关键词： 数据采集与分析   智能传感器   用电检查  

摘要： 阐述智能计算在用电检查数据采集与分析中的应用措施，包括部署智能传感器设备、构建智能大数据平台，以及应用先进算法与模型，以实现数据的高效采集、快速传输、精准分析及可视化展示。

关键词： 工业互联网   生产调度   遗传算法  

摘要： 生产调度是工业生产管理的一个重要方面，它涉及安排和优化生产活动的时间表和顺序，以最大程度地利用资源、设备和人力，并确保按照预定计划完成产品的生产。生产调度理论涵盖作业、流水线、资源优化及排程理论等多方面，旨在最大化生产效率、降低成本以及优化资源利用。基于此，选取钢铁企业原料混匀生产过程，以闭环智能维护形式，从模型方法、智能优化方法对问题进行研究，最后通过简化场景对算法可行性进行验证。

关键词： 云平台   资源调度   模拟退火算法   遗传算法   禁忌搜索算法  

摘要： 云平台中的资源需求和负载情况会随着时间和用户需求发生变化,提高了算法平衡局部搜索和全局搜索的难度。因此,为提高云平台的吞吐量,提出基于改进模拟退火-禁忌搜索(Simulated Annealing-Tabu Search,SA-TS)算法的计算资源调度方法。首先,计算资源优先级,并将能耗最小、云服务成本最低和总时延最小作为目标,建立云平台计算资源调度目标函数;然后,采用模拟退火算法改进遗传算法的交叉机制,通过引入接受概率和逐渐降低温度的策略,使算法能够接受较差的解,从而跳出局部最优解,再遵循禁忌搜索思想优化遗传算法的变异机制,通过维护禁忌列表,避免重复搜索已知解,进一步增加跳出局部最优解的可能性。通过平衡局部搜索和全局搜索,使算法在解空间中更精细地搜索;最后,利用改进后的算法求解目标函数,完成对云平台计算资源的调度。仿真结果表明,SA-TS算法的收敛性好,可有效提高云平台的负载均衡性和平均吞吐量。

关键词： 装配式建筑   施工项目   多目标优化   低碳   遗传算法  

摘要： 在“双碳”目标背景下，装配式建筑是建筑行业实现绿色转型的重要手段，对其进行施工管理与优化研究具有重要的现实意义。聚焦装配式建筑施工项目的工期、成本、质量和碳排放四大关键因素，建立低碳视角下多目标优化模型，旨在平衡各目标之间的冲突与协调关系。为提升优化求解的效率与解集质量，采用非支配排序遗传算法三(NSGA-Ⅲ),并结合模拟二进制交叉(SBX)算子对其进行改进，以增强种群多样性与算法的全局搜索能力。通过实际工程案例，对算法的合理性进行验证。结果表明，所构建的模型与算法能够有效地实现工期压缩、成本控制、质量保障与碳排放减少综合优化目标，可为低碳视角下装配式建筑施工项目管理提供科学的决策支持和技术路径。

关键词： 超短超强激光   脉冲X射线   能谱   神经网络   迭代解谱算法  

摘要： 随着激光装置功率密度与重复频率的提高，传统迭代解谱方法，如最小二乘法和期望最大法等，存在解谱速度慢、需要人工输入初始迭代能谱的问题，难以应对超短超强激光产生的脉冲X射线能谱的实时测量需求。针对该问题，提出了基于人工神经网络模型的迭代解谱算法，并完成了算法的开发。使用PIC方法由激光实验参数模拟获得超热电子信息，将超热电子作为源项，利用MC方法模拟获得脉冲X射线能谱及能谱温度，从而建立激光实验参数与脉冲X射线能谱之间的关系。大量模拟获得了激光功率密度为1018～1020W·cm-2的电子能谱及对应的X射线能谱温度，将其作为神经网络的数据集，在Matlab平台完成了神经网络模型的训练。与使用均匀分布谱作为输入谱的传统Gravel算法和EM算法进行对比研究，对本文算法的准确性与解谱速度等关键指标进行了验证测试。研究结果表明：本优化算法在均方差、平均相对偏离度、谱质量、运行速度以及能谱的特征温度准确性等方面均有所提高。目前该算法已成功应用于激光装置上。

关键词： 超图   影响力最大化(IM)   影响冗余   遗传算法(GA)  

摘要： 超图中的影响力最大化问题在各个领域都具有广泛的应用。现有的方法或是对节点间影响冗余的考虑不够充分，或是仅考虑单一度量对节点初始排序，这导致无法准确刻画节点的真实传播值。为同时充分考虑节点间的影响冗余和节点的真实传播值，本文提出了一种基于遗传算法的低冗余超图影响力最大化方法(LR-HGA),该算法在遗传算法的选择操作和交叉操作中考虑这两点。在6个真实超图网络中，基于超图上定义的SI传播模型进行实验，结果表明，与先进的基准算法相比，该算法得到的种子集整体上具有更广的传播范围。

关键词： 房屋建筑工程   造价成本管理   施工图预算   遗传算法  

摘要： 随着我国房屋建筑工程项目规模的扩大，造价成本管理的重要性日益凸显。为实现工期、资源约束下建筑成本与经济效益的平衡，本文提出了一种遗传算法优化施工图造价成本管理的方法。以某住宅项目为例，分析了基于施工图预算初步实现工程量清单编制、定额单价确定及直接与间接工程费计算的方法。在此基础上，构建目标函数和工期、成本资源约束，利用遗传算法对总造价进行优化。通过智能优化施工方案、资源配置及成本分配，实现了造价的最优控制。研究结果表明，优化后的预算方案在保证工期和资源分配的前提下，将项目总造价降低5.06%,显著提高了成本管理效率。

关键词： 人工智能技术   计算机教育   应用效果   学习表现   学习行为   满意度  

摘要： 对人工智能技术在计算机教育中的应用效果进行评估，研究内容包括学生学习表现、学生学习行为及学生和教师对人工智能技术的满意度。结果显示，应用人工智能技术后学生的学习成绩、作业完成情况、学习频率和时长均有不同程度的提升，教师和学生对人工智能技术参与教学的满意度较高，且提高了教师的教学效率。人工智能技术在未来仍然面临着诸多挑战，需不断对其进行完善，使其更有效地为教育服务。

关键词： 人工神经网络   机械故障诊断   故障预测  

摘要： 文章介绍了人工神经网络的神经元模型、网络结构和学习算法，讨论了基于人工神经网络的机械故障诊断与预测模型构建方法，并提出了有效的应用路径。经过仿真实验和性能评估，验证了所提模型的有效性和准确性。

关键词： 人工智能   蛋白质   诺贝尔化学奖   计算化学   结构生物学  

摘要： 2024年诺贝尔化学奖授予了美国华盛顿大学的戴维·贝克以及英国DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯和约翰·M·詹伯，以表彰他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的开创性贡献。阐述了2024年诺贝尔化学奖的科学背景，并重点解析了获奖成果AlphaFold2人工智能模型实现高精度蛋白质三维结构预测的计算化学原理以及Rosetta软件在蛋白质从头设计中的技术路径。这些突破性成果不仅极大地推动了结构生物学领域的研究，也为人工智能在科学研究中的应用开辟了新天地，预示着人工智能技术在化学研究中的巨大潜力与广阔前景。