关键词： 现代诗语   语义偏离   本体   消解   语感冲动   混沌  

摘要： 一、语义偏离中的多义倘若说语感冲动与语义偏离组成现代诗语发动的“按钮”,又分别体现现代诗语生成的两极对立,那么前者更多源自主体的生命冲动,后者则来自本体的语词暴破。语感冲动与语义偏离,以短暂的先后快慢的两档击发与照亮诗语的两极。在日常生活中,人们依靠语义共同约定的含义进行交流,可是在诗歌中却要冲破既定秩序、改变惯常通道。

关键词： 人工智能   计算机   数字媒体   支持向量机   实验分析  

摘要： 在信息技术的推动下,人工智能(AI)逐渐成为现代社会的重要标志。在数字媒体艺术创作中,人工智能具有独特的优势,可以帮助艺术家创作出更好的作品。该研究旨在研究基于人工智能计算机辅助技术的数字媒体艺术创作,分析数字媒体艺术与人工智能相结合的可能性,并探讨人工智能与数字媒体艺术创作相结合的积极作用。提出一种基于人工智能的支持向量机(SVM)算法,并对基于人工智能的计算机辅助数字媒体艺术创作进行实验分析。

关键词： 诞生礼   非物质文化遗产   人伦  

摘要： 非物质文化遗产的传承本质是一种社会再生产,为社区和群体提供认同感和持续感。中国传统婴儿诞生礼呈现在出生、三朝、十二朝、满月、百日、周岁等节日,婴儿先要挺过出生时的关隘,再进行不断的身体形塑,直至融入人伦社会,乃是天人感应下的社会整合。但经历了20世纪的移风易俗,在民俗复兴浪潮下,诞生礼部分消解、部分改造而被限定在家庭这一私人生活领域中,延续的精神内核依然是中国人对于人伦纽带的依恋。不同于现代民族国家构建的共同体想象,基于家庭与亲情生成的认同感和持续感已深刻在中华文化基因中,这对理解非物质文化遗产的表述和共识具有启发意义。

关键词： 车联网   多跳广播   乌鸦搜索算法   遗传算法  

摘要： 高效可靠的多跳广播算法可以有效降低交通异常事件对交通的影响。在车联网中,由于车辆高速移动和车辆间通信链路频繁丢失,使得设计高效可靠的多跳广播算法颇具挑战。鉴于此,提出一种基于乌鸦搜索算法和遗传算法的多跳广播算法。划分了异常事件影响区域;为稳定可靠地将消息转发至影响区域,综合考虑多种因素,设计了评价模型;为适应车联网的复杂环境,针对不同道路区域设计了不同的转发策略;针对中继节点选择问题,设计了基于乌鸦搜索算法和遗传算法的优化算法;使用OMNeT++工具进行仿真。结果表明,在每跳平均时延、冗余率和分组投递率3种常用指标下,所提算法性能较其他算法均有不同程度提升。

关键词： 城轨列车   自动驾驶   遗传算法   多目标优化  

摘要： 城轨列车自动驾驶(ATO)系统通过生成规划速度曲线控制列车跟随该曲线运行,因此,通过智能算法对规划速度曲线进行优化,可以有效提高ATO系统的性能。通过深入研究城轨列车运行的环境并建立相应的动力学模型,在综合考虑安全性、准时性、停车精准性、节能性与舒适性5个性能指标的基础上,采用多目标优化技术建立城轨列车ATO系统的多目标优化模型,并通过遗传算法对该模型进行求解得到城轨列车ATO系统的规划速度曲线。仿真结果表明,采用本文所提算法能够满足城轨列车运行的安全、准时和精准停车基本约束条件,同时降低了运行能耗,提高了运行舒适度,验证了算法的有效性。

关键词： 计算机人工智能   作物病害识别   防治   深度学习   可持续发展  

摘要： 本研究系统综述了当前计算机人工智能技术在作物病害领域的应用研究,主要涵盖了深度学习、图像处理和机器学习等方面。通过分析传统方法在作物病害识别中的局限性,强调了引入计算机人工智能技术的迫切性。同时,本研究详细介绍了计算机人工智能技术在作物病害检测和防治中的手段,如卷积神经网络(CNN),并对当前研究中存在的不足之处进行了深入剖析,包括算法泛化能力、数据质量和社会接受度等方面。通过对当前研究的全面分析,我们认为计算机人工智能技术在作物病害防治中有着非常广阔的应用前景,进一步的研究应更加注重跨学科研究、技术实际应用、数据隐私保护以及可持续发展等方面。

关键词： 岩石力学   钻进振动信号   单轴抗压强度   傅里叶变换   信号降噪   人工神经网络  

摘要： 为了研究钻进振动信号与岩体地质力学参数之间的响应关系,准确、快速地感知、预测岩石单轴抗压强度,开展基于钻进振动信号的岩石单轴抗压强度预测研究。以室内钻取花岗岩、石灰岩、砂岩和煤四类原岩(煤)试件实验为基础,结合傅里叶变换和振动信号降噪方法构建GA-BP神经网络模型,并对比分析降噪前后以及不同降噪方法模型的预测性能。结果表明:钻进振动信号与岩石单轴抗压强度之间有响应关系,应用钻进振动信号可预测岩石单轴抗压强度;采用Adobe Audition软件对振动信号进行降噪处理的GA-BP神经网络预测模型决定系数R2为0.838,均方根误差为7.063 MPa,平均绝对误差为5.347 MPa,其结果优于原始预测模型和一般降噪方法预测模型;与原始预测模型相比,最优降噪模型在预测精度上提升了6.3%,均方根误差减小1.954 MPa,平均绝对误差减小1.621 MPa;同一预测模型中不同岩性的预测效果存在一定差异。降噪信号GA-BP神经网络预测模型对单轴抗压强度有较优秀的预测能力,所用方法可为在岩体地质力学参数随钻测量方面提供基础。

关键词： 传统村落   乡村旅游   主体性   乡村振兴  

摘要： 高强度的社会流动加剧了传统乡村社会结构变迁。乡村旅游在助力乡村发展的同时,也为传统村落主体性研究提供了新的场域。本文依据“主体性意识”和“主体行动能力”两个维度,重新对传统村落进行类型学划分,并进一步解读乡村旅游发展何以消解与重构传统村落的主体性。研究发现:乡村旅游发展塑造了差异化的村落主体性景观,具体表现为主体性意识与主体行动能力的双重消解、主体性意识与主体行动能力的双重重构、主体性意识的消解与主体行动能力重构、主体性意识重构与主体行动能力消解四种类型;“有主体意识—有行动能力”是乡村旅游驱动传统村落转型的理想状态。其中,主体性意识得以重构的关键在于社区精英或外来精英有意识的引导和干预;主体行动能力得以重构的关键在于确保多元主体均能在乡村旅游发展中获得参与机会和参与空间,尤其注重对村民参与能力的培育和建设。

关键词： Multi-access edge computing   Multi-agent reinforcement learning   Unmanned aerial vehicles   Task scheduling  

摘要： Multi-access edge computing(MEC)presents computing services at the edge of networks to address the enormous processing requirements of intelligent *** to the maneuverability of unmanned aerial vehicles(UAVs),they can be used as temporal aerial edge nodes for providing edge services to ground users in ***,MEC environment is usually dynamic and *** is a challenge for multiple UAVs to select appropriate service ***,most of existing works study UAV-MEC with the assumption that the flight heights of UAVs are fixed;i.e.,the flying is considered to occur with reference to a two-dimensional plane,which neglects the importance of the *** this paper,with consideration of the co-channel interference,an optimization problem of energy efficiency is investigated to maximize the number of fulfilled tasks,where multiple UAVs in a threedimensional space collaboratively fulfill the task computation of ground *** the formulated problem,we try to obtain the optimal flight and sub-channel selection strategies for UAVs and schedule strategies for *** on the multi-agent deep deterministic policy gradient(MADDPG)algorithm,we propose a curiosity-driven and twin-networks-structured MADDPG(CTMADDPG)algorithm to solve the formulated *** uses the inner reward to facilitate the state exploration of agents,avoiding convergence at the sub-optimal ***,we adopt the twin critic networks for update stabilization to reduce the probability of Q value *** simulation results show that CTMADDPG is outstanding in maximizing the energy efficiency of the whole system and outperforms the other benchmarks.

关键词： 分布式电源   故障恢复   孤岛划分   模拟退火遗传算法   光伏功率预测   支持向量分位数回归  

摘要： 计及分布式电源出力波动性对故障恢复效果带来的不利影响,提出1种利用光伏出力预测的配电网动态故障恢复方案。故障发生后,首先对动态变化的光伏系统输出功率进行预测,并研究了负荷动态特性;其次,以配电网恢复重要负荷总量最大、故障恢复成本最小和故障停电损失最少为目标函数,构建基于动态树背包模型的最优故障恢复模型,该模型可快速适应配电网拓扑变化情况。采用改进模拟退火遗传算法求解最优故障恢复方案,提高了算法的收敛速度与稳定性。最后,在IEEE69节点系统进行仿真,结果表明所提算法可适应复杂配电网的故障恢复,提高配电网供电可靠性,并降低配电网故障带来的恢复成本与停电损失。