关键词： 人工智能   路灯故障检测   维修优化策略   深度学习   遗传算法  

摘要： 路灯的维护和故障检测一直是城市照明中的一大难题。为了解决这一问题,文章基于人工智能,提出了一种新的路灯故障检测与维修优化策略。首先,利用深度学习算法构建了路灯故障预测模型,通过对大量的路灯运行数据进行训练,可以实时监测路灯状态,预测可能发生的故障;其次,将路灯的维修任务转化为路线规划问题,并利用遗传算法优化维修任务。研究结果表明,相较于传统方法,该策略不仅可以有效提高路灯的故障检测准确率,降低路灯故障发生率,而且可以显著减少维修人员的行走路径和缩短维修时间,提高路灯维修的效率。

关键词： 复杂楼宇   人员疏散   人员特征   元胞自动机   Pathfinder  

摘要： 为探究复杂楼宇人员疏散的效果,该文基于元胞自动机理论,建立了复杂楼宇人员疏散模型。选取某高校实验中心为应用场景,综合考虑了疏散路径、出口安排、人群密度和人员行为等多种因素,分析引导选择出口、引导使用连廊和基于遗传算法的适应度函数三种优化方式对疏散效果的影响,并将此模型计算结果与模拟软件Pathfinder计算结果进行对比验证。结果表明,随着优化程度的提高,疏散总时间和极度拥堵面积减少,有效地降低了高人群密度区域,提高了出口使用均衡性,疏散效果得到了显著提升。

关键词： 计算机工程   智能用电   控制算法  

摘要： 阐述基于计算机工程的智能用电控制算法优化方案。该方案包括数据质量提升、算法模型改进、计算效率与成本优化。通过实施“网格化”管理,强化电网网架结构,以提升不停电作业能力。

关键词： 倒立摆   模糊控制   遗传算法   抑噪抗扰  

摘要： 倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设计的优化。首先,引入模糊控制对PID参数调节进行优化,改固定参数调节为在线参数调节,旨在提高系统的鲁棒性与抗扰性;然后,运用遗传算法的量化因子和比例因子完成调节参数的在线寻优,通过设计适应度函数和选择算子,经过选择、交叉、变异不断演化迭代,最终获取最佳适应度个体、找到最优解,通过仿真验证遗传模糊PID算法突出的抑噪抗扰优势;最后,基于该控制策略进行倒立摆实物实验,验证了其指令跟踪有效性的结论。该研究表明:遗传模糊PID算法具有良好的指令跟踪和抑噪抗扰性能,具有一定的工程应用价值。

关键词： 卫星任务规划   时空约束   贪婪算法   遗传算法  

摘要： 当前对地观测卫星具有快速、动态、准确等特点,是自然灾害高精度监测的必要手段。然而当前对地观测卫星数量众多,且卫星的主要任务和分辨率也存在较大差异,如何对卫星任务进行合理的调配是自然灾害应急监测的关键。文章在自然灾害监测需求分析的基础上,提出了一种基于时空约束和任务优先级的自然灾害卫星观测规划方法。通过建立卫星任务规划模型,结合贪婪算法和遗传算法分别进行优化,最后使用优化模型进行模拟仿真实验来验证模型的可靠性。结果表明,贪婪算法和遗传算法分别适合于中小区域和大型区域的自然灾害对地观测任务规划。

关键词： 结构性就业   矛盾   问题   成因   建议  

摘要： 当前结构性就业矛盾已成为我国就业领域面临的主要问题。本文梳理了当前我国结构性就业矛盾的主要表现,分析了导致结构性就业矛盾凸显的原因,并从强化就业优先导向、提升劳动者素质能力、加强公共就业服务、营造良好就业环境、强化重点行业和群体支持等方面提出了政策建议。

关键词： 地下结构板   配筋率   遗传算法  

摘要： 文章建立了基于遗传算法的地下结构特征板跨最经济配筋率数学模型,将板最经济配筋率求解问题转化为最优化问题。数学模型考虑了承载能力极限状态和正常使用极限状态,分析了地下结构不同板跨、不同覆土厚度时最经济单位板宽费用、最经济配筋率变化规律,得到了最经济单位板宽费用拟合公式,再进一步研究了最经济板配筋率与钢筋、混凝土综合单价的关系,为地下结构板结构设计优化提供支持。

关键词： 气膜冷却   Bezier曲线   径向基函数神经网络   遗传算法   数值模拟  

摘要： 提出一种基于Bezier曲线的气膜冷却孔出口参数化构型方法,通过调整Bezier曲线的控制点,改变气膜冷却孔的出口形状。采用拉丁超立方抽样(LHS)和数值模拟的方法,获得大量不同气膜冷却孔出口形状下的气膜冷却效果,结合径向基函数神经网络(RBF-NN)所构建的预测模型和遗传算法(GA)进行气膜冷却孔出口形状优化。结果表明:优化后的气膜冷却孔可以有效抑制肾形涡对(CVP)的强度与大小,减小冷却气流与热主流的掺混损失;优化后的气膜冷却孔具有扩张的冷却通道,降低了冷却气流出口法向上的动量,有效抑制了冷却气流对于热主流的穿透,提升了气膜冷却效率;在吹风比M=0.91的情况下,最优孔形的气膜冷却效率较圆孔和扇形孔分别提升了40.48%和17.82%。

关键词： 人工智能   医学教育   外科领域   机器学习   自然语言处理   人工神经网络   计算机视觉  

摘要： 在高等教育中,人工智能和虚拟现实等前沿教育技术被广泛应用于开发虚拟学习资源。因此,人工智能(artificial intelligence,AI)在临床实践中的应用被认为是医学教育中一个很有前景的扩展领域。AI能够基于学习者的表现数据和个性化需求,定制教育路径和提供精准的学习建议。这种个性化的支持不仅增强了教育效果,还可以帮助医师快速地掌握复杂的临床技能和决策能力。AI的4个关键组成部分是机器学习、自然语言处理、人工神经网络和视觉处理,每个部分都在外科学教育中具有潜在的应用前景。在一个医患关系紧张、医学生源相对饱和及手术机会减少的时代,AI还能够分析大量的临床数据,预测患者的康复路径和可能的并发症,为医疗团队提供决策支持。通过优化资源利用和流程管理,AI还有助于降低医疗成本,提供更经济高效的医疗护理服务。文章阐述了目前AI技术的应用及其在促进外科学教育方面的前景。

关键词： 边缘计算   设备管理   深度学习   异常检测   智能维护  

摘要： 本文针对边缘计算存在分散性、管理和维护困难以及人工成本高昂等问题,提出了一种边缘计算设备智能监控和维护系统。该系统由边缘设备监控模块、智能管理模块和智能维护模块组成,旨在通过集成方式提升边缘计算设备管理与维护的效率和可靠性。所提系统利用边缘计算设备的可编程性,实时监控设备运行状况,并结合深度学习技术,实现对设备的异常检测和智能维护,从而降低人力成本,为边缘计算设备可靠运行提供重要价值。