关键词： 人工智能   高校   计算机   教学  

摘要： 本文以高等院校的计算机课程为基础,对人工智能概念在教育中的应用进行审视和总结。我们认识到当前高校计算机教学面临的挑战,并通过对各种影响因素的仔细分析,提出创新的教育策略。这一努力的目标是加强学生的全面能力,致力于培养能够适应社会需求的综合型人才。通过将人工智能融入教育,我们可以更好地满足不断变化的社会需求,使学生在面对未来挑战时具备更强大的适应能力。

关键词： 复合联运   路径优化   搜索空间   遗传算法  

摘要： 在全球经济一体化背景下,物流行业成为不可或缺的经济支柱之一,在经济中的作用不断显现,复合联运逐渐成为物流行业的重要运输方式。以空铁海复合联运作为研究对象,构建不同的搜索空间,确定边界条件并分析货运影响参数,包括时间、成本、距离。以遗传算法为原则,求解建立空铁海复合联运模型并进行路径优化。确定3组节点组,每组都包含普通货物、特殊货物、航线拥堵3种情况,分别优化成本、时间、距离,为复合联运业务提供路径选择依据。通过分析,在规定的搜索空间内分别选出了最优时间路线、最优成本路线、最优距离路线。期望可以在物流运输过程中实现降本增效、减少风险、提高行业竞争力的目的。

关键词： 人工智能技术   计算机网络安全防御   应用  

摘要： 在互联网技术不断发展与应用的背景下,人们的日常生活得到很大便利,但与此同时,由于多种因素的影响,网络安全问题也日益凸显。传统的防火墙技术和访问控制系统等网络安全防御技术大多采用被动型安全防御模式,在网络危机事件发生后才能抵挡外界的恶意攻击,但这种方式也会给系统用户带来一系列的损失。相比传统的防御技术,人工智能技术更具主动性和智能性,能够及时应对各种网络安全风险。为了网络平台能够为人们提供高效快速的服务需求,本文对人工智能技术在计算机网络安全防御系统中的应用进行研究,提前预判计算机网络风险,进一步提升网络安全防御水平。

关键词： 移动边缘计算   智能交通系统   无人机   信息年龄   能耗优化  

摘要： 该文考虑无人机(UAV)交通监测与移动边缘计算(MEC)技术结合的智能交通系统。为了保障系统中数据时效性并且降低系统能耗,提出计及信息年龄(AoI)的UAV计算卸载优化方法。首先,建立UAV辅助的MEC系统模型,允许MEC服务器缓存常用的应用程序并为UAV提供计算卸载,以支持UAV执行交通监测任务。通过联合优化UAV任务卸载决策、UAV上下行通信带宽分配以及被卸载任务的计算资源分配,最小化所有UAV与MEC服务器的总能耗,同时满足AoI与资源容量等约束条件。其次,系统能耗最小化问题是混合整数非凸优化问题,因此采用离散化和线性化手段,快速获得问题的近似最优解,并设计离散点生成算法来调节近似误差。最后,仿真结果表明,即使对于大型的非凸问题,所提方法也能够快速得到近似最优解,并且可以在不同的任务场景中满足AoI等约束条件,最大限度降低系统能耗。仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词： 设问   问题求解   函数与方程思想   函数与导数   函数零点   高考数学试卷   图象与性质   基础知识  

摘要： 涉及函数零点的综合问题,一直是高考数学试卷中比较常见的一类基本题型.此类综合问题,设问新颖创新,形式变化多端,可以合理融入函数图象与性质、函数与方程思想、函数与导数的应用等内容,交汇于函数模块、导数模块、不等式模块等的基础知识.

关键词： 响应面法   遗传算法   多芯片组件(MCM-BGA)   散热优化   数值模拟  

摘要： 为了解决芯片结温过高而导致的热失效问题,以某通信用的多芯片组件MCM-BGA为例,对MCM-BGA芯片温度场热分布和热量传递路径进行分析,确定了芯片的主要热传递路径,发现影响芯片结温的主要因素有环境对流换热系数、基板厚度、基板导热系数、焊料层厚度、封装外壳等;并基于响应面法试验设计,采用CCD(中心复合设计)选取并构建了自然对流系数、基板导热系数、基板厚度、焊料层厚度与多芯片组件的最高结温之间的数学模型,通过仿真验证了该模型的准确性和有效性;然后采用遗传算法对该数学模型进行优化设计,获得了芯片各参数优化的最佳组合。当自然对流换热系数为60 W/m^(2)·k、基板导热系数为320W/m·k、基板厚度为1.4 mm、焊料厚度为0.16 mm时,MCM-BGA最高结温具有最小值,使多芯片组件MCM-BGA最高结温降低了7.375%。

关键词： 选择顺应性装配机器手臂(SCARA)机器人   小臂优化   遗传算法   拓扑优化  

摘要： 以一种选择顺应性装配机器手臂(Selective Compliance Assembly Robot Arm,SCARA)为研究对象,利用仿真研究方法优化小臂结构。利用SolidWorks软件建立机器人三维结构模型,使用ANSYS软件对机器人进行模态分析,确定优化部件。利用遗传算法得到该机器人最优臂长,利用拓扑优化方法优化小臂结构。经分析,优化后的小臂强度、刚度和抗振性能明显增加,实现了对SCARA机器人重复定位精度和抑振能力的优化。

关键词： 数字技术   社区矫正   未成年犯   工具理性   “最有利于未成年人原则”  

摘要： 智慧矫正是当下未成年人社区矫正工作的重要手段,蕴含着教育与规训双重价值。在数字技术与人工智能强势介入背景下,未成年人智慧矫正存在工具理性异化风险,主要表现为人技主体地位倒置、规训教育异化及数字化评价异化三方面。应当明确的是,数字技术属于社区矫正工作的辅助手段,而不可成为目的本身。要消解未成年人智慧矫正中的工具理性异化风险,就要以最有利于未成年人为价值指向,通过队伍建设、规范制定、伦理规制和隐私保护实现合理规训,通过情感治理消除数字技术造成的人际隔阂。

关键词： 晶体塑性   机器学习   参数确定   遗传算法  

摘要： 非局部晶体塑性模型考虑了由非均匀变形引起的位错在空间上的重排,使得其本构模型变得复杂,可调节参数众多,因此采用常规的“试错法”难以准确确定这些参数.虽然遗传算法能够稳健地全局优化解决参数确定问题,但对于非局部晶体塑性模型,其计算成本相对较高.为解决这一问题,提出了一种耦合机器学习模型的遗传算法,以有效降低计算成本.针对含有冷却孔的镍基高温合金的拉伸响应问题,以单拉应力-应变曲线为目标,基于屈服应力和最终应力建立评价公式,使得优化结果与实验尽可能接近.在这一方法中,机器学习模型能够通过非局部晶体塑性模型的参数来预测相应的应力值,从而替代了遗传算法中原本需要的有限元计算过程.为了分析本构模型参数对单拉力学响应的影响,研究采用SHAP框架,并通过有限元结果进行验证.结果表明,通过该方法可以有效获取非局部晶体塑性模型参数,使得参数计算得到的应力-应变响应与实验结果吻合较好.此外, SHAP框架能够提供本构模型参数的重要程度分析,以及对屈服应力和最终应力的影响.

关键词： 园区综合能源系统   风光不确定性   阶梯式需求响应   主从博弈   遗传算法  

摘要： 为高效利用园区综合能源系统(park-level integrated energy system,PIES)中源荷侧资源,并兼顾PIES中各主体的运行效益,提出了一种考虑风光不确定和阶梯式需求响应的园区综合能源系统博弈优化运行策略。首先,对于源侧风光不确定性问题,采用蒙特卡洛法进行随机场景生成并利用k-means聚类和同步回代法对场景进行缩减;其次,在荷侧考虑用户阶梯式需求响应基础上,以园区运营商和用户聚合商效益最大化为目标,建立PIES主从博弈优化调度模型;最后,同时利用遗传算法和CPLEX求解器在MATLAB中进行仿真验证。算例结果表明,所提优化策略可以有效提高园区运营商和用户的效益。