关键词： 目击文化   新闻叙事   地方性   新闻权威   数字新闻  

摘要： 基于互联网节律并鼓励新闻机构跨越时空和专业管辖权的边界来介入新闻叙事的远程报道,已逐渐成为数字新闻生产的常规,这挑战了新闻业在信息供给领域权威地位的合法性前提,即“现场目击”。新闻业古老而浓厚的“在场/目击”文化与地方性的消解之间存在理论和实践张力,新闻权威研究主流的“关系范式”亟须更新。在经验材料的支持下,以报道全国社会民生新闻的都市新闻业为关注对象,本文揭示了编辑部如何围绕地方性知识的挪用、地缘关系的刻绘和地方信任的修复来制造“目击”,进而维护饱受挑战的新闻权威。应予以批判性反思的是,远程报道藉由各种目击证据来宣称“在线/在场”,这些替代性话语与“在地”的目击实践正渐行渐远,反而为新闻业文化权威的重建带来更多不确定因素。

关键词： 可燃气体   BP神经网络   遗传算法   港口能源   LabVIEW  

摘要： 原油在储运过程中容易挥发、产生可燃气体,可燃气体浓度过高会有爆炸、中毒、使人窒息的危险,因此,预测和实时监控罐区可燃气体浓度具有重要意义。本文研究基于BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络的可燃气体浓度模型,并进行预测和对比分析,通过LabVIEW软件搭建监控系统,利用MATLAB script节点调用可燃气体浓度最优的模型,实现储油罐区可燃气体浓度的预测和监控预警功能。结果表明,GA-BP神经网络模型拟合度最高,更接近真实值的变化趋势。

关键词： 数据时代   人工智能   计算机网络技术   应用  

摘要： 在当前全球信息化迅速发展的背景下,计算机网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施之一。网络技术的发展,尤其是在数据传输、处理及安全方面的进步,为各行各业的运营提供前所未有的便利和效率。然而,随着数据量的激增和网络攻击技术的不断升级,传统的网络管理和安全策略已经难以满足现代社会对高效、安全网络环境的需求。人工智能,作为一种先进的信息处理技术,其在计算机网络中的应用正逐步显现出强大的潜力。

关键词： 水路运输   船舶路径   遗传算法   碳排放   鲁棒优化  

摘要： 针对海洋垃圾收集船路径优化问题中垃圾质量具有不确定性的特点,构建船舶路径鲁棒优化模型。该模型以总成本最低为目标,其中总成本包括运输成本和固定成本,同时考虑船舶载质量和时间窗等约束条件。通过鲁棒等价变化和对偶变化将不确定性模型转化为确定性混合整数规划模型,并设计一种节约里程算法、邻域搜索算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法进行求解。结果表明,所提出的模型能较好地抵抗垃圾质量不确定性的影响。所设计的混合遗传算法比传统遗传算法和模拟退火算法求得的总成本分别减少了5.94%和8.70%。对垃圾质量的不确定参数和碳税进行灵敏度分析,为决策者制定合适的碳排放政策提供参考。

关键词： 人工智能   计算机网络教育   个性化教学   智能评估   资源优化  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,计算机网络教育在现代教育体系中扮演着越来越重要的角色。然而,传统的计算机网络教育模式通常受限于教学资源、教学方法和评估手段等因素,难以满足学生个性化的学习需求。人工智能技术的兴起为计算机网络教育的改革提供了新的契机和解决方案。探讨人工智能技术在计算机网络教育中的应用,分析其优势与挑战,并提出相应的解决方案,以期为相关人员提供参考。

关键词： 低空监测雷达   障碍物遮挡   多目标规划   遗传算法  

摘要： 在三维选址时存在障碍物遮挡问题和低空监测雷达的选址问题,基于此,文章使用空间几何的判断遮挡方法,结合GIS系统,引入多目标选址模型,以最大化覆盖范围、最小化布置成本为目标函数,选址范围作为约束条件,构建低空监视雷达选址模型;并通过实例对选址模型进行实验,分析比较不同的求解方法。

关键词： 怠速振动   悬置隔振   能量解耦   遗传算法  

摘要： 动力总成悬置系统是影响车内振动响应的关键因素,是噪声、振动和声振粗糙度(NVH)性能优化中的重要一环。针对某皮卡车主观评价时方向盘怠速振动过大问题进行研究,通过测试发现,因动力总成悬置隔振能力不足,导致动力总成激励无法有效衰减,引发方向盘振动过大。针对该问题,对样车动力总成悬置系统进行开发,以解耦率为优化目标,基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)和能量解耦法,使用iSIGHT与MATLAB进行联合分析,对发动机悬置隔振性能进行优化,结合实车进行优化验证,优化后悬置系统隔振量基本达到20dB,方向盘振动主观评价可接受,该研究方法对样车NVH开发有一定指导意义。

关键词： 计算机视觉   相机标定   灰狼算法   遗传算法   维度学习   重投影误差  

摘要： 为解决传统相机标定中标定精度低、可重复性差、鲁棒性弱等问题,提出一种基于改进灰狼遗传算法的相机标定优化方法。对灰狼算法中的种群初始化、线性收敛因子及位置更新策略进行改进,并融入了基于维度学习的搜索策略和改进的选择、交叉、变异算子,以优化相机标定参数。首先,利用MATLAB标定工具箱对标定板图像进行角点提取,基于相机标定原理,建立标定板角点坐标与空间三维点坐标的对应关系,以获取相机内参及畸变系数的初估值,并据此设定待优化参数的寻优范围。接着,以初估值为基础在寻优范围内生成灰狼遗传算法的初始种群。然后,构建平均重投影误差方程,以最小化该误差为目标函数,利用改进的灰狼遗传算法对标定参数进行优化。最后,将该方法与其他优化方法进行实验对比。结果表明,基于改进灰狼遗传算法的相机标定方法在平均重投影误差最小(0.02054 pixel)的同时,也展现了最佳的可重复性和鲁棒性。

关键词： 教师权威   专业发展   困境   应对策略  

摘要： 随着科学技术的进步和教育理念的不断更新,教师在知识领域的绝对权威地位不断弱化,无疑对教师的教育教学工作带来了诸多挑战。能否持续地提升专业能力成为当下教师破局的关键。本文旨在探讨教师权威消解背景下的专业发展困境与路径,以期为教师的专业成长提供有价值的参考。

关键词： 工作流   遗传算法   布局优化  

摘要： 遗传算法是一种模拟自然进化的计算模型,在数学和计算机科学等多个领域有着广泛的应用,在建筑设计中同样具有重要的应用价值。文章提出了一种基于遗传算法的逆向优化方法,并构建了设计工作流,为前期批量生成合理的建筑布局方案提供了一套解决方法。此工作流通过参数化形态建模和遗传算法对建筑性能进行优化分析,并以增加建筑冬至日采光时间作为优化目的,在冬至日平均采光时间由最小的0.59 h提高到1.12 h,结果表明该工作流可用于批量生成优化布局方案,为建筑布局优化提供了一种有效的解决思路。