关键词： 电子商务   快递配送   智能启发式算法   遗传算法   路径规划  

摘要： 电子商务的发展势头愈发迅猛,为解决“最后一公里”问题,京东、菜鸟裹裹、毫末智行相继研发并推出了“小蛮驴”、“大白”、“小魔驼”等智能无人快递配送车,希望以人机协同的新形式更有效地提高物流配送效率,并在校园配送、商超模式、即时配送和无接触场景配送中得到了广泛应用。文章在对各类智能启发式算法的特性进行了调查研究的前提下,在遗传算法算法的基础上进行改进,为无人快递配送车的路径规划、任务分配问题给出了一套较为合理的解决方案。

关键词： 分布式电推进   螺旋桨滑流   双向流固耦合   气动弹性剪裁   遗传算法   BP神经网络   代理模型  

摘要： 分布式电推进飞机通常采用大展弦比复合材料机翼,但随着动力数量的增加,螺旋桨滑流效应对机翼的气动干扰使大展弦比机翼的变形进一步加剧,难以使用刚体机翼精确评估柔性机翼的气动性能。为高保真计算DEP飞机机翼的气动性能参数,基于CFD/CSD双向流固耦合和螺旋桨滑流效应,分别对X-57单机翼、翼尖螺旋桨/机翼耦合(巡航状态)、分布式螺旋桨/机翼耦合(高升力状态)进行静气动弹性计算,在不同攻角下,分析柔性机翼静气弹变形对气动性能的影响。最后引入嵌套遗传算法的BP神经网络代理模型,对机翼蒙皮铺层角进行优化。研究结果表明,螺旋桨滑流增加了机翼上下表面压力差从而增大机翼的升力系数,且在低马赫数大攻角下升力系数增量更为明显;柔性机翼的气动性能与刚体机翼有较大差异,螺旋桨滑流使刚体机翼升力系数最大提高了38.72%,使柔性机翼升力系数提高了23.51%;复合材料铺层角度对机翼升阻比有显著影响,可通过优化铺层角提升机翼纵向刚度特性提高机翼升阻比。为一般螺旋桨飞机柔性机翼的气动性能评估及气动弹性剪裁提供了一种兼顾时效性与准确性的计算方法。

关键词： 新质生产力   劳动异化   生产力  

摘要： 新质生产力的发展为解决劳动异化提供了新的可能性。从技术革命性突破的角度看,新质生产力对劳动异化的消解就是要重新审视技术与资本之间的互动关系,并寻找二者和谐共生的新路径。从生产要素创新性配置看,新质生产力对劳动异化的消解就是要实现生产要素中人的要素与物的要素在更高层次、更广领域的和谐共生。从产业深度转型升级看,新质生产力对劳动异化的消解就是要在产业转型升级中加强对劳动者的伦理关怀。

关键词： 联合国安理会   儿科医生   哈桑   联合国大会   与会国   软实力   压倒性   巴勒斯坦  

摘要： 11月26日,在纽约联合国总部举行的“声援巴勒斯坦人民国际日”纪念大会上,在加沙工作的美国儿科医生塔尼娅.哈吉.哈桑提及当地儿童的生存困境时声泪俱下她对美国否决联合国安理会加沙停火决议的行为表示了谴责,各国代表纷纷为她鼓掌。10月30日,第79届联合国大会上,与会国以187票赞成、2票反对、1票弃权的压倒性结果,连续第32次通过了“必须终止美国对古巴的经济、商业和金融封锁”决议案。

关键词： 青年群体   猎奇心理   暴力犯罪   数字娱乐   内在动机   接触不良   虚拟社交   内在需求  

摘要： 网络已成为现代社会人们生活不可或缺的组成部分,尤其是对青年群体而言,还为其带来了现实世界中难以获得的数字福祉。然而,网络是把“双刃剑”,引发了一系列问题,包括但不限于接触不良信息、对网络过度依赖以及网络暴力犯罪等。在探讨青年网络行为的动机、影响及风险时,“猎奇”“猎人”和“猎物”三个概念提供了一个生动的框架。“猎奇”:青年网络行为的内在动机。网络的无限性为青年群体提供了满足猎奇心理的广阔空间。从网络信息到数字娱乐,从虚拟社交到数字人生,网络文化的多样性和互动性使青年能够在其中轻松地接触到各类信息和人物,满足其探索、求知和表达的内在需求。

关键词： 图像识别   语义   地理本体   知识形式化   匹配分数   遍历   召回率  

摘要： 为了实现对遥感图像中对象的识别,提出了一种知识表示与推理的对象识别方法。该方法首先执行图像分割,并对每个分割后的区域提取一组与光谱、空间和背景属性相关的特征来表征,以便进行对象识别;然后以知识形式化的本体方式对一个领域进行建模,并定义了一组概念(如建筑物、植被、道路、水等)以及它们的特征和彼此之间的关系。为了给每个区域分配一个语义含义,提出了一种面向特征的对象和本体概念之间的匹配,并给出了计算本体的原始匹配度量和基于启发式方法的遍历过程,从而实现整个图像的识别。基于高景一号卫星影像图的实验结果表明该方法不仅是有效和鲁棒的,而且在精度、召回率和F度量的平均值方面优于现有的其他图像识别方法。

关键词： XGBoost算法   故障持续时间预测   遗传算法   排班优化  

摘要： 为了解决工业生产线中的故障智能识别与预测问题,本研究利用XGBoost算法及相关性等方法对生产线故障数据进行了深入研究,并基于遗传算法对排班问题进行了优化分析。首先整理了A工厂中生产线的详细记录,同时构建XGBoost模型对生产线M201进行训练和预测,提取各类故障的发生次数和持续时间,揭示了故障与产量之间的关系。此外,还探索了遗传算法在排班问题中的适用性,并设计出相应的排班优化模型。研究结果显示,XGBoost模型在故障预测中具有较高的拟合度,能够准确预测故障的发生及其持续时间,并且预测得到了各装置每月的故障总次数和最长与最短的持续时长,并且发现产品合格率与故障之间的关系。在排班优化方面,遗传算法表现出了良好的适用性,能够有效解决排班问题中的复杂性和不确定性。本研究将XGBoost算法应用于工业生产线故障预测中,提高了故障识别的准确性和及时性。同时,遗传算法在排班优化中的应用,也为工业生产的调度和管理提供了新的思路和方法。这些研究成果对于推动工业智能化进程和提高生产效率具有重要意义。In order to solve the problem of intelligent identification and prediction of faults in industrial production lines, this study conducted an in-depth study of production line fault data using XGBoost algorithm and correlation and other methods, and optimised the scheduling problem based on genetic algorithm. Firstly, the detailed records of the production line in Factory A were collated, while the XGBoost model was constructed to train and predict the production line M201, extracting the number of occurrences and duration of various types of faults, and revealing the relationship between the faults and the output. In addition, the applicability of genetic algorithms in scheduling problems was explored and corresponding scheduling optimisation models were designed. The results show that the XGBoost model has a high degree of fit in fault prediction, can accurately predict the occurrence of faults and their durations, and predicts the total number of faults and the longest and shortest durations of each unit per month, and finds the relationship between product qualification rate and faults. In scheduling optimisation, genetic algorithms show good applicability and can effectively solve the complexity and uncertainty in scheduling problems. In this study, XGBoost algorithm is applied to industrial production line fault prediction to improve the accuracy and timeliness of fault identification. Meanwhile, the application of genetic algorithm in scheduling optimisation also provides new ideas and methods for industrial production

关键词： 碳纤维复合材料   参数识别   模态试验   遗传算法  

摘要： 提出一种碳纤维复合材料参数识别的方法,以层合板单边约束模态试验获得的模态数据为基础,将实测频率与有限元计算频率之差的平方和作为目标函数,把参数识别问题转化为优化问题。对材料参数进行敏感性分析,通过遗传算法识别出复合材料层合板的材料参数。对同一层合板进行自由边界条件下的模态试验,比较使用识别前和识别后参数的计算-实测模态频率误差。结果表明:对同一层合板,使用识别后参数自由模态频率的计算-实测差值更小,说明该方法能准确识别碳纤维复合材料层合板的性能参数。

关键词： 翻译的不确定性   行为主义   彻底翻译   刺激意义  

摘要： 在行为主义者蒯因看来,心理学是自然科学的一章,应以经验为基础,研究对象是可观察的客观行为而非意识,因此语言的意义必须根据主体间公共可见的行为来解释。翻译的不确定性并非探讨具体的翻译问题,而是讨论翻译背后的哲学问题,其实质是意义的不确定性,是对传统意义概念及其衍生概念分析性、同义性的批判和否定。翻译的不确定性也不是翻译的不可能性;相反,翻译存在多种可能性。把一个未知的土著语表达式翻译成一种已知的语言,一种翻译手册所提供的翻译被另一种翻译手册所拒绝,但每种翻译手册均可同等地得到经验证据的支持,因而每种翻译手册都是正确的。究其根本原因,非观察性语句超越了经验证据,不能单独地接受经验的检验,因此不具有独立的经验意义,但其意义可以在各自系统内重新调整和分配,所以必然会出现意义或翻译的不确定性问题。

关键词： 空间基因   公众认知   社交媒体文本   语义网络分析   蓬莱  

摘要： 空间基因的识别提取是后续解析评价与传承导控的基础,目标是从复杂的城市形态中提炼出具有地方代表性的空间组织模式。针对以往数据有效样本量小、主观判断依赖性强等研究局限,本文采用社交媒体文本数据,引入语义网络分析技术,通过文本数据采集、主题模型分类、语义网络聚类、要素组合筛选,构建公众认知导向的空间基因识别提取新方法。该方法在山东省烟台市蓬莱区得到成功应用,为识别提取城市空间基因提供了一种新的技术路径。