关键词： 公交优先   车路云协同   V2X   5G   遗传算法  

摘要： 提出了一种基于5G-CV2X的多路口智慧公交绿波通行方法。该方法通过5G-CV2X设备实时采集公交车行驶状态(速度、位置等)、公交车与当前路口的距离、路口位置和红绿灯的相位,云端使用基于遗传的非侵入式信号控制算法对多个路口红绿灯相位时长和公交车车速进行全局优化,然后云端将全局优化后的行车建议速度和指导相位通过5G发送至公交车和信号机,实现多路口绿波通行。实际道路测试验证,该方法能够实现多路口公交快速绿波通行,提升了公交系统的运行效率。

关键词： 反劳动”文化   劳动精神   青年亚文化   资本逻辑  

摘要： “反劳动”文化是当代青年面对内卷化的社会压力对劳动的意义与价值产生认识偏差,进而选择逃避劳动的态度与行为的文化现象,它映射出青年群体中存在的自我认同焦虑和劳动价值观偏离,严重挫伤了青年的劳动热情。“反劳动”文化掀起了集体性的网络狂欢,对劳动正义的破坏、对过度竞争的抵抗、对群体狂欢的沉迷是其产生的原因,以“反内卷”为表征的“消极抵抗”、以“泛娱乐”为表征的“及时行乐”、以“泛怀疑”为表征的“质疑嘲讽”是青年群体在新型劳动环境下表达内心焦虑的主要方式。我们要从社会、媒体、学校、青年四个层面消解“反劳动”文化对青年劳动精神的侵蚀作用,大力营造“劳动幸福”的社会氛围,树立“劳动光荣”的价值观念,引导青年真正成为有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年。

关键词： 强异类   硬质直方体   三维装箱   双链  

摘要： 目的针对物流作业中的物资打包、托盘堆码、组套包装、集装装箱等三维装箱实际问题,提高三维装箱效率、改善三维装箱精度,并提升三维装箱利用率。方法将传统单链遗传算法改进为双链,根据三维装箱特点对选择、交叉、变异算子进行改造,同时引入更新算子,建立强异类硬质直方体(多)和标准化包装箱(多)之间的装箱模型。结果通过将装箱顺序和放置方向同时编码,并建立关联键,形成双链遗传模型,在保证精度和可靠性的前提下,避免了局部过快收敛,实现了全局快速寻优,在离线模式下能够指导三维装箱的实施。结论以强异类硬质直方体为装箱对象,以三维尺寸的标准化包装为装箱目标,通过对遗传算法进行双链改进,构建了“多对多”三维装箱模型,提出了一套解决“多对多”三维装箱组合优化问题的建模技术和算法程序,有效提升了三维装箱效率、精度和利用率。

关键词： PDC复合片   交界结构   多目标遗传算法   破岩性能   优化设计  

摘要： 为改善PDC复合片界面处的结合能力,提升其整体的抗冲击性和稳定性,提出了一种新型交界结构。采用有限元方法,对比了外界载荷影响下所设计交界结构和常规界面结构复合片的应力分布状态,并基于提出的交界结构,考虑其结构参数的影响,使用最优填充空间法进行采样,结合最小二乘法构建了结构场的二阶响应面近似模型;以交界结构参数为设计变量,结构场等效应力、最大剪应力和最大主应力的最大值为设计目标,采用多目标遗传算法对响应面近似模型进行优化。研究结果表明,相同模拟条件下,相比常规交界结构,新型交界结构的等效应力最大值降低了50.7%,剪应力最大值降低了52.0%,最大主应力最大值降低了22.4%。优化后的PDC复合片在相同条件下,等效应力、最大剪应力及最大主应力均降低14%以上,且具有更好的破岩稳定性,能有效避免应力集中,同时热稳定性增强。研究结果为PDC复合片优化设计提供了理论依据,同时提供了新的优化方法,有助于降低研发成本。

关键词： OptiSLang   Kriging模型   遗传算法  

摘要： 为提高Q25H52型高速离心泵的扬程和效率,通过P-B实验选取了叶轮的3个结构参数,即叶片出口安放角、出口宽度和包角,并使用OptiSLang软件采用拉丁超立方设计方法创建了设计样本。以离心泵扬程和效率最高为优化目标,建立结构参数与优化目标之间的Kriging模型,利用遗传算法寻找叶轮最佳结构参数。研究结果表明:在额定工况下,优化后泵的效率提高了2.94%,总扬程提高了2.17 m。

关键词： 改进遗传算法   大数据中心   资源分配   适应度函数  

摘要： 为提高大数据中心在处理海量数据请求时的资源分配效率,降低运营成本,本研究采用改进的遗传算法优化资源分配过程。考虑到传统遗传算法在大规模系统中应用时存在的不足,如收敛速度慢、局部最优问题,本研究引入自适应变异率与精英选择策略增强算法搜索能力与适应性。本研究还设计了一种新适应度函数,以更精确地反映资源分配效率,满足公平性需求;进行了基于改进遗传算法的大数据中心资源分配模型设计,实现了大数据中心资源动态排序与高效分配。通过模拟测试,验证了改进遗传算法在资源利用率、响应时间、能耗等方面的表现。结果表明,与传统遗传算法相比,基于改进遗传算法的大数据中心资源分配方法在各项性能指标上都有显著提升,可支持大数据中心面对不断变化的工作负载和运行环境的适应性需求。

关键词： 调距桨   遗传算法   螺距优化   船-机-桨匹配  

摘要： 本文针对长江航行调距桨船舶的螺距优化问题,对船舶调距桨螺距、船舶柴油机转速与船舶油耗量之间的关系进行研究。通过阻力计算、调距桨敞水效率分析和船-机-桨匹配,建立长江干线航行船舶螺距-油耗优化模型;进而对遗传算法进行改进,在交叉过程中对个体进行聚类、采用多父代的交叉算子,减少无效交叉,提高种群丰富性;基于改进后的遗传算法,对建立的优化模型进行求解,通过案例分析计算船舶在长江干线不同航段航行.的最佳螺距分配。结果表明,使用最佳螺距航行的船舶单航次油耗量比定距桨船舶降低478%。

关键词： 茶芽   目标检测   奇异值分解   少量样本   遗传算法   YOLOX  

摘要： 构建大规模茶芽目标检测数据集是一项耗时且繁琐的任务,为了降低数据集构建成本,探索少量标注样本的算法尤为必要。本文提出了YSVD-Tea(YOLO singular value decomposition for tea bud detection)算法,通过将预训练模型中的基础卷积替换为3个连续的矩阵结构,实现了对YOLOX算法结构的重构。通过维度变化和奇异值分解操作,将预训练权重转换为与重构算法结构相对应的权重,从而将需要进行迁移学习的权重和需要保留的权重分离开,实现保留预训练模型先验信息的目的。在3种不同数量的数据集上分别进行了训练和验证。在最小数量的1/3数据集上,YSVD-Tea算法相较于改进前的YOLOX算法,mAP提高20.3个百分点。对比测试集与训练集的性能指标,YSVD-Tea算法在测试集与训练集的mAP差距仅为21.9%,明显小于YOLOX的40.6%和Faster R-CNN的55.4%。在数量最大的数据集上,YOLOX算法精确率、召回率、F1值、mAP分别为86.4%、87.0%、86.7%和88.3%,相较于对比算法均最高。YSVD-Tea在保证良好性能的同时,能够更好地适应少量标注样本的茶芽目标检测任务。

关键词： 课程思政   行为主义   语用学导论  

摘要： 立德树人是教育的根本任务,更是课程思政的终极目标。本文从分析部分青年学子与党和国家所需人才规格尚存之差距入手,以外语专业语言学方向课程“语用学导论”的思政实践为例,探讨行为主义理论指导下改革教学活动组织方式、助力课程思政的可行性,呈现教师坚持问题导向,通过对学生课堂行为的干预和调节,推动思政教育融入课堂教学活动、思政行为融入学习行动的育人过程。

关键词： 粤港澳高校   合作办学   政校合作   界面管理   治理模式  

摘要： 粤港澳高校合作办学作为粤港澳大湾区建设的重大战略举措,建立多维动态耦合的政校合作关系是推进其高质量发展的关键路径。从界面管理视角出发,反思粤港澳高校合作办学政校合作困境,发现由跨境行政壁垒、经济水平、制度体制、文化认知与价值理念、信息与资源等因素引发多重界面障碍,导致组织间难以形成有效衔接。界面管理强调组织边界的动态调适,为化解跨组织合作困局提供了理论视角。探索政校合作治理模式可以较好地释放跨区域合作主体的界面张力。该模式以明确政校权责为基础,通过调整管理架构实现适当权力让渡,建立兼具激励和约束的多项机制以保障单一法人代理、双法人代理和混合式法人代理等多样化办学模式的落实,进而为深化区域高等教育融合发展提供制度创新思路。