关键词： 12345政务热线   事件分拨   层次二分图   文本分类   城市计算  

摘要： 市民在遇到困难时,会通过12345政务服务热线寻求帮助。在收到市民请求之后,热线工作人员将对市民的需求进行分析,并将事件分拨给对应的政府部门进行处理。目前通过人工完成的分拨过程占用了大量的人力资源,同时许多事件被分拨到错误的部门。为了提高分拨过程的效率和正确率,提出了一种数据驱动的高效自动化事件分拨方法。基于历史分拨记录、事件文本和部门职责,设计了一个用于事件分拨的深度行为语义网络(DBSN)。它包含了三个部分,分别是历史行为编码、事件语义学习和多维特征匹配网络。历史行为编码模块构建了一个在事件类别和分拨部门之间的多级二分图,通过图编码学习行为特征。事件语义学习模块使用卷积神经网络(CNN)和注意力机制来学习事件诉求和部门权责的语义特征。多维特征匹配模块从行为、语义两个特征维度上将事件与部门进行匹配。在实验中,使用了某市12345政务热线数据,实验结果证明了提出的方法与基线方法相比具有优势。

关键词： 露天矿边坡   变形预测   BP神经网络   遗传算法   时间序列  

摘要： 露天矿山高边坡的变形预测是保障矿山安全生产的重要手段.本文以西藏某矿山边坡为对象,采用高精度合成孔径干涉雷达对矿区南帮边坡进行了全天候位移监测,分析了边坡变形的基本规律;采用小波降噪理论对采集的时序位移监测数据进行了降噪处理,并且为了避免预测模型陷入局部极小值,引入遗传算法(即GA算法)整合进BP神经网络的训练步骤中,用于优化BP神经网络的初始权值和阈值设置,建立了GA-BP神经网络边坡变形时序预测模型,并与BP神经网络边坡变形时序预测模型进行对比分析.研究结果表明:GA-BP模型较BP模型的预测精度提高了10%以上,预测的平均误差减少了50%以上,而且预测的边坡变形趋势与监测值吻合程度更高;GA-BP模型较BP模型收敛速度加快10倍以上,GA-BP模型的回归系数、模型适应度优于BP模型.因此,采用GA-BP模型可使边坡变形预测的精度、收敛速度、泛化能力均得到提高,预测结果更为可靠,可为矿山边坡安全生产提供保障.

关键词： 单核子分离能   人工神经网络   RCHB   RMF   SHFB   Single-Nucleon Separation Energy   Artificial Neural Network   RCHB   RMF   SHFB  

摘要： 本研究基于三个具有代表性的理论模型：相对论连续谱Hartree-Bogoliubov (RCHB)理论，相对论平均场(RMF)理论，Skyrme-Hartree-Fock-Bogoliubov (SHFB)模型，首先介绍了人工神经网络(ANN)方法，计算出了三个模型的单核子分离能的理论预测值。随后利用神经网络对单核子分离能的理论值进行了优化训练，降低了单核子分离能的理论预测值与实验值之间的均方根偏差(RMSD)，并在此基础上进行了两种分区优化，分别为质子和中子的幻数分区，分区优化训练后进一步降低了RMSD。单核子分离能分区训练后的RMSD比整体直接训练的效果更好，特别能显著降低轻核区的RMSD，单中子分离能进行中子幻数分区训练的效果更好，单质子分离能进行质子幻数分区训练的效果更好。

关键词： 人工智能技术   云计算数据中心   能量管理   能源消耗分析   模型优化  

摘要： 随着云计算数据中心规模不断扩大和能源消耗问题日益突出,人工智能技术在云计算数据中心能量管理中的应用备受关注。该文以人工智能技术为切入点,探讨其在云计算数据中心能量管理中的基本原理、技术应用及未来发展趋势。结合国内现状,分析人工智能技术在能源消耗分析、管理模型优化等方面的潜在应用场景,并提出相应的研究方向和建议。研究发现,人工智能技术在该领域具有重要的应用价值和发展空间,为实现数据中心的可持续发展和绿色运营提供新的技术支持和解决方案。

关键词： 人工智能   大数据技术   驱动   计算机网络安全   防御系统   创新  

摘要： 随着互联网的快速发展,亟须对计算机网络安全防御系统的数据收集功能进行进一步的优化和设计。文章以计算机网络安全现状为出发点,深入分析了计算机网络安全运行中存在的不足,并从用户端设计、服务器设计、系统框架设计、系统预警检测报警设计、数据采集分析与处理设计等方面对人工智能和大数据技术驱动下的计算机网络安全防御系统进行了优化设计。在此基础上,文章对计算机网络安全防御系统的算法展开了探讨。实验结果表明,基于人工智能与大数据技术的计算机网络安全防御系统具有显著的鉴别与防护能力。

关键词： 天线阵列   辐散一体化   特征模式   遗传算法  

摘要： 提出了一种新型的集成辐射特性与散射特性一体化的贴片阵列天线。所提出的贴片天线阵列由两种相位相差180°的贴片结构组成,利用特征模式分析,通过遗传算法计算出阵因子在反射域中最大值最小时的编码方式,使两种天线单元按其方式排布成4×4的天线阵列。天线阵列-10 dB阻抗带宽为8.1~9.2 GHz(相对带宽12.7%),在工作频段内的峰值增益为18.7 dB,在宽频段6.9~10.5 GHz(41.4%)范围内实现了x极化入射波下单站RCS 6 dB以上的缩减。在没有引入额外结构和集总元件的情况下实现了天线的隐身功能。

关键词： 量子计算   人工智能   融合发展   技术创新   产业生态  

摘要： 当前,新一代量子计算硬件技术的进步为计算科学与信息处理的发展带来新动力,不断推动人工智能算力实现质变式提升。量子计算技术凭借其在高维数据处理、复杂优化问题求解等领域的指数级算力优势,将对人工智能的技术路径与应用边界产生深远影响。我国在量子通信、量子模拟等量子领域已取得重要进展,然而如何在实际应用中加速落地和实现突围仍面临诸多挑战,实现量子技术从理论突破到产业转化的跨越任重道远。建议应加大对量子计算与人工智能融合的基础性研究投入,构建从材料、芯片、控制系统到算法框架的全链条自主生态,完善多层次人才培养与引进机制,培育金融风险建模、物流优化、新药研发等具有明确量子加速价值的应用场景,积极参与国际量子计算标准的制定以提升国际话语权,优化创新激励政策与知识产权保护机制,推动量子计算与人工智能融合发展迈向更高层次,抢占全球科技竞争新高地。

关键词： 遗传算法   单纯形法   全局优化算法   激电测深   反演  

摘要： 针对遗传算法易陷入局部最优等缺陷,笔者将单纯形法与遗传算法相结合,设计了一种全局优化算法。利用单纯形法对遗传算法的个体进行单纯形搜索,避免算法陷入局部最优,使得算法能够全局收敛。并采用全局优化算法对一维地电模型和实际电阻率测深曲线进行反演,求解精度高,验证了算法的有效性和可靠性。

关键词： 移动机器人   路径规划   多目标优化   遗传算法  

摘要： 随着工业智能化的不断发展,机器人技术得到了广泛应用。然而,移动机器人在路径规划方面仍面临着复杂的挑战。与传统的旅行商问题不同,移动机器人路径规划不仅考虑最短路径、能量消耗、避障风险、路径平滑度以及安全性等因素同样是关键性能指标。传统路径规划方法通常只关注单一目标(如最短路径),因此在复杂环境下往往缺乏适应性和有效性。为解决移动机器人在运输物品过程中的路径优化问题,文章将旅行商模型进行扩展,又提出了一个变种的旅行商问题,并将最小能耗和路径最佳平滑度作为多目标优化指标。针对这一问题,提出了一种改进的快速非支配排序遗传算法。该算法通过设定最大和最小参考点对优化目标进行归一化,并计算拥挤距离以改进解的多样性。实验结果表明,所提算法在超体积(HV)指标上优于多种传统遗传算法,在能耗和路径平滑度方面均取得了显著优化效果。

关键词： 回应型司法   法官个体   法院整体   司法决策  

摘要： 从内部构成上看,狭义上的司法主体可以进一步分解为个体意义上的法官与组织结构意义上的法院。这种二元划分在我国现行有效的法律规范体系、司法改革实践以及涉案当事人与普通社会公众的认知偏差中得以明显地体现。因为司法功能的发挥必须以一定的组织结构作为基础,所以当代中国司法回应社会诉求时,很多情形下都是以法院整体的组织结构作为司法运作的后台和支撑,而非仅以法官个体的单方行为为支撑。在法官个体和法院整体二元主体的互动下,司法回应社会诉求时会以制度行动者的角色采取行为策略,其中压制性回应策略以及转移性回应策略可能会衍生出一定的风险。为了消解可能存在的风险,需要以法院整体为本位、以法官个体为主导,对二元主体进行多维度的关系优化和结构完善,最终迈向以法官为主导的法院整体本位主义,这样才能真正实现司法正义、司法效率与社会诉求之供需匹配下的融洽。