关键词： 水浴消解   原子荧光   糖厂滤泥   总砷   总汞  

摘要： 建立了采用水浴消解-原子荧光光度法测定糖厂滤泥中总砷和总汞含量的方法。试验结果表明,在最佳测试条件下,糖厂滤泥样品中总砷、总汞的线性浓度范围分别为0~100μg/L、0~2.00μg/L;总砷、总汞的检出限分别为0.012 mg/kg、0.001 mg/kg;精密度试验(n=9)总砷、总汞的相对标准偏差(RSD)分别为2.4%、3.8%;回收试验总砷、总汞的回收率分别为98.8%~107.9%、98.5%~107.2%。该方法准确度高,其精密度、检出限、回收率均能满足检测的要求,可为广西糖厂滤泥中总砷和总汞的含量测定及安全性评价提供参考。

关键词： 人工智能背景   智慧图书馆   智能化   管理优化  

摘要： 本文分析人工智能技术在图书馆的应用,包括自动化服务、个性化推荐、智能检索和数字图书馆建设等,同时,总结人工智能背景下图书馆所面临的挑战,包括技术挑战、管理挑战和人力资源挑战。提出智慧图书馆计算机信息技术发展策略,包括技术创新、管理优化和人才培养等应对策略。通过这些研究为图书馆界的同行提供一定的参考和启示,共同推进我国图书馆事业的发展。

关键词： 深度学习   室间隔完整型肺动脉闭锁   危重度肺动脉瓣狭窄   右心发育不良   超声心动图   胎儿   人工智能  

摘要： 目的分析评价一种新型语义网络分析模型SPReCHD:残差学习诊断系统模块(RLDS)和双路径链式多尺度门控轴心变压器网络模块(DPC-MSGATNet),在室间隔完整型肺动脉闭锁(PA/IVS)和危重肺动脉瓣狭窄(CPS)胎儿超声心动图四腔心视图数据集中评估右心发育不良程度分级的性能。方法回顾性收集2017年6月至2022年12月青岛大学附属妇女儿童医院350例24~28周胎龄的PA/IVS和CPS胎儿的1650张单幅超声心动图四腔心视图建立实验数据集。根据右心发育不良程度对建立的SPReCHD模型进行训练、验证和测试,评估模型精确度、召回率及F1值等性能指标;与高级医师基于超声指标、右心室形态及出生结局等多维度信息对测试集做出的评估结果进行比较,采用Kappa检验观察评估的一致性。结果SPReCHD模型在训练集、验证集及测试集对右心发育不良程度分级评估的精确度分别为93.82%、94.34%和94.68%,召回率分别为90.54%、91.38%和90.89%,F1值分别为92.10%、92.82%和92.67%。在测试集中,SPReCHD模型与高级儿童心血管医师评估结果一致性良好(Kappa值=0.724,P<0.001)。结论SPReCHD模型在训练集、验证集及测试集对右心发育不良程度分级的评估性能优异。该模型对PA/IVS和CPS胎儿右心发育不良程度分级评估水平与高级医师评估结果一致性好,为进一步提出精准评估标准奠定基础。

关键词： 页岩气集输管道   内腐蚀速率   BP神经网络   遗传算法   核主成分分析法(KPCA)   均方误差(MSE)  

摘要： 针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主成分分析法(KPCA)对数据进行了降维,在模型建立的过程中不断优化提升模型的预测精度,采用所建模型对另一条相邻管道进行预测并开挖验证。结果表明:选择TRAINGDM作为训练函数,隐含层节点为(8,1),遗传算法进化数为50,种群规模为100,交叉概率为0.3,变异概率为0.2,运用KPCA将数据从7维降为4维后,此模型的均方误差最低为0.12,当该模型用于相邻管道的预测时,均方误差为0.14。运用KPCAGA-BP模型,对页岩气集输管道内腐蚀速率进行预测具有一定的准确性,此模型可用于辅助指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。

关键词： 埋头弹机枪   拨弹杠杆曲线槽   参数优化   5次函数曲线   遗传算法  

摘要： 某埋头弹机枪使用了与传统枪弹结构完全不同的埋头弹,为了适应这种弹药,该埋头弹机枪与传统机枪在结构上也有很大的差异。其中,相较于传统机枪,该埋头弹机枪的输弹行程更为靠后,为了减小全枪长度,不得不缩短拨弹杠杆中曲线槽部分的长度。这使得枪机框上的导柱进入拨弹杠杆曲线槽时,对拨弹杠杆的冲击力很大,从而对整个输弹机构的可靠工作造成极为不利的影响,同时也会严重降低枪机框的动能,使得输弹动作难以完成。现以导柱与拨弹杠杆之间的最大冲击力为目标函数,选用5次函数曲线作为拨弹杠杆曲线槽理论轮廓线的形状,运用遗传算法对该理论轮廓线进行优化,使得导柱与拨弹杠杆之间的最大冲击力降为优化前的1/3。试验验证表明,枪机框在进入拨弹杠杆曲线槽的过程中,速度损失由原来的0.94 m/s降低到0.28 m/s,达到了优化目的,该研究结果为该枪的改进提供了可靠的理论依据。

关键词： 机场空中交通环境质量   解释结构模型   优化路径   概率场景   宽容分层序列法   遗传算法  

摘要： 机场空中交通环境质量的提升对实现机场的可持续发展、推动民航业发展绿色转型具有重要的意义。针对现有研究较少从多因素角度开展机场空中交通环境质量评价并对机场整体环境质量进行优化的缺陷,从大气污染物、航空器噪声和碳排放三个角度识别机场空中交通环境质量的影响因素,基于解释结构模型构建机场空中交通环境质量的优化路径;通过建立机场空中交通运行的概率场景,基于宽容分层序列法构建机场空中交通环境质量优化模型,并结合遗传算法进行求解。以南京禄口国际机场为例进行实证分析,结果表明:机型比例和航线结构是影响机场空中交通环境质量的关键因素,优化后机场空中交通环境质量内梅罗指数降低了32.5%,可有效改善机场空中交通环境质量。

关键词： 人工智能+新工科   计算机软件工程专业   实验实践   教学改革  

摘要： “人工智能+新工科”的改革背景下,高校计算机软件工程专业的实验实践教学完成了由学位本位逻辑到能力本位逻辑的转变。本文从“人工智能+新工科”视域下高校计算机软件工程专业实验实践教学改革的基础要素出发,围绕理念建设、体系整合、模式探索三个角度深入分析计算机软件工程专业,实验实践教学改革的“一个中心”与“两个要求”,进而结合教学经验给出计算机软件工程专业实验实践教学改革适应技术发展、强调能力塑造、整合优势资源、全面开拓视野四个层面的具体路径,以期为学科影响力的发展、核心竞争力的提升提供参考信息。

关键词： 遗传算法   煤矿   井巷   支护   优化设计  

摘要： 煤矿井巷指煤矿开采时的各类地井筒、巷道和硐室。遗传算法能够在复杂的参数空间中寻找最佳解决方案,它以卓越的数据处理和模式识别能力,在各类预测任务中表现突出。将遗传算法应用于煤矿井巷支护设计,能够提升煤矿井下支护整体质量,保障工人和生产安全。本文构建基于遗传算法优化的神经网络模型,并对煤矿井巷的支护方案予以优化。通过设计围岩稳定性评级指标制定、支护方案选择优化、模型拓扑结构以及种群初始化方法,再结合模型训练和实例测试验证了方法的可行性。

关键词： 电磁阀   电磁力预测   结构参数   神经网络   遗传算法  

摘要： 针对CDC减振器电磁阀研究中,只针对单一参数对电磁特性进行影响分析,且获得电磁阀最优结构参数组合速度较慢的不足,本文提出了基于GA-BP神经网络的电磁阀特性优化方法。首先,利用ANSYS Maxwell仿真分析,得到不同参数组合下的电磁力,然后训练样本集建立BP神经网络电磁力预测模型,再采用遗传算法优化,寻得最优的参数组合,建立GA-BP神经网络模型。结果表明,将GA-BP神经网络算法应用于电磁力的预测,能有效提高电磁阀的设计效率。

关键词： 智能算法   计算机教学   学习模型   自适应  

摘要： 阐述智能算法在计算机教学中的应用,包括设计和开发个性化学习模型、自适应教学系统,并进行智能辅助评估和反馈。通过分析和比较不同算法在计算机教育中的应用效果,寻求最优教学方案。