关键词： 粮食生产大数据   知识表示   多模态知识图谱   命名实体识别   实体链接   时序推理  

摘要： [目的/意义]中国粮食生产全过程全要素大数据分散无序且结构复杂，服务粮食生产决策核心算法缺乏整合利用，导致数据的潜力未能得到充分发挥。知识图谱技术可整合多源异构粮食生产数据，提升数据关联性与语义挖掘效率，实现知识结构化表达与智能推理，并为粮食生产的可持续发展提供智能分析与信息支持。[进展]本文综合分析了粮食生产大数据复杂“结构-关系-语义”的知识表示与关联解析方法，梳理总结了一套基于数据驱动与知识引导的知识图谱构建与知识推理框架，综合分析了粮食生产本体构建、多模态命名实体识别、多模态实体链接、时序推理等关键技术，构造产前调度规划、产中精准决策和产后定量评估等全过程多场景的智能化应用。[结论/展望]面向粮食生产大数据应用的知识图谱技术可以在全国、省域、县域和规模化农场等多个应用尺度范围内，为粮食生产各个阶段提供可视化和智能化的决策支持，对实现“藏粮于地、藏粮于技”战略及保障国家粮食安全具有重大科学和应用价值。

关键词： SAC算法   强化学习   落角约束   末制导律   最优制导律   偏置导引律   人工神经网络  

摘要： 为发挥强化学习算法在制导律设计中的优势，针对带落角约束的末制导问题，构建了基于柔性动作-评价（Soft Actor-Critic,SAC）算法的训练模型。根据期望导弹命中状态和降低收敛难度的原则，设计了奖励函数、状态参数。在训练中设定了不同的初始条件并尝试不同的模型参数，得到了稳定的SAC制导律，经过仿真验证，SAC制导律能够以设定的落角命中固定目标。仿真结果表明，与最优制导律（Optimal Proportional Law,OPL）相比，SAC制导律需用加速度值更小，末时刻加速度接近零；SAC制导律的终端落角误差更小、收敛更快；SAC制导律的脱靶量更小，制导精度更高。

关键词： 复合碳系薄膜   正交试验   神经网络   遗传算法  

摘要： 导电填料含量、比例和聚乙二醇含量对复合碳系薄膜的电热性能和PTC特性有显著影响。为确定最佳配比，通过单因素试验、正交试验探究这些因素对体积电阻率的影响，并利用神经网络算法进行优化。结果表明，当GNPs含量为48.52%,CNTs含量为51.48%,PEG含量为62.28%时，薄膜性能最佳，体积电阻率为22.18Ω·mm, PTC系数为9.21。经过优化制膜，测得体积电阻率为21.58Ω·mm, PTC系数为9.34,误差在5%以内，性能进一步提升。

关键词： 超重载堆垛机   遗传算法   协同优化   立柱振幅  

摘要： 随着重载物流的快速发展，超重载堆垛机在仓储系统中的作用日益重要。然而，超重载堆垛机在运行过程中存在效率与立柱振幅之间的矛盾：提高运行速度会加剧振动，而降低振幅可能导致作业效率降低。为了解决这一问题，本文提出了一种基于遗传算法的超重载堆垛机运行效率与振幅协同优化方法。首先，根据堆垛机质量分布情况建立立柱顶端动态挠度方程，并考虑载货台高度变化的影响；其次，推导立柱顶端振动方程并构建Simulink仿真模型，通过对比两种典型速度控制曲线的仿真结果，确定最优水平速度控制曲线；最后，采用遗传算法优化水平与垂直运动的协同策略，综合考虑运行效率与稳定性。实验结果表明，该方法显著降低了立柱振幅，同时保证了作业效率。本文的研究为超重载堆垛机的性能优化提供了理论支持，为重载物流场景下的高效、精准作业提供了解决思路。

关键词： 四酸消解   电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)   砂岩型铀矿   铀   钍   稀土元素  

摘要： 为提高砂岩型铀矿资源勘查和综合利用效率，需准确测定砂岩型铀矿中的铀、钍及稀土元素含量。本法用硝酸-高氯酸-氢氟酸-盐酸密闭微压体系消解样品，以盐酸进行提取，选择4.5 mL/min氦气动能歧视碰撞池模式（KED）测定稀土元素，标准测量模式测定铀、钍，建立了电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定砂岩型铀矿中铀、钍及稀土元素等18种元素的方法。以45Sc、89Y、139La、140Ce、141Pr、146Nd、147Sm、159Tb、163Dy、166Er、172Yb、175Lu、238U、232Th为待测同位素，同时以151Eu、157Gd为待测同位素结合数学干扰校正方程进行校正克服了质谱干扰；轻稀土元素La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu选择Rh为内标，重稀土元素Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu及U、Th、Y、Sc选择Re为内标校正分析信号的偏移。在选定的实验条件下，各元素校准曲线的相关系数均不小于0.999 7,检出限在0.002～0.096μg/g之间，定量限在0.008～0.384μg/g之间。按照实验方法分别对砂岩铀矿成分分析标准物质和实际样品进行测定，结果表明，标准物质测定结果的相对标准偏差（RSD,n=7）在0.02%～2.8%之间；样品测定结果的RSD在1.1%～3.3%之间，加标回收率在94%～106%之间，符合国家地质矿产行业标准DZ/T 0130.3—2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》中回收率90%～110%的要求。

关键词： 变形监测   BP神经网络   遗传算法   LSTM  

摘要： 为了预测基坑开挖引起的围护结构深层水平位移，本文选用反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork,BP神经网络）、遗传算法优化的BP神经网络（genetic algorithm-backpropagation neural network,GA-BP）、长短时记忆网络（long short-term memory,LSTM）3种预测模型，以宁波市轨道交通某站为依托，基于该区间基坑围护结构深层水平位移实测数据对模型进行训练和测试，并将3种模型的预测值与实测结果进行对比和精度分析。结果表明：BP、GA-BP、LSTM 3种模型的平均相对误差分别为2.62%、1.42%、1.47%，且GA-BP、LSTM模型对围护结构深层水平位移预测的平均绝对误差（mean absolute errors,MAE）、均方根（root mean square errors,RMSE）、样本回归值（R2）均领先于BP模型，相较于BP模型拥有更好的预测精度，说明这两种模型具有更良好的稳定性和实用性。

摘要： 2025年3月1日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF物联网专业委员会与CCF深圳共同组织的未来智能计算学术研讨会在深圳市成功举办。会议特别邀请了中国科学院院士李惠、深圳理工大学教授李建中、北京邮电大学教授马华东、东南大学教授周东华、京东集团副总裁何田、鹏城实验室教授石光明、北京大学教授刘云淮、香港科技大学（广州）教授杨旸、华中科技大教授学肖泳和香港科技大学教授李默，汇聚了诸多高校和企业机构的知名学者与行业专家，共同探讨物联网与智能计算领域的前沿技术与发展方向。

关键词： 频域动载荷识别   Moore Penrose广义逆   数学模型不适定问题   遗传算法   疲劳损伤计算   导管架式风机   风机载荷   传感器位置优化  

摘要： 海上风机在运行中受到的气动载荷对于分析风机结构的健康状况至关重要，因此准确获取气动载荷信息显得尤为必要。本文基于频域随机动载荷识别理论，结合测点优化算法和Moore Penrose广义逆方法，提出了一种适用于海上导管架风机的气动载荷识别方法。通过以实际运行中的风机为研究对象，并进行仿真实验，验证了该方法的可行性和准确性。基于遗传算法的测点优化方法将原始的1 656个测点优化至6个测点，更符合工程实际需要。利用优化后的测点识别出的气动载荷谱表现出较高的精度。利用识别的载荷谱计算疲劳损伤与原始的疲劳损伤值相比，相对误差仅为2%左右。所提出的方法有效地解决了在实际运行中难以获取气动载荷信息的问题。

关键词： 石墨矿   多元素检测   高压密闭   电感耦合等离子体发射光谱法   云南牟定  

摘要： 快速准确测定石墨矿中多元素含量对石墨矿选冶具有重要的指导意义。实验采用硝酸-氢氟酸酸溶体系，在190℃时采用高压密闭消解石墨矿样品，使样品完全消解；以K766.490nm、Na589.592nm、Al396.152nm、Ca422.673nm、Mg285.213nm、Fe259.940nm、Ti323.452nm、Mn257.610nm、P213.618nm作为分析线，建立电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定石墨矿中多元素含量的方法。结果表明：标准曲线线性关系良好，相关系数均大于0.9994。用国家标准物质进行验证，方法精密度(RSD,n=12)0.39%～4.44%,相对误差(RE,n=12)在-2.98%～2.80%;实际样品的测定结果与传统方法一致，方法适合大批量、多成分分析。

关键词： 《肖申克的救赎》   行为主义心理学   安迪·杜佛兰  

摘要： 本文立足于行为主义心理学的坚实理论框架，对斯蒂芬·金的经典小说《肖申克的救赎》进行了深入而细致的剖析，特别聚焦于主人公安迪·杜佛兰的行为模式、独特的心理适应机制，以及他如何通过一系列积极且策略性的行为最终实现自我救赎的非凡历程。这一分析不仅为文学作品的解读开辟了新的心理学维度，深刻展现了文学作品与心理学理论之间的交互辉映，也进一步巩固了行为主义心理学在阐释人类如何在逆境中生存、成长乃至实现自我超越方面的独特价值与深远意义。