关键词： 101计划   人工智能   智能计算   教材建设  

摘要： 为了构建全面而系统的知识体系,深化并拓展学生在智能计算领域的理解与应用能力,分析《智能计算模型与理论》教材建设的必要性、建设现状,介绍教材在内容设置、思政案例设计等方面的实践探索,总结教材的主要特色,针对不同高校的教学需求,阐述教材的典型使用方式,以期为相关教育工作者提供参考。

关键词： 交通工程   共享单车   公交接驳   遗传算法   选址优化  

摘要： 为了满足共享单车出行需求,改善与公交接驳的便利程度,研究了共享单车投放点的选址优化模型与算法。借鉴经典最短路径交通分配模型,在每次更新选址方案后,均重新分配共享单车流量。以投放点选址决策变量与单车配置数量为优化变量,以用户出行时间最少和企业运营成本最小为优化目标建立目标函数。基于公交接驳关系、投放点建设数量、各停放点容量和投放总量等多个因素构建约束条件,设计优化模型求解算法,开展案例研究。以厦门市共享单车出行订单数据为基础,采用自适应遗传算法(AGA)和枚举法优化求解,并分析求解精度与效率。结果表明,该模型与算法能够用较少的迭代次数求解得投放点最优选址方案的近似最优解。系统运营总成本的最小误差仅为4.4%,用户出行总时间误差为5%。就本案例而言,方案优化前、后运营成本降低12.9%,出行时间降低14.26%。此模型与算法能够处理共享单车停放点混乱与接驳公交的难题,减少出行者接驳成本,最大限度方便出行,增强接驳综合服务水准。

关键词： 滚刀磨损   敏感性分析   数理统计   反向传播神经网络   遗传算法  

摘要： 以汕头湾海底隧道盾构段的监测数据为基础,基于数理统计法和机器学习法探究不同影响因素对滚刀磨损的敏感性程度。确定4个对滚刀磨损有明显影响的因素,分别为掘进距离、转速、转程和旋转角;建立以上述4个影响因素作为神经网络输入节点的反向传播神经网络(backpropagation neural network,BPNN)的滚刀磨损预测模型,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对预测模型进行优化并开展预测研究。结果表明:相较于BP模型,GA-BP模型的决定系数R2从0.7064提高到0.8239,预测精度明显提升,说明GA能够明显提高BPNN模型的预测能力。

关键词： 大数据时代   人工智能   计算机网络   防火墙技术  

摘要： 新时代背景下,通过人工智能技术赋能计算机网络运行,能够提升计算机网络运行的智能性与安全性,从而迎合大数据时代发展趋势,为相关领域的高效发展提供充足、精准、及时的网络信息支撑。为此,对计算机网络中适用的人工智能技术进行梳理,阐述计算机网络实践中人工智能技术的用法,有利于人工智能合理、有效地应用,从而进一步推动计算机网络高质量运行与科学化发展。

关键词： 改进遗传算法   煤矿企业   供电系统   多目标   无功优化  

摘要： 针对煤矿供电系统的特点,以多目标无功优化为研究对象,提出了一种基于改进遗传算法的无功优化策略。该方法通过引入多种群并行进化机制,增强了种群多样性和全局搜索能力;采用算术交叉和启发式交叉算子,提升了算法在处理约束优化问题和实值基因组方面的性能;结合精英保留策略,确保了优化过程的稳定性和收敛速度。仿真结果表明,相比于传统的无功优化方法,提出的基于改进遗传算法的多目标无功优化策略能够提升无功优化方案的综合质量。此外,还探讨了该领域未来的研究方向,包括结合深度学习和强化学习、考虑分布式电源和储能的协同优化、研究无功优化与电能质量控制的协同以及利用大数据技术进行更深层次的优化等,为进一步提升煤矿供电系统的运行效率和智能化水平提供了参考。

关键词： 有源同时透射和反射可重构智能表面   移动边缘计算   计算卸载   资源分配  

摘要： 为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率,建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后,借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题,使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明,相较于无源STAR-RIS方案,所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。

关键词： 模块化机器人   遗传算法   构型优化  

摘要： 为解决如何根据特定任务需求快速设计机器人的问题,提出一种性能驱动的模块化机器人构型多目标优化设计方法。以总质量、单位工作空间、全域可操作度3个性能指标为优化目标,构建模块化机器人构型的多目标优化模型。针对在构型优化问题中,连杆尺寸选择过少的问题,对优化变量采用整数编码方案,使连杆尺寸能在范围内连续取值,将离散尺寸与连续尺寸的构型优化实例进行对比,通过计算pareto前沿中所有点的欧氏距离均值衡量解集的分散度,结果表明尺寸取值连续实例的解集分散度较取值分散的实例减少了12.89%,验证连续尺寸方案的有效性。对pareto前沿中的构型进行分析,采用皮尔森相关系数法判断各优化目标之间的相关性,结果表明单位工作空间与全域可操作度的相关性最高,达到0.701,总质量与单位工作空间的相关性仅有0.007。在MATLAB上选择解集中的两个构型进行工作空间仿真分析,仿真结果表明,在总质量相同的情况下,构型A相较于构型B的单位长度工作空间减少了12.86%,同时全域可操作度增加了5.24%,该方法设计得到的解集中的构型均能满足任务需求。

关键词： 计算机科学家   诺贝尔物理学奖   人工神经网络   机器学习   诺贝尔委员会   物理学界   工具开发   杰弗里  

摘要： 当杰弗里·辛顿获得2024年诺贝尔物理学奖时,整个物理学界和计算机学界都迎来了一颗“重磅炸弹”。有人甚至哀叹“物理学已死”。这不是在否定辛顿本人,他可能是世界上在世的最出名的科学家之一,被誉为“AI教父”。问题在于,辛顿不是一个物理学家。尽管诺贝尔委员会称,辛顿“利用物理学工具开发的方法,为当今强大的机器学习奠定了基础”,但他一直都是一个计算机科学家,研究人工神经网络,还在2018年获得过计算机领域的最高奖图灵奖。

关键词： 体育社会学   广场舞   半熟人关系   功能性冲突   扎根理论  

摘要： 近年来,城市广场舞冲突问题不断涌现,给城市发展和居民日常休闲活动带来一系列困扰。研究从半熟人视角出发,基于扎根理论,对城市广场舞休闲冲突的形成过程和消解机制进行探索性研究。研究认为,“半熟人”的人际特性交织着熟人和生人双重运行逻辑,是城市广场舞冲突发生的重要情境条件;不同利益群体在广场舞场域内进行“再熟人化”实践,交替性时空竞争和磋商过程构成其核心内涵;通过同时抱持正式和非正式磋商,半熟人社交下的广场舞休闲冲突本质上是一种“功能性冲突”,即通过“容忍”机制溶解分歧,避免冲突显化;通过“能动性”机制,利益群体不断反思广场舞实践的意义,以寻求冲突的消解,二者共同反馈广场舞“再熟人化”实践,凸显广场舞休闲活动的社会功能和价值。

关键词： 烤烟   烟叶分级   多特征优选   遗传算法   正则化极限学习机  

摘要： 针对现有烟叶分级模型多基于平整烟叶的正面特征构建,分级模型准确率和实用性较低的问题,提出一种基于遗传算法-正则化极限学习机(GA-RELM)多特征优选的烟叶多部位正反面识别方法。首先,对自然状态下的烟叶进行多尺度正反面特征提取,构建正反面数据集,根据特征重要性和特征间的潜在关系,实现特征降维并构建新特征组合。其次,对正则化极限学习机(RELM)进行隐藏层偏置寻优,以提高模型实际应用性和分类精度。结果表明:与原极限学习机(ELM)相比,GA-RELM对自然状态下的烟叶正反面和多部位正反面的分类精度分别提高了0.84%和7.88%,运算时间分别减少2.56 s和5.72 s;与其他烟叶分级算法相比,GA-RELM在准确率、精确率、召回率、F1评分等多个指标上表现出明显优势。