关键词： Artificial neural network   Gyrotactic microorganisms   Magnetohydrodynamics   Natural convection   Square enclosure  

摘要： This study numerically investigates inclined magneto-hydrodynamic natural convection in a porous cavity filled with nanofluid containing gyrotactic microorganisms. The governing equations are nondimensionalized and solved using the finite volume method. The simulations examine the impact of key parameters such as heat source length and position, Peclet number, porosity, and heat generation/absorption on flow patterns, temperature distribution, concentration profiles, and microorganism rotation. Results indicate that extending the heat source length enhances convective currents and heat transfer efficiency, while optimizing the heat source position reduces entropy generation. Higher Peclet numbers amplify convective currents and microorganism distribution complexity. Variations in porosity and heat generation/absorption significantly influence flow dynamics. Additionally, the artificial neural network model reliably predicts the mean Nusselt and Sherwood numbers (Nu\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$\overline{Nu}$$\end{document} & Sh\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$\overline{Sh}$$\end{document}), demonstrating its effectiveness for such analyses. The simulation results reveal that increasing the heat source length significantly enhances heat transfer, as evidenced by a 15% increase in the mean Nusselt number. (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic). (sic)(sic)(sic)(

关键词： 公路交通   交通需求分析   遗传算法   BPR函数   流量反推  

摘要： 面对庞大的公路交通网络,囿于人力成本和环境制约,传统调查方法获取现状OD矩阵实施困难。此时采用路段流量反推OD的方法将成为重要手段,而车流量调查数据相对整个路网是稀疏的,这给OD反推带来了巨大挑战。本文结合现有地图资源,构造专属的路网基础数据,利用车流量调查数据,通过遗传算法完成具有区域流量特征的BPR参数标定,根据反推模型完成路网级断面流量的反推补完,为OD反推和交通需求分析提供数据支撑。

关键词： 智能媒体   交互主体性   AI符号学   符号主义   拟主体性  

摘要： 近以ChatGPT-4o为代表的聊天智能的快速迭代,智能人机交互中包含的主体性问题成为值得讨论重要话题。本文以六十年前麦克卢汉的论断——“有意识的计算机只是人的意识的延伸”为起点,结合人工智能史上符号主义、联结主义、行为主义等重要流派探讨人工智能在人机交互方面的演化发展,从符号交互主体建构的角度揭示了人工智能发展背后的理论依据与哲学基础,进而提出人工智能基于语言符号交互表现出的“拟主体性”其“人类意识镜像”本质。

关键词： 拖拉机发动机   寿命预测   遗传算法   神经网络   相关性  

摘要： 拖拉机发动机剩余寿命预测对于提高工作效率、降低维修成本、延长机器寿命和保障安全运行具有重要意义。通过预测发动机剩余寿命,可以更好地进行资源规划和分配。为此,提出了一种基于遗传算法优化的拖拉机发动机剩余寿命预测模型,结合遗传算法和剩余寿命预测方法,通过优化遗传算法的参数,提高了预测模型的准确性和稳定性。同时,通过收集大量的拖拉机发动机运行数据,提取与剩余寿命相关的特征,基于遗传算法寻找最佳的特征子集建立了预测模型。最后,通过试验验证了模型在拖拉机发动机剩余寿命预测方面的有效性。结果表明:与传统的预测模型相比,基于遗传算法优化的模型具有更高的预测准确性和稳定性,RMSE为6.023,MAE仅为4.531。研究结果可以有效地应用于拖拉机发动机剩余寿命预测和维护决策中。

关键词： 农业机械   路线规划   协同驾驶   遗传算法   GPS定位   三维时空通行状态图  

摘要： 农业机械车辆是现代农业生产中不可或缺的重要工具,能够有效地提高农业生产效率和质量。农业机械车路协同辅助驾驶路线规划系统能够实现对农机车辆的自主导航和驾驶,可以有效地解决其中存在的问题。为此,基于激光雷达传感器获取农田三维地形数据,结合GPS定位信息构建了农田的三维时空通行状态图;然后,通过遗传算法对农机车辆的行驶路线进行规划和优化,构建农业机械车路协同辅助驾驶路线规划系统,对传感器模块、路径规划模块和控制模块进行详细论述。试验过程中,系统经过多次测试和优化,实现了对农业机械车辆的自主导航和驾驶,并能够根据实际情况进行路线规划和优化,路线规划误差值为5~25 m,平均控制精度为1.06 m。研究结果对于推动农业生产的自动化和智能化发展、提高农业生产的现代化水平具有一定的参考价值。

关键词： 计算机网络安全防御系统   人工智能技术   应用  

摘要： 在大数据时代背景下,网络安全防御工作显得尤为重要,同时也面临着前所未有的新挑战。人工智能技术的崛起,为网络安全防御领域带来了新的契机。本文将对人工智能技术进行深入剖析,探讨其如何在大数据网络安全防御中发挥独特作用。通过对具体应用案例的分析,研究人工智能技术在提升网络安全防御能力方面的潜力,并提出有效的人工智能技术应用对策,以期为大数据时代的网络安全防御工作提供有力支持。

关键词： 人工智能   计算机网络技术   运用  

摘要： 本文简要分析人工智能概述,重点强调人工智能在计算机网络技术中的运用价值,并以加强人工智能在计算机网络技术中的应用措施作为切入点,对构建智能网络管理体系、强化网络安全防护、提升用户体验、推动技术创新与融合以及加强人才培养与合作等方面进行研究,期望能够为相关人员提供参考,以此来加强人工智能在计算机网络技术中的应用措施。

关键词： 人工智能   通信计算机信息系统   智能故障诊断  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在通信计算机信息系统中的应用日益广泛。首先,本文探讨了人工智能技术在智能故障诊断、资源优化分配和智能安全防护方面的应用;其次,分析了当前通信计算机信息系统管理中存在的数据处理压力大和安全隐患突出的问题;最后,提出了在人工智能技术驱动下,通过构建智能数据分析平台、强化故障预测与诊断能力以及提升网络安全防护水平等创新管理策略,以期为通信计算机信息系统的高效、安全运行提供理论支持和实践指导。