关键词： 人类智能   人工智能   数字治理   符号主义   AI   社会伦理   专家系统   主流范式  

摘要： 科技革命不仅促进生产力,也重塑生产关系。AI作为“类人”技术,在数字治理、市场竞争、社会伦理、国际关系等方面将带来深远影响人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一个与人类智能相对应的概念。自上世纪50年代这个概念出现以来,人类智能对人工智能的探索经历了不同的阶段。从早期的符号主义到建立专家系统,是一种从上到下的设计,事先赋予机器以尽可能多的知识;过去20余年,AI发展的主流范式逐步转换到从下到上的模式,赋予机器以学习的能力,将智能视为一种通过学习而对环境展现适应性的机能。

关键词： 皮革裁剪   数控   路径优化   遗传算法   蚁群算法  

摘要： 裁剪路径优化是皮革数控裁剪加工的关键,是确保加工高效率与皮革高利用率的主要途径。为提高皮革数控裁剪加工效率,缩短裁剪空行程路径,减少皮革边角料浪费,各研究领域分别着手于裁剪路径全局性与算法高效性,提出皮革数控裁剪路径优化算法。本文通过对比分析皮革数控裁剪与人工裁剪,综述了皮革数控裁剪路径优化遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法,以及改进算法、混合优化算法等相关研究现状与成果,并在此基础上对皮革数控裁剪路径优化算法研究的不足进行了总结。

关键词： 计算机应用技术   视听语音识别   深度学习   联结主义  

摘要： 针对视听语音识别技术存在的数据需求量大、音视频数据对齐、噪声鲁棒性等问题,深入分析了联结主义时序分类器、长短期记忆神经网络、Transformer、Conformer四类核心模型的特点与优势,归纳了各模型的适用场景,并提出了优化模型性能的思路和方法。基于主流数据集和常用评价标准,对模型性能进行了量化分析。结果表明:CTC在噪声条件下性能波动较大,LSTM能有效捕捉长时序依赖,Transformer和Conformer在跨模态任务中可显著降低识别错误率。最后,从自监督训练和噪声鲁棒性两个层面,展望了未来的研究方向。

关键词： 计算思维   高中人工智能   设计与实践  

摘要： 本研究探讨了计算思维在高中人工智能课程中的具象化设计与实践,并结合实例将计算思维的核心要素——问题界定、抽象特征、建立模型、组织数据、设计算法、制订方案等,有效地融入并体现在高中人工智能课程教学过程中,进而提升学生的计算思维能力和创新能力,为其未来的学习和工作打下坚实的基础。

关键词： 遗传算法   混凝土泵车   臂架设计   铰点   公差   机加  

摘要： 本文提出一种混凝土泵车臂架铰点公差分析方法,可明确铰点公差与装配余量、力学性能等之间的关系。该方法通过搭建力学模型和遗传算法,得到铰点公差范围内的最大油缸长度变化量、最大(油缸/弯连杆/直连杆)力变化率,并统计出各自铰点公差方向的综合铰点贡献率。该方法可以用于臂架设计阶段的油缸选型、仿真阶段载荷输入,制造阶段成本控制。降本增效,为应对目前混凝土泵车发展阶段激烈的市场竞争提供方向。

关键词： 大数据   人工智能   计算机网络技术  

摘要： 随着人工智能、云计算、物联网等数字技术的高速发展,数字技术已逐步应用到各个行业领域内,为人们的生产和生活提供诸多的便利。为此,本文立足于大数据时代视角,首先介绍了大数据、人工智能等理念;其次,阐述了人工智能在计算机网络技术中的应用优势;最后,分析了人工智能在网络安全检测、网络代理管理、人工免疫与数据融合、网络管理系统等方面的应用,以期为计算机网络技术的深入研究提供借鉴。

关键词： 寄生参数   差模EMI滤波器   插入损耗   人工神经网络  

摘要： 在电力电子设备中,高速开关经常会导致严重的电磁干扰EMI(electromagnetic interfere),严重影响电力电子系统的可靠性。为解决EMI问题,EMI滤波器是1种常用的解决方案。插入损耗作为噪声衰减能力的评价指标,其模型的准确性直接影响EMI滤波器的参数设计精度。为了提高EMI滤波器插入损耗模型的预测精度,首先准确描述系统行为并预测EMI滤波器滤波性能,提高EMI滤波器设计效率,然后利用反向传播神经网络对单级差模EMI滤波器的插入损耗进行建模。相较于理想模型和高频电路的行为模型,所提神经网络模型预测精度具有更好的实际应用价值,可以快速评估EMI滤波器的实际插入损耗,提高EMI滤波器设计效率,并为EMI滤波器的设计和优化提供指导。

关键词： 并行遗传算法   柔性作业车间   导引车   智能调度   路径规划  

摘要： 针对柔性作业车间调度由于调度方法约束条件设置不合理、过早收敛,导致调度效果不佳的问题,提出基于并行遗传算法的柔性作业车间导引车智能调度方法。根据导引车的负载、空载状态与任务优先等级,制定目标导引车的任务分配依据,结合有向图与带时间窗模型,描述、界定导引车智能调度问题,引入并行遗传算法,利用染色体表示路径,设计调度方法,实现智能调度。实验结果表明,该方法可以根据实际情况调整引导车路径,调度时长为71 s,并且在相同时间内调度引导车数量达到了47辆,完成1 475个任务,其具有优越的调度能力,适应性优势显著。

关键词： 十二旋翼   无人机   PID控制   改进遗传算法   姿态控制   Simulink仿真  

摘要： 为了更好地解决多旋翼无人机的姿态控制问题,运用改进遗传算法对PID控制器进行优化,主要以通过多个适应度评价函数改进父代种群的挑选和算法终止条件为切入点进行改进,将优化后的控制器应用到多旋翼飞行器的姿态和位置控制,提高无人机性能。应用MATLAB/Simulink进行无人机模型的搭建和仿真,通过最后的仿真实验结果可以看出,与模拟PID控制器相比,改进遗传算法的PID控制器上升时间平均缩短了0.837 s,超调量平均减小了0.15,调整时间平均缩短了1.538 s。改进后的多旋翼飞行器响应更快,控制效果更好,能够有效提高救援效率。

关键词： 改进遗传算法   飞行器   光轴   自动校准   误差分析   优化求解  

摘要： 飞行器光轴质量监控过程中,主要通过标准遗传算法完成光轴参数优化求解,易出现过早收敛和停滞现象的问题,导致校准优化后光轴偏移量依旧较大。为了降低飞行器光轴偏移量,提出基于改进遗传算法的飞行器光轴自动校准优化方法。以牛顿环干涉条纹为依据,采用正交实验方法实现光轴平行性自动校准处理,获取合理的光轴校准参数取值区间。针对飞行器光轴系统定义一个坐标系,在其中分析照准轴误差、经轴误差、纬轴误差和光轴指向误差,以最小光轴平行度综合误差为目标构建光轴自动校准优化目标函数。采用自适应交叉、变异概率改进遗传算法,对优化目标函数进行迭代求解,获取最佳光轴校准参数,实现飞行器光轴自动校准优化。实验结果表明,该方法优化处理后,飞行器高温光轴和低温光轴的偏移量仅为0.34 mrad、0.296 mrad,证明该方法降低了飞行器光轴偏移量,满足了飞行器光轴性能提升要求。