关键词： 中国航天科技集团   边缘计算   AI智能识别  

摘要： 近日,中国航天科技集团有限公司第七研究院旗下的四川航天电液控制有限公司(以下简称:航天电液)在边缘计算AI(人工智能)智能识别技术上取得重要进展,该技术具有检测速度快、识别精度高、模型小等优势,在算力资源非常有限的情况下,十几毫秒内可完成一帧图像的AI检测,实现对视频流的实时AI检测分析。随着物联网和人工智能的快速发展,数据的处理需求和复杂性也在不断增加,传统的云计算模式存在延迟、宽带和隐私等问题,在实时数据处理需求上存在短板。

关键词： 悬垂系数   面料数据库   神经网络   遗传算法  

摘要： 通过对面料悬垂系数的精确预测,实现面料悬垂性虚拟化的初步研究。回归分析等方法虽实现了部分悬垂指标的预测,但其存在预测准确性不高,部分指标无法计算的问题。为此,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP神经网络)的新方法,从面料数据库中选取100块纯棉机织面料样本,其中训练样本80块,测试与验证集各10块,通过遗传算法优化神经网络的参数,采用相关性分析优化样本输入参数,以此提高模型的预测能力。10块测试样的悬垂系数预测结果表明,与传统BP神经网络相比,GA-BP神经网络平均绝对百分比误差从12.74%降到了7.03%,同时,利用经验公式判断误差循环获取了最佳的隐含层节点数为9。研究表明,GA-BP神经网络能够有效提升面料悬垂性预测的准确度,对于面料悬垂性的虚拟化表现具有重要的应用价值。

摘要： 中国计算机学会人工智能会议(CCFAI,CCF Conference on Artificial Intelligence)是由中国计算机学会主办,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会承办的人工智能领域盛会.2025年中国计算机学会人工智能会议(CCFAI2025)将于2025年7月31日~2025年8月3日在云南省昆明市举行.本次会议由中国计算机学会主办,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、云南大学承办.

关键词： “饭圈文化”   大学生   社会主义核心价值观   消解   治理  

摘要： “饭圈文化”是由同一明星的粉丝推动,依托互联网平台而成立的相同趣缘群体,具有群体极化、偶像狂热迷恋与角色替代等特征。目前,“饭圈文化”在大学生群体之中影响较大,这对大学生社会主义核心价值观的认同及践行带来多重挑战。基于此,通过发挥“饭圈文化”正向价值,开展网络文化协同治理,提升大学生自身综合素养等途径,引领大学生自觉学习、认同与践行社会主义核心价值观。

关键词： 人工智能技术   计算机辅助翻译   翻译软件   自然语言处理   机器学习  

摘要： 全球化进程的加快,使得计算机辅助翻译(CAT)软件在翻译行业中扮演着越来越重要的角色。该文探讨了人工智能(AI)技术在CAT软件中的应用现状、效果评估及未来发展方向,并重点分析了相关数据,展示了CAT软件在翻译效率和质量方面的提升。通过对现有AI翻译工具的案例研究,揭示了AI技术对翻译行业的深远影响,研究AI技术如何通过促进实时翻译、提升用户体验以及支持多语言环境下的协作,改变传统的翻译流程,并在翻译效率、质量、速度、准确性和用户体验等多个维度上实现质的飞跃。

关键词： 《明史纪事本末》   纪事本末体   俪体   谷应泰  

摘要： 清初谷应泰所编《明史纪事本末》,沿用宋代袁枢《通鉴纪事本末》的体例而有所新变。史体上,引入纪传体史书如《史记》《晋书》的“某曰”史论;文体上则继承《晋书》“史臣曰”以俪体的方式进行书写。史的性质要求史家对历史事件进行相对客观的叙述,文的修饰和主观抒发则不被允许,《明史纪事本末》体例的新变即消解了这组矛盾。《明史纪事本末》在史的方面“详略得中,首尾秩然”,在文的方面“遣词抑扬,隶事亲切,尤为曲折详尽”,呈现了谷应泰以史才沟通文才的创造性运用。

关键词： 智能遗传算法   工程项目   技术创新效率   不确定性评价  

摘要： 当前技术创新效率不确定性评价方法多采用数据包络分析方法,此方法易受到子阶段效率值波动性的影响,使得最终评价误差较大。为此,作者提出了基于智能遗传算法的工程项目技术创新效率不确定性评价模型。根据工程项目技术创新活动的运行过程,选取表征技术创新投入与产出的显性和隐性评价指标,从而设计评价指标体系;以此为依据,采用智能遗传算法计算技术研发阶段与创新成果阶段之间的转换参数,以均方根误差最小为适应度函数,用此消除子阶段效率值波动性的影响,并求取最优效率值;参照创新投入与产出平衡理论,以固定规模报酬不变的条件为准则,构建评价模型,通过计算综合技术效率来评估项目技术评估创新成果。以某企业工程项目为研究案例,对所提方法的评价性能进行验证,实验结果表明,所提方法具有更低的评价误差,能够较为准确地评价工程项目技术创新效率的变化情况。

关键词： 动载荷识别   遗传算法   自适应算法   非线性规划  

摘要： 针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频域识别模型,把理论值与测量值的差值的二范数最小化作为优化目标函数;其次,将该目标函数作为混合算法的评价函数来识别动载荷参数;最后,进行简支梁动载荷识别的仿真和实验,对比了正向识别和逆系统法,讨论了非线性规划代数和噪音对混合算法的影响。研究结果表明:正向识别避免了矩阵求逆病态问题;相比遗传算法和自适应遗传算法,所提出算法可同时更准确和稳定地识别多个动载荷参数,且抗噪性更强。

关键词： 水基钻井岩屑   成分特征   重金属   消解  

摘要： 通过对水基钻井岩屑(简称水基钻屑)的理化指标进行分析,确定水基钻井岩屑样品消解的关键点。针对水基钻井岩屑的成分特征对消解过程中氢氟酸破硅条件、氧化性酸匹配、消解时间和消解温度进行优化,形成一套低耗酸量、低温、快速消解水基钻井岩屑样品的方法。该方法测定Cu、Zn、Pb、Cd、Ni、Cr元素检出限为0.01~3.6 mg/kg,相对标准偏差为1.3%~8.6%,加标回收率为86.4%~104.6%。此方法可用于各类型的水基钻井岩屑及土壤中重金属的检测。

关键词： 电力巡检   多无人机   任务分配   强化学习   遗传算法  

摘要： 在无人机电力巡检过程中,一个待巡检部件通常对应多个位置不同且均符合拍摄要求的任务点,这些拍摄任务点构成一个集合任务.为了保证巡检质量,通常要求无人机多次采集待巡检部件的图片,即访问集合任务中的多个拍摄任务点.本文针对上述特点,将面向集合任务的多无人机电力巡检任务分配问题建模为最小最大化多站点家庭旅行商问题(minmax multi-depot family traveling salesman problem,Minmax-MDFTSP),并设计了一种强化遗传算法框架.在该框架下,提出了染色体校验及修正机制、组合交换变异算子、基于贪婪策略的局部调优算子,设计了基于强化学习的遗传算法参数调优方法.性能实验结果表明,本文方法在求解质量和求解效率方面均具有明显优势.此外,通过消融实验验证了强化遗传算法框架中各个部分的有效性.最后结合实际场景下的具体案例,通过实地飞行验证了本文方法相对于现有巡检方式的优势.