关键词： 行为预测   智能防护   网络安全教育  

摘要： 新时代,高职院校网络安全教育需要在理论与实践中寻找平衡,提升学生的安全意识与操作能力.文章探讨了行为预测与智能防护机制在网络安全教学中的应用,通过分析学习行为数据与实时反馈机制,实现精准教学与动态防护的结合.这种整合方式能够有效提高学生的学习效果和实践能力,为网络安全教学模式的优化提供新的方向.未来,行为预测与智能防护机制将在提升教学效率与应对复杂网络威胁方面发挥更大的作用.

关键词： 现代艺术   后现代艺术   艺术与哲学   观念艺术  

摘要： 艺术从最早的原始艺术不断发展,逐渐出现了分门别类的各种美术体系,而随着宗教以及各种社会关系的出现,艺术又逐渐成为图解宗教的插图,或是其他事物的附庸。最终艺术独立了出来,成为艺术本身。之后发展到了现代艺术与后现代艺术,其间经历了万年。虽然后现代与现代艺术在艺术领域具有不同的风格与观念。但二者又是一脉相承的,现代主义与后现代主义并不能简单地一分为二来看待。这两者之间的区别与联系受到时代背景,思想观念的影响,现代主义强调以自我为中心,重视艺术的独特与独创性,而后现代艺术则消弭了这些独特性。逐渐地,物质艺术转向了观念的艺术,艺术物质的部分成为观念的载体,艺术与哲学的界限也渐渐不清。本文通过对于现代与后现代艺术发展的梳理,结合具体艺术作品进行分析,探究了现代与后现代主义的关系。

关键词： 遗传算法   智慧校园   教学资源调度   染色体编码  

摘要： 针对传统系统存在的调度准确率差、调度效率欠佳等问题,设计基于遗传算法的智慧校园教学资源调度系统。硬件方面,传感器负责收集数据,处理器承担数据运算任务,交互设备为用户提供便捷操作界面;软件方面包含多模块,基础管理模块处理相关数据;算法核心模块设计编码、适应度函数并执行遗传操作;调度展示模块呈现结果与处理申请;系统监控模块保障运行,同时结合MongoDB协同助力智能调度。系统测试表明,与传统系统相比,本系统调度准确率大幅提升,调度效率显著提高,能为智慧校园教学资源优化配置提供有力支持,推动教育管理智能化发展。

关键词： 计算机网络   网络安全防护   人工智能技术  

摘要： 在信息化时代背景下,社会对计算机网络安全问题的关注与日俱增。计算机网络安全直接关系到社会数据与个人信息的安全,因此强化网络安全防护措施已成为当务之急。将人工智能技术应用于计算机网络安全防护中,可有效提高防护效果。基于此,文章对人工智能技术在计算机网络安全防护中的应用进行分析,旨在为构筑更加坚实的网络安全防线提供理论与实践支持。

关键词： 协同控制   交叉口   混行队列   遗传算法   最优控制  

摘要： 针对信号交叉口下的混行交通,以改善交叉口的通行环境为目标,设计了一种分层解耦的信号灯-混行队列协同控制方法。在上层信号灯控制研究中,选取交叉口车辆延误时间计算模型,以车辆平均延误时间最小为目标,提出基于遗传算法的交叉口信号灯上层控制策略;在下层混行队列控制研究中采用“1+N”模式,建立混行队列动力学模型,选取车辆能耗模型,以队列经济性最低为目标,提出基于最优控制的混行队列下层控制策略。在上、下层控制策略验证的基础上,对协同控制方法进行有效性和敏感性研究。研究结果表明,提出的协同控制方法在不同交通场景下,均能有效改善交叉口通行效率和车辆经济性;当最小绿灯时长和控制区长度的取值越小时,车辆平均延误时间和平均百公里油耗改善效果越好。

关键词： 舵机控制系统   直流伺服电机   PID控制器   Ziegler-Nichols方法   遗传算法  

摘要： 文章深入研究了舵机控制系统的建模与优化方法,基于直流伺服电机构建系统模型并推导其动力学方程。通过设计PID控制器并采用Ziegler-Nichols方法进行参数初步整定,建立了初始控制策略。为提高控制性能,引入遗传算法优化PID参数,提升系统的动态响应能力与稳定性。通过MATLAB/Simulink平台进行仿真实验。结果表明,优化后的控制器在响应速度、超调抑制及抗干扰性能上均有显著改进。

关键词： 空间桁架   阻尼杆   改进编码   遗传算法   配置优化  

摘要： 为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼杆的空间桁架结构动力学模型。最后针对两种空间桁架模型,以最大化阻尼杆的减振效果为原则,利用仿真模型开展动力学响应求解和基于改进编码遗传算法的阻尼杆配置优化。结果显示,优化后目标位置的振幅均衰减80%以上,好于优化前的结果,并且算法相较于采用二进制编码的基本遗传算法,收敛速度和稳定性均得到提升。

关键词： 人工智能   结肠镜检查   有效退镜时间   腺瘤检出率   息肉检出率  

摘要： 目的开发一套人工智能辅助结肠镜检查有效退镜时间的计算系统,并评估其临床应用价值。方法首先使用来自武汉大学人民医院的17118张肠镜图片作为训练集和测试集,构建识别不同肠镜视野的深度卷积神经网络模型;随后将此模型与课题组前期开发的体内外识别模型、盲肠识别模型相结合,构建自动计算有效退镜时间的人工智能系统;最后将2020年7月1日至2020年10月10日武汉大学人民医院内镜中心944例结肠镜检查视频纳入回顾性分析,使用人工智能自动计算系统计算有效退镜时间,其中89例追加人工计算,用以评价人工智能自动计算系统的准确度,剩余855例根据人工智能自动计算系统计算结果分成2组,即有效退镜时间<6 min组(n=615)和有效退镜时间≥6 min组(n=240),对比分析腺瘤总体检出率、息肉总体检出率的组间差异。结果有效退镜时间人工智能自动计算系统的准确度达92.1%(82/89)。有效退镜时间≥6 min组的腺瘤总体检出率为37.5%(90/240),有效退镜时间<6 min组为19.0%(117/615),组间差异有统计学意义(χ^(2)=32.11,P<0.001);有效退镜时间≥6 min组的息肉总体检出率为75.0%(180/240),有效退镜时间<6 min组为45.2%(278/615),组间差异也有统计学意义(χ^(2)=61.62,P<0.001)。结论人工智能自动计算系统能够准确计算结肠镜检查有效退镜时间,可用于临床结肠镜检查有效退镜时间的监测。此外,有效退镜时间≥6 min能有效提高腺瘤及息肉的检出率。

关键词： 岩土工程   遗传算法   HSS模型   BP神经网络   小应变参数   参数反演  

摘要： 小应变硬化土(HSS)模型可以有效反映土的压缩硬化特性和小应变特性,非常适合黄土基坑的数值模拟计算。但是,HSS模型包含了11个硬化土(HS)模型参数和2个小应变参数,而这2个小应变参数往往需要采用试验方法确定,获取过程复杂。为了探讨小应变参数的预测方法,采用经过遗传算法优化的BP神经网络模型,即GA-BP神经网络模型,首先根据预设的小应变参数水平经过数值模拟计算得到49组位移数据,然后将得到的数据用于GA-BP神经网络的训练,待GA-BP神经网络的预测误差达到要求之后,再使用实际的位移数据反演得到小应变参数,最后基于预测得到的小应变参数进行数值模拟。结果显示,GA-BP神经网络模型预测的小应变参数在基坑围护结构最大水平位移和地表最大沉降计算方面表现良好,可以应用于实际工程。

关键词： 计算机应用软件   计算机软件开发   AI技术   人机交互   软件开发团队   开发者   开发技术   开发效率  

摘要： 人工智能(AI)技术的迅猛进展正在重塑各行业的工作方式,计算机软件开发领域亦不例外。利用AI技术,软件开发团队能够提升开发效率、改进算法性能,并实现更为智能的人机交互。然而,尽管AI为计算机应用软件开发带来了许多好处,但在实际应用中,开发者仍面临一些困境。因此,在充分认识到AI技术强大潜力的同时,开发者需切实应对这些挑战。鉴于此,本文将深入探讨基于AI的计算机应用软件开发的优势、现存问题与对策、应用技术等,为推动该领域健康发展提供一些有价值的理论基础。