关键词： 四酸消解   低本底计数法   土壤   210Po   210Pb   210Bi   贝特曼方程   比活度  

摘要： 同位素210Po（钋-210）和210Pb（铅-210）均是具有强烈放射性和毒性的核素，它们对人体健康和环境构成严重威胁。采用α能谱法测定210Po、β射线法测定210Pb,存在前处理复杂、效率较低，不能同时测量的问题。实验选择硝酸-盐酸-氢氟酸-高氯酸四酸体系，实现土壤样品一次性高效快速消解，大幅度缩短了制样时间。对样品提取的酸度、温度、时间等关键参数进行优化，得到最佳制源条件：抗坏血酸+盐酸羟胺混合体系作掩蔽剂，在0.5 mol/L盐酸-3.5 mol/L氯化钠体系溶液下处理样品，设定振荡速度为140 r/min,振幅为20 mm,制源温度为90℃,制源时间为80 min。制备的铜箔样品源在8 h后通过低本底计数法测定。利用210Pb的子体210Bi及二级子体210Po的衰变规律，通过贝特曼原子核多级衰变方程修正非平衡状态时的活度，确定方法检出限210Po为0.011 Bq,210Pb为0.010 Bq。根据碱熔法和四酸法进行制源，选取标准物质SGP140203-3进行探测效率实验，选择标准物质GBW04127进行回收率和精密度试验。其中使用碱熔法时，210Po、210Pb的探测效率分别为24.4%、35.6%,回收率为81%～94%、85%～100%,相对标准偏差（RSD,n=10）为6.0%、6.1%;使用四酸法时，210Po、210Pb探测效率分别为27.7%、38.1%,回收率为95%～107%、98%～110%,RSD（n=10）为4.6%、4.7%。结果表明四酸法测定结果更接近于理论值，回收率稳定且满足EJ/T 751—2014的要求（90%～110%）。

关键词： 遗传算法   工业母机   多目标生产调度优化   Pareto优化  

摘要： 工业母机作为制造业的核心设备，其生产调度优化对提高生产效率与资源利用率意义重大。面对多目标调度问题的复杂性，传统优化方法在求解效率和结果质量方面存在局限。遗传算法凭借出色的全局搜索能力和灵活的适应性，被广泛应用于解决多目标优化问题。研究针对工业母机多目标生产调度问题，提出了一种改进的遗传算法。通过设计合理的适应度函数、遗传操作策略，并引入Pareto优化概念，实现对生产效率、成本控制和设备利用率等多目标的同步优化。实验结果表明，该算法有效解决了工业母机生产中的调度优化问题，显著增强了调度效果并提升了操作灵活性。

关键词： 计算机视觉   造纸缺陷检测   CNN-SVM混合模型   优化控制策略   智能制造  

摘要： 随着造纸行业对产品质量要求日益提高，传统人工缺陷检测方法难以契合现代生产需求。本文提出一种基于计算机视觉的造纸缺陷智能检测与优化控制系统，旨在实现高效、精准的缺陷识别以及生产过程优化。研究运用卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）相结合的方式，设计缺陷检测算法，通过多层特征提取与分类建模，大幅提升检测精度。同时，结合数据驱动的优化控制策略，构建包含PID闭环控制、自适应优化和多目标优化的综合控制方案。实验结果表明，该系统在缺陷检测方面性能卓越，CNNSVM混合模型准确率达97.5%，召回率为96.8%。在优化控制方面，系统使缺陷发生率降低65.7%，能耗减少18.3%，生产效率提高24.8%。研究显示，此系统能有效降低废品率、提升生产效率，在一定程度上为造纸行业智能化转型提供有力技术支持。

关键词： 室内可见光定位   非视距传输   高斯函数   支持向量回归   遗传算法  

摘要： 针对室内可见光定位中非视距信道(Non Line of Sight, NLOS)导致定位精度不足的问题，提出了一种基于动态高斯加权(Dynamic Gaussian Weighted, DGW)接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的室内可见光定位算法。首先，构建指纹库并划分数据集，计算接收器与光源之间的距离动态调整高斯函数的标准差，再结合RSSI信号的波动性进行自适应加权，以减少NLOS对定位的影响。然后，使用GA优化SVR模型的参数，得到最佳定位模型。最后，使用最佳定位模型对加权后的指纹数据进行定位预测。实验结果表明：本算法的平均定位误差为7.1 cm,相较于SVR、SVR-GA等算法降低了21.1%～42.3%,并且能有效降低NLOS的影响、提高室内定位的精度，具有较强的应用前景。

关键词： 数据宰制   现代性   数据主义   数据权力   数据治理  

摘要： 数据技术既开创了数字经济时代，也造成了人对数据技术的依赖乃至数据技术对人的摆置和规定，形成可能瓦解人的自主性的“数据宰制”。其形成过程是理性的自我发展、自我异化的过程，其中现代性的技术理性直接导致这一必然结果。从现代性的理念维度来看，它是数据主义对现代性的反叛；从现代性的实践维度来看，它是现代社会数据权力的失控。因此，“数据宰制”实质是数据现代性危机的具体显现。消解“数据宰制”必须将数据技术理性和人本主义相结合，对数据权力进行制度规约，从而让数据技术服务于人自由而全面发展的现代化目标。

关键词： 土壤理化因子   遗传算法   神经网络   辅助变量   空间插值  

摘要： 为了准确掌握黄河流域土壤镉的空间分布，以环境因子和土壤理化因子的不同组合作为辅助变量，利用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络对黄河流域土壤镉的空间分布进行了预测，并与回归克里格、RBF神经网络预测精度进行了对比，探究了土壤理化因子和遗传算法对神经网络模型预测精度的影响。结果表明：(1)加入土壤理化因子(有机质含量、p H、CEC)可以提高神经网络模型的预测精度，基于环境因子和土壤理化因子的GARBF神经网络模型均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)较仅基于环境因子的GARBF神经网络模型分别减小0.058 mg/kg、0.033 mg/kg、4.4个百分点；(2)遗传算法可以提高神经网络模型的预测精度，基于环境因子和土壤理化因子的GARBF神经网络模型的RMSE、MAE、MRE较基于环境因子和土壤理化数据的RBF神经网络模型分别减小0.009mg/kg、0.005mg/kg、0.6个百分点；(3)同时加入环境因子和土壤理化因子并使用遗传算法对神经网络模型进行优化得到的预测结果最优，基于环境因子和土壤理化因子的GARBF神经网络模型能用于黄河流域土壤镉的空间分布预测研究。

摘要： 《智能计算机与应用》期刊由工业和信息化部主管,哈尔滨工业大学主办,哈尔滨工业大学计算学部负责编辑出版。本刊致力于推动我国智能计算机研究与应用的发展,密切关注以计算机学术研究和应用为核心的学术前沿,包括集成计算机技术、方法和理论在通信、网络、自动控制、人工智能等热点领域的先进研究和应用成果。面向计算机科学及相关领域的研究人员、工程技术人员,打造多领域、多视角的学术和技术成果交流平台。本刊已被中国知网、万方、超星、维普等多家重要中文数据库以及博看网和龙源期刊网收录。

摘要： 酒石酸托特罗定，化学名（R）-N,N-二异丙基-3-(2-羟基-5-甲基苯基)-3-苯丙胺，L（+）-酒石酸盐，是一种新型竞争性毒蕈碱受体拮抗剂，临床上主要用于因膀胱过度兴奋引起的尿频、尿急和/或急迫性尿失禁症状的治疗。酒石酸托特罗定片与硝苯地平片或琥珀酸索利那新片联用，可用于治疗膀胱过度活动症[1]，是常用的临床一线药物。

关键词： 数字消费   数字消费异化   数字技术   数字资本  

摘要： 数字化时代的到来，消费异化在数字资本和数字技术的联合之下发生了新的变化，即数字消费异化。从数字消费主体自主性的丧失、数字消费活动过程的剥削化、数字消费商品的价值符号化、数字消费情感体验的虚无化分析了数字消费异化的现实表征；从数字资本增殖的本性、数字技术的算法霸权及数字消费主义文化盛行探究了数字消费异化的生成逻辑；据此，从依托制度优势，引导资本健康发展、加强平台监管，正确运用数字技术、弘扬主流价值，构建数字消费理性提出对数字消费异化的消解之策，积极扬弃数字消费异化，助力数字经济健康有序发展。

关键词： 煤矿通风   遗传算法   粒子群优化算法   网络解算优化   风机功耗  

摘要： 针对煤矿复杂通风网络解算效率低与动态适应性不足的问题，提出一种遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)。以矿井通风基本定律和矿用风机特性曲线为约束，建立以最小化通风功耗为目标的优化模型。为克服GA收敛速度慢的缺陷，选取随机竞争与算术交叉-高斯变异算子组合提升种群多样性，增强全局收敛性并避免局部最优；针对PSO的早熟现象，设计潜力粒子替换与冗余粒子重启的淘汰策略，并提出基于适应值标准差的自适应惯性权重调节策略，提高算法全局搜索能力；结合学习因子的动态协同机制，实现全局探索与局部优化的动态平衡。结果表明，优化后的通风机功耗降低16.86%,证明GA-PSO在收敛速度和优化能力方面显著优于单独应用GA或PSO,有效克服了传统方法在复杂风网中的早熟收敛与维度灾难问题，为矿井通风系统节能与安全调控提供理论支撑。