效性转型提供理论框架与实践方案。
摘要:在遇到多尺度、噪声干扰大的信号时,传统长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型精度会受到一定的影响。为此,该文章提出一种基于小波分解和LSTM相结合的方法来进行风电功率的超短期预测。文章通过对原始功率序列进行小波分解来获得功率序列的不同尺度的分量;利用LSTM网络对不同的分量单独建模,并且获得相应的预测值;根据得到的预测值再利用功率序列重构公式将这些分量合并在一起,达到对整个功率序列重建的目的。实验通过GEFCom2012风电功率预测数据集对该方法进行验证,结果表明,所提方法在误差方面相比传统LSTM方法拥有更好的效果,说明该方法不仅具有较强的精度,还具备一定的稳定性。
摘要:传统方法难以表征多峰分布,深度学习模型缺乏可解释性。为准确预测通行时间,优化交通管理,文章基于可解释时间序列预测的神经基展开分析(Neural Basis Expansion Analysis for InterpretableTimeSeriesForecasting,N-BEATS)网络框架,使用堆叠的“后向重构 + 前向预测”机制,显式分解时间序列的趋势、季节性和残差分量,以预测通行时间分布。后向重构可捕获历史数据中的固有模式,前向预测通过分解成分来预测通行时间,这不仅提高了预测精度,还增强了结果的可解释性。文章基于高速公路电子不停车收费系统(Electronic Toll Collection,ETC)的节假日和工作日数据,发现N-BEATS 预测的相对误差明显低于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)及其多头注意力变体等基线模型,在高波动情景下具有更强的稳定性和适应性。全连接架构和残差传输策略可以有效地减少复杂交通模式的预测偏差。实验表明,N-BEATS框架在通行时间分布预测中准确性和可解释性良好,为智慧交通管理提供了更具解释性的决策支撑。
摘要:我国短视频行业用户规模正经历从增量到存量的转变,众多短视频平台出现用户留存率下降、用户增长缓慢的难题,探寻短视频用户的使用意愿影响因素,对短视频行业发展具有重要意义。文章采用文献分析法、问卷调研法和统计分析法,以技术接受模型为基础,构建短视频用户的持续使用意愿影响因素理论模型,通过问卷调查分析影响因素。研究发现感知有用性、感知易用性、感知娱乐性以及信息资源对用户的使用意愿具有显著的正向影响,信息资源、社会环境正向影响感知有用性、感知易用性以及感知娱乐性。其中,社会环境因素并不能直接作用于短视频用户的持续使用意愿,而是间接产生效应。
摘要:随着高清摄像设备在城市交通领域的普及,交通卡口采集的过车信息呈现爆发式增长态势。这些海量数据为构建交通起讫点(Origin Destination,OD)矩阵提供了丰富的基础资源。然而,面对庞大的数据体量,传统的串行计算模式存在处理速度慢、响应时间长等问题,难以适应实时分析的业务要求。针对这一瓶颈,文章设计了基于Spark 平台的交通OD 矩阵计算(Spark-based Calculation of TraficODMatrix,Spark-CoTODM)方法,该方法利用Spark平台的分布式并行计算能力,对OD矩阵生成过程进行并行化改造,从而大幅缩短运算周期。测试结果表明,当处理大规模数据集时,所提方法的执行效率得到明显改善。
摘要:为促进公路数字化的深入发展,有必要加速公路基础设施全业务、全要素、全过程的数字化转型进程,而普通国省道三维数字化底座建设是立体交通建设发展的必然需求。文章以江苏省普通国省道三维数字化建设项目为案例,详细阐述了标准规范制定、数据工程实施、数字化底座搭建等建设内容;运用车载激光雷达测量、倾斜航空摄影测量、建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)建模、知识规则驱动等方法开展数据采集与处理工作。完成倾斜摄影三维模型、道路及沿线设施三维单体模型以及交通表现模型的构建,达成三维模型的一体化融合与语义化表达。基于已建成的三维数字化空间底座,该项目在公路资产管理、养护管理、桥梁健康监测等业务管理领域得到了成功应用,为其他地区公路三维数字化转型提供了可借鉴的建设思路。
摘要:为解决高职Python课程教学中存在的内容与行业需求脱节、教学方法理论与实践割裂、学习资源滞后于技术发展以及评价机制单一僵化等问题,文章提出 AI赋能下高职Python课程教学内容重构与微项目设计方案。构建“基础 + 模块 + 应用方向”3层次教学内容体系,设计分层递进的微项目案例库,引入基于概率模型的预测式代码生成、基于语义相似度的智能纠错与基于学情分析的自适应教学脚手架3大AI技术赋能教学实施全过程。基于知识图谱的数字化教学资源生态系统实现了学习资源的精准推送与个性化导航,支持学生多层次、自主化学习。研究成果可为高职院校Python课程改革提供理论参考和实践路径,有助于培养满足产业数字化转型需求的技术技能人才。
摘要:为应对江苏洪泽片区内河交通安全监管过程中多源感知数据融合精度欠佳、协同困难以及异常识别效能低下等问题,文章针对该区域开展多源感知数据融合算法的深入探究。通过剖析船舶自动识别系统、雷达、视频以及水文气象数据的特性,文章梳理出现有融合方法存在标准化缺失、算法简易等弊端。基于此,设计了4层系统架构,在数据层运用最大最小归一化与主成分分析达成标准化处理;在特征层提出基于熵权法与变异系数法的改进加权融合算法;在决策层应用证据理论开展安全状态的研判。基于洪泽湖西南线航道实测数据的验证结果显示:所提出的融合算法在位置估计精度方面,相较于传统加权平均法和卡尔曼滤波法分别提升了 46.3% 和 32.1% ;异常识别F1分数达到92.6% ,相较于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork,CNN)分别提高了10.7和4.8个百分点。该研究成果可为洪泽片区的智慧执法提供技术支撑,亦能为江苏内河多源感知数据融合应用提供参考依据。
摘要:文章基于多普勒频移背景下的载波同步机制,对本地振荡器频率偏移与锁相环失锁概率及相位噪声恶化进行了理论分析。文章提出了一种包含数字锁相环参数优化、辅助频率估计模块和动态门限调整策略的补偿方案。该方案设计了基于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)实现的关键模块并进行了性能测试。测试结果表明,该方案可在不同频偏条件下有效提升锁定成功率与跟踪精度。
摘要:在智能辅助出行技术不断发展的背景下,导盲设备的安全监测也逐渐引起了人们的重视。因此,文章设计了一种基于导盲杖陀螺仪信号的跌倒检测方法。该方法通过分析导盲杖在正常行走、弯腰以及快速坐下等日常生活动作和跌倒动作下的陀螺仪动态特征,提取反映动作幅度、能量及方向等信息的特征向量;针对模糊逻辑系统的隶属函数、规则库的设计,分别构建3个隶属度函数以及模糊命题,采用剩余正常距离计算策略确定与之对应的规则库。实验结果表明,该方法在日常活动和跌倒动作识别上均有高精度、低误报率、低漏报率的特点,具有较高的精确度和可靠性。
摘要:在人工智能飞速发展的时代背景下,具备强大信息生成能力的大语言模型在教育领域的应用受到了广泛关注。文章聚焦于高职高专教育中多模态大语言模型的应用问题及解决方案:其一,通过调查研究确定了3类核心问题,即内容精确性风险、技术认知偏差以及教学融合适配性不足;其二,深入剖析问题产生的根源,从预训练-微调架构与技术特点层面以及多模态融合和语境适应性的技术本质进行探究;最后,构建了多模态大语言模型赋能教育教学的“资源-辅导-评价-协作”四维协同解决方案。
摘要:在应用型本科教育中,“数据结构"课程因抽象度高、学生基础薄弱、参与度不足而面临较大教学困难,尤其在“图的深度优先遍历(Depth-First Search,DFS)”等知识模块中,传统讲授模式难以支撑学生深入理解。为此,文章引入BOPPPS模型,构建了面向应用型本科的数据结构教学设计框架,以“成都熊猫基地景区图”为情境,设计了包含情境导入、目标呈现、前测诊断、可视化推演、参与式学习、即时评价与总结提升的DFS教学案例。结果表明,该结构化教学流程能有效降低抽象知识的理解难度,增强学生的推理能力与学习参与度,改善学习体验,为算法类课程的教学改革提供了可复制的结构化教学范式,对提升应用型本科计算类课程质量具有参考价值。
摘要;地矿类院校智能开采专业传统教学存在情境真实性不足、学科交叉困难及评价局限等问题。文章提出证据导向教学改革框架,将AI转为“第二助教”与“学习伙伴”,构建以任务群为载体的“用AI学开采”新模式。教学从5个维度实施:低门槛AI工具嵌入与证据评价原则、任务群课程结构、典型任务场景开发、过程证据评价体系、条件保障路径。方案强调“结论-证据-规范”一致性及非技术受众可理解性,为工程教育数字化提供可推广范式。
摘要:针对职业院校“STM32嵌入式开发”课程中存在的教学内容低效重复、项目教学形式化及工程素养训练不足等问题,文章提出并实践了以建构主义理论为指导的“步进式”课程改革方案。通过深入产业一线提取并重构4个功能复用、复杂度递进的核心教学项目,形成环环相扣的课程内容序列。在教学实施中,采用“对比-迁移”教学法激活学生先验知识,对标企业开发流程训练迭代开发能力,引入云端仿真平台与协作工具拓展实训时空。改革实践表明,该方案有效激发了学生自主学习的积极性,提高了学习效果,增强了学生创新发展的动力。文章为高职嵌入式课程对接产业需求、系统化培养学生工程实践能力提供了可资借鉴的路径。
摘要;数字经济高速发展,数据成为关键生产要素,各行业对AI数据分析师的需求爆发式增长。该职业融合数据分析与AI技术,是企业数字化转型的核心力量,但当前人才短缺问题突出,传统培养模式存在教学与岗位脱节、实践匮乏、赛证与教学融合不足等短板。文章旨在探索适配AI数据分析师的有效培养路径,通过构建岗课赛证协同育人模式,以岗位需求为导向优化课程设置,整合课程、竞赛、证书等要素,深化校企合作强化实践教学。该模式通过“课岗对接”“赛课融合”与“证课融通”,有效提升学生的技术应用与职业综合能力。该研究为创新AI数据分析人才培养提供了实践方案,对推动职业教育改革提供了有益参考。
摘要:针对开放大学在信息技术应用创新产业(以下简称“信创”)人才培养中面临的专业困境和人才质量不高等问题,文章分析了开放大学体系办学的现状和信创技术专业特点,提出以微专业培养、课程设置改革打通专业培养计划、以职业培训考证及学分银行打通就业及专业实践能力。实践证明,开放大学信创人才培养建设适应就业市场,提升了人才培养的质量和专业影响力。
摘要:随着智能车技术的快速发展,社会对智能车应用技术人才的需求日益增长。文章以产教融合为视角,通过分析当前人才培养现状与问题,结合典型案例,提出基于产教深度融合的“一核双轨三维四阶”人才培养模式,系统阐述了产教融合在智能车人才培养中的具体应用与实施效果,旨在提升学生的技术能力、创新能力与职业发展能力,实现教育链与产业链的精准对接,为智能车产业发展提供高质量人才支撑。研究结果表明,深化产教融合、创新协同育人机制,是培养适应智能车产业发展的高质量技术技能人才的关键路径。
摘要:针对当前高职物联网专业教学中普遍存在的“重技能轻素养、教学与产业需求脱节”等问题,文章以成果导向教育(Outcome Based Education,OBE)理念为理论框架,进行了系统的教学改革与实践。文章构建了融合“技术硬实力”与“职业软实力”的高职物联网专业学生核心能力模型。在此基础上,遵循OBE的“反向设计”原则,将“课程思政”元素以“盐溶于水”的方式系统融入课程目标、项目化教学内容、教学实施与多元评价反馈的全过程。经过一学年的教学实践表明,该模式不仅能有效提升学生的专业技能水平,更在潜移默化中显著增强了学生的工匠精神、职业责任感、团队协作意识和解决实际问题的综合能力,为培养“德技并修”的高素质技术技能人才提供了可复制的路径。