关键词： 计算机网络技术   智能化处理   大数据   网络管理   AI技术   数据融合   信息呈现   智能算法  

摘要： 随着大数据时代的到来,信息呈现爆发式增长趋势,给计算机网络带来前所未有的重大机遇与挑战。在此背景下,人工智能(AI)这一技术工具的优势愈发凸显,且逐渐向着计算机网络技术各领域渗透发展。将大数据和AI技术进行有机结合,可推动网络技术创新发展,也可为网络管理、优化、安全等提供全新解决方案。其中,大数据主要可提供海量网络数据支持,而AI则基于智能化处理分析,以切实提升计算机网络自适应性、自动化性能。本文将深度探究计算机网络技术中AI的实践应用,主要包含智能算法优化、入侵检测、数据融合等多个层面,以期为网络技术智能化转型提供理论支持和实践指导。

关键词： 项目管理   质量成本   遗传算法  

摘要： 质量、进度与费用是舰船装备采购合同履行监督的主要目标,三者之间相互影响、相互制约。为更好地在管理实践中加强对合同履行整体情况的监督控制,通过质量成本模型以及时间成本函数构建出综合优化模型,避免单因素分析中可能出现的偏差,集成管理各个因素。并通过遗传算法,深度搜索项目进展的最优方案,提高预测能力,合理调整项目履行中可能出现的各种偏差。

关键词： 工业锅炉   粒子群算法   智能监测  

摘要： 在工业领域,随着物联网和云计算技术的迅猛发展,智能监测系统在工业锅炉领域的应用逐渐成为研究与实践的焦点。工业锅炉作为生产过程中的关键设备之一,其安全运行和高效性对生产环境至关重要。传统的监测系统在数据采集、分析和实时响应方面存在一定的局限性,而物联网与云计算的融合为工业锅炉监测提供了全新的可能性。探讨一种有效的方法以提高工业锅炉的安全性、稳定性和效率。以火力发电锅炉为对象,构建起基于粒子群算法的工业锅炉智能监测系统,能够通过深入研究和分析物联网与云计算在工业锅炉监测中的应用,揭示新兴技术在提高生产效率、降低能耗、延长设备寿命等方面的巨大潜力,推动工业生产过程的数字化转型,促进工业领域智能化技术的应用与发展。

关键词： 计算思维   人工智能   项目式教学  

摘要： 本文以人工智能课程内容为载体,以计算思维、项目式教学为理论基础,设计了人工智能课程教学的一般教学过程,并以《人脸识别机器人》为例进行了实践教学。实践发现,基于人工智能课程的一般教学过程,能够有效促进学生的计算思维发展。

关键词： 石墨消解   电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)   汞   砷   土壤   沉积物  

摘要： 建立了一种以离心管作为前处理容器,石墨消解仪加热前处理,ICP-MS法测定土壤和沉积物中汞与砷的方法。经标准物质、实际环境样品验证,汞、砷的检出限分别为0.002 mg/kg、0.008 mg/kg,相对标准偏差为0.51%~3.70%,加标回收率为91.4%~98.8%,标准物质的测定结果与标准物质证书的值相符。该方法操作简便,检出限、精密度和准确度均可满足分析要求,适用于测定土壤和沉积物中的汞与砷。

关键词： 机器学习   遗传算法   时效处理   冷轧变形   性能预测  

摘要： 机器学习已经被广泛应用于材料研究领域,然而从成分、工艺多维度进行合金设计依旧是一个不小的挑战。提出了一种机器学习方案,结合材料的物理化学性质、成分、工艺进行合金设计,采用遗传算法对Cu-Ni-Co-Si合金性能预测进行优化;采取递归消除法探索特征与合金性能之间的潜在联系。研究发现,影响合金硬度和导电性的主要工艺是时效处理与冷轧变形。除此以外的物理化学特征主要通过影响自由电子密度和自由电子迁移的自由程,从而对合金的导电率产生影响;通过影响固溶强化和位错强化,从而对合金的硬度产生影响。

关键词： 动作捕捉技术   云计算   智能交互  

摘要： 通过分析动作捕捉技术的现状与局限性,文章提出一个云计算支持的智能交互与解析系统框架。该系统不仅能实时捕捉并解析人体动作,还能通过云端的大数据分析提供更加精准的动作识别和反馈。系统在保证高效率和低延迟的同时,也实现了海量数据的存储与处理。研究结果表明,结合动作捕捉与云计算的智能交互系统在体育训练、远程医疗、娱乐等多个领域均具有广泛的应用前景。

关键词： 人工神经网络   石蜡   熔点   算法   计算机模拟   预测  

摘要： 对于特种石蜡产品来说,有些石油蜡性能的微小差异就会显著影响产品的性能。为了缩短特种石蜡研发时间,提高产品开发效率,更好地指导特种石蜡的生产,提出了基于人工神经网络的石蜡熔点预测模型。以石蜡化学组成C_(18)~C_(37)、异构烷烃、环烷烃、烯烃的质量分数为输入,以总熔点为输出,建立了石蜡熔点神经网络模型。得到的熔点神经网络模型对石蜡熔点预测准确率为99.2646%,表明熔点神经网络模型能精确预测石蜡熔点。

关键词： 计算机教材   知识点选取和组织   人工智能   教育智能   新质生产力  

摘要： 针对传统教材的知识点更新、选择和组织的时效性、系统性和科学性不足,导致教师和学生难以高效且系统地教与学等问题,提出教育智能框架下系统化的智能知识点选取及组织法,以多媒体智能计算教材编写为例,具体介绍如何利用人工智能算法去科学化且高效选取和严谨地组织其知识点,通过实践验证说明效果。

关键词： 可再生能源   发电系统   容量配置   遗传算法  

摘要： 可再生能源如风能和光能,由于其固有的间歇性和波动性,使得其发电功率难以获取,从而给发电系统的稳定性和可靠性带来了挑战,增加了系统运行的复杂性。为了解决这一问题,提出一种针对发电系统的容量配置方法。综合考虑了风力机在特定轮毂高度处的风速以及桨叶扫略面积,计算风力发电机的实际输出功率。同时,依据光伏电池的输出电流,估算光伏发电系统的发电能力。在明确发电系统容量和最大输出功率的基础上,构建容量配置的目标函数,旨在实现发电系统的最优配置。设定风光接入发电系统时的需求功率,采用遗传算法求解目标函数,获取发电系统容量配置最优解,从而提高系统的稳定性和可靠性。根据仿真结果,有效验证了所提方法应用下风电和光伏两种可再生能源的互补性,在时间段内能够更贴近合成曲线的输出,显示出较好的容量配置性能。