摘要:随着全球通信需求的快速增长,卫星通信技术因其覆盖范围广、可靠性高和不受地面环境限制等优势,成为现代通信网络的重要组成部分。多点波束卫星通信通过多波束覆盖、频率复用技术提高了信道容量和利用率,但多点波束之间会有部分交叠区域,当终端从一个波束移动到另一个波束时,须对点波束通信链路进行切换。文章对多点波束卫星通信系统波束切换进行研究,提出了一种终端基于地理位置自主决定切换时机和选择目标波束的切换策略。
摘要:针对智能服务机器人多模态交互中通信延迟高、数据融合效率低的问题,文章构建了基于ROS2的分层通信架构。该架构采用数据分发服务(DataDistribution Service,DDS)协议实现分布式通信,设计动态优先级调度机制;提出基于注意力机制的跨模态特征融合算法,实现视觉、语音、触觉等异构数据的高效处理;建立边缘-云协同架构优化计算资源分配。实验结果表明:系统端到端延迟控制在80ms以内,多模态融合准确率达 94.2% ,通信稳定性 99.2% 。在典型应用场景验证中,相比传统单模态系统,用户体验提升 45% ,为智能服务机器人实时通信提供了有效技术方案。
摘要:针对油气田井口分布离散、工况时变、链路低带宽导致的实时碳排放控制难题,文章构建了碳排-经济耦合多目标优化框架。文章提出解析帕累托前沿的“分段线性-转折点”定理,将非线性权衡离线化。随后,设计边缘约束强化学习算法Edge-PPO,证明其样本复杂度上界为 并进一步利用Lyapunov漂移技术导出指数稳定条件,给出算力-延迟、通信-学习的解析折中曲面。实验结果表明,当边缘算力 ?4 TOPS、控制周期 ?50ms 时,系统以 ε=0.05 精度收敛,为边缘AI在工业减碳领域提供了可复用范式。
摘要:由于汽车行人数据获取成本高、标注困难,往往难以获得大量训练样本,传统目标识别方法在小样本学习下精度与速度较差。为此,文章提出基于多源数据小样本学习的汽车行人目标识别方法,分别针对汽车行人的激光雷达点云与相机监控图像等多源数据进行去噪处理,构建包含特征提取器、加权融合模块、分类器的多源域迁移学习模型,输入预处理后的多源数据,输出汽车行人目标识别结果。实验结果表明,该方法在识别汽车行人目标时,平均精度为0.9587,每秒识别帧数为68.16,识别性能良好。
摘要:鉴于燃煤电厂安全监测存在覆盖盲区较大、响应滞后以及检测精度欠佳等问题,文章开展了无人机技术在智能安全保障体系中的集成应用研究。运用搭载高精度红外热像仪、激光气体分析仪以及可见光相机的无人机平台,借助时空配准算法达成多源数据的对齐;研发基于改进证据理论的多模态融合算法,结合自适应滤波技术消除环境干扰;构建边缘计算架构以实现实时风险识别与预警。实验结果显示,所提出的方法在 600MW 电厂测试中成效显著:缺陷检出率达 96.5% ,单次巡检时间缩短至2.1h,温度检测误差为 ±0.7% ,危险区域覆盖率达 100% ,数据更新周期为 2min 。该方法有效攻克了燃煤电厂安全监测中的关键技术难题,在检测精度、响应速度和覆盖范围等方面具备显著优势。
摘要:为有效降低飞机的维护成本和停场时间,文章提出飞机直线位移传感器信号自动校准方法。针对直升机直线位移传感器,开展硬件层异常检测,排查异常状况对传感器信号的影响,同时运用改进Z-score法进行信号离群点识别,精准定位信号中的异常数据点。在传感器信号误差校准设计方面,针对信号动态特性,实施动态噪声分离校准,有效分离并去除信号中的动态噪声干扰;针对信号静态特性,补偿传感器静态非线性误差,实现传感器信号的精准自动校准。实验结果表明:飞机直线位移传感器信号自动校准方法能够有效地提高传感器的测量精度,降低非线性误差。
摘要:随着航空电子技术发展,民机驾驶舱人机交互从机械化向智能化变革。文章针对民用飞机驾驶舱显示控制系统触控交互设计展开研究,分析了波音777X、空客A350等飞机触控交互技术发展现状及触控交互技术在民机驾驶舱中的优势,探讨了页面快速调取、电子航图缩放、数据输入等触控交互功能的应用场景。基于应用场景分析,文章设计了一种遵循ARINC661标准的触控系统架构,分别通过TouchArea控件和GestureArea控件设计实现了触控交互功能。
摘要:随着企业数字化转型加速,指标计算面临高并发、低延迟的需求,传统串行计算与静态调度模式难以满足性能要求。文章提出了一种基于拓扑排序的分布式动态调度算法,通过主从架构和动态任务分配机制,优化指标并行计算的效率与资源利用率。该算法将指标血缘关系图建模为有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),利用拓扑排序确定计算顺序并实现无依赖任务的并行执行。实验结果表明,该算法在单节点和8节点配置下,平均执行时间较ApacheSpark分别提升 32.7% 和 46.5% ,加速比达2.3,尤其在低复杂度场景下表现优异。该算法为企业指标并行计算提供了高效、可扩展的解决方案。
摘要:综合考虑学科建设、用户反馈、经费支持等因素,文章构建了高校图书馆电子资源评价模型,探讨了K-means算法在电子资源评价中的应用场景,以期为高校图书馆电子资源采购提供决策支持。文章以2024年南京工程学院订购的电子资源为例,利用K-means算法对相关数据进行标准化处理与聚类中心迭代计算。在此基础上,将订购的电子资源划分为6个类别并对每个类别电子资源特性进行分析。利用K-means算法对高校电子资源进行评价分析,结果表明:该方法无须依赖预设指标权重,可快速揭示海量资源中的隐含特征,突破传统方法对人工主观判断与复杂模型构建的依赖,显著提升评价效率且增强了动态适应性,进一步推进高校图书馆电子资源评价向智慧化方向发展。
摘要:工业用地内部绿地率是反映工业用地地块开发利用强度的重要指标,开展绿地率监测对加强工业用地开发利用监管具有重要意义。传统的实地调查方法存在人力时间耗费巨大、数据质量难以把控等问题,难以应对大范围、高频次的监测需求。Sentinel-2影像具有成像幅宽大、重访周期短等特点,在开展工业用地内部绿地率大范围高频监测方面具有独特优势。文章基于Sentinel-2时序影像及南京市工业企业用地调查成果,构建基于归一化植被指数(Normalized DifferenceVegetation Index,NDVI)统计值的分类特征空间,采用面向对象的遥感影像分类算法,对南京市江宁区2024年度工业用地调查成果中部分面积较大的工业用地地块开展了内部绿地提取和绿地率估算,基于随机样本对估算结果精度进行了评价。结果表明该方法具有较好的估算精度,可为常态开展工业用地内部绿地率监测提供技术参考。
摘要:针对当前物联网工程专业实验箱集成度高、限制学生自主实践空间、不利于专业实践技能的培养及医学背景与专业实践深度融合等问题,文章基于成果导向教育(Outcome-Based Education,OBE)理念,立足于学生专业实践能力的培养,提出模块化与阶梯式设计的硬件实践平台方案,设计医学背景项目驱动的实验教学案例。相较于传统实验平台,模块化与阶梯式设计能有效推动学生从“被动使用实验箱”转变为“主动搭建实验环境”,逐步提高学生从对硬件认知到物联网系统开发设计阶段的综合能力。实践平台灵活性、开放性更强,给医工融合实践提供了基础,为医学院校物联网工程专业的实践教学改革提供了有益参考,为培养面向医学应用的物联网工程人才提供了实践支撑。
摘要:针对目前风力发电机健康维护存在的效率低下、成本高昂和主动维护不足等突出问题,文章基于物联网环境,构建了在线监测系统的总体方案;明确了系统在性能、功能及经济效益方面的建设目标,采用模块化设计方法完成核心功能模块的设计并通过PowerDesigner软件搭建系统数据库模型;最终以MyEclipse为集成开发平台,基于JSP技术实现了系统的开发与部署应用。部分企业的实际应用结果表明:该系统可以对风力发电机进行状态监测、提前预警和主动维护,有效地提高了设备的维护效率,降低了设备的维护成本。
摘要:传统教研信息集成整合的命中率低于最小阈值,平台性能欠佳。鉴于此,文章开展基于云计算的三阶四维教研信息集成整合平台设计。在硬件层面,设计跨层次预取选择器与自适应调节器。在软件层面,于Tandem-FFM模型中聚合三阶思维教研信息集成整合的上下文表征向量。运用NET框架的数据访问技术组件(ActiveXData Objects.NET,ADO.NET),该技术组件连接教研信息整合数据库,在云计算环境下构建教研信息集成向量搜索引擎,以实现教研信息的集成整合。实验结果表明,所提出的平台命中率在0.9至1.0的区间内变动,请求数据在缓存中的命中比例较高,信息集成整合效果良好,对提升教学质量具有重要意义。
摘要:长跑视频图像中存在显著的环境干扰耦合性,背景元素的动态变化增加了精准分离背景与前景的难度,故文章提出基于改进背景差分法的长跑视频图像下肢姿态特征识别方法。首先,采用 Kinect2.0相机采集长跑视频图像并完成灰度化与去噪处理;其次,引入自适应阈值和背景更新机制改进背景差分法,通过动态调整阈值参数,使得背景与前景的分离更加精准,通过背景更新机制适应长跑过程中背景环境的动态变化,利用改进后的方法从预处理后的图像中提取下肢目标区域;最后,通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法提取目标区域的关键特征点,识别步幅和膝关节角度等长跑运动员下肢姿态特征。实验结果表明:利用该方法得到的特征识别结果的关键点相似度为0.9496,正确关键点百分比为0.9601,说明该方法的识别性能良好。
摘要:文章着眼于高校网络安全,针对当前面临的网络威胁形势,深入探讨技防与人防协同的网络安全防御体系的构建问题,通过剖析当前高校网络安全的现状,阐述了态势感知技术在整个体系中的关键作用并提出了融合该技术的实践路径。文章基本涵盖了技术架构搭建、人防流程、协同机制建立等,以期为高校构建全面、高效、智能的网络安全防护体系提供理论与实践指导,保障高校网络空间的稳定与安全,助力教育信息化的健康发展。
摘要:针对智慧城市中多系统融合部署导致攻击面扩展、信任边界消失与响应链断裂等突出网络安全问题,文章构建了面向异构系统的协同防护体系,设计统一识别、动态信任、分层控制与自动响应机制。体系划分为感知、网络、平台、应用4层结构,集成零信任控制、威胁情报共享、AI态势分析与SOAR联动模块。仿真测试结果表明:该体系在检测精度、响应延迟与风险抑制方面具备显著优势。
摘要:传统实验室安全评价指标评价准确性较低。因此,文章设计基于物联网数据的高校实验室安全评价方法。基于物联网数据设置高校实验室安全评价指标,详细列出二级安全评价指标。通过打分、加权求和、构建判断矩阵,得出每项指标的绝对权重和相对权重。结合权重向量与关联度矩阵,计算出待评价实验室针对各安全评价等级的关联度矩阵,将关联度值从低到高排序,以准确评估实验室的安全风险等级。结果表明,设计方法在高分段隶属度显著,评分值80和90时,隶属度分别为0.4和0.3,并且在每个时间点的安全隐患发现率均表现最优,最终高达 44% ,显著高于其他方法,验证了设计方法的准确性。
摘要:文章以广东省政务平台作为例,对混合加密机制与风险量化模型在实际场景中的可行性进行了验证,针对电子政务信息系统中跨部门数据共享场景的安全风险,提出了一种数据全生命周期安全防护机制。该机制借助整合信息安全风险评估、商用密码技术以及动态访问控制策略,构建起覆盖数据准备、交换、使用与销毁阶段的安全防护体系。测试结果表明,其在契合网络安全等级保护要求的同时,有效降低了数据泄露与滥用的风险。
摘要:针对当前电力系统调度消纳率过低,造成资源严重浪费且备用容量无法实现动态匹配的问题,文章开展基于模糊神经网络的电力多目标优化调度方法研究。通过构建包含经济成本、污染排放和运行风险的多目标函数并设置功率平衡、机组出力和备用容量等关键约束条件,建立了完整的优化调度模型;采用五层结构的模糊神经网络,将目标函数模糊化处理,利用神经网络的自适应学习能力实现多目标动态衡量,输出最优调度方案。实验结果表明,该方法在新能源消纳效率和系统运行可靠性方面均较优,能够实现经济性、环保性与可靠性目标。
摘要:随着深度学习技术不断发展进步,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)的图像分类精准度已经达到了非常高的水平。但是由于损失函数的选择问题以及样本分布不均衡等原因,降低了CNN的分类准确率。文章主要研究CNN结构与分类的原理,在此基础上,从数学的角度解析了损失函数对于优化网络的重要性并提出一种利用交叉熵损失与焦点损失的优点融合而成的自适应加权损失函数,同时设计了基于训练动态变化的自适应权重调整方法,通过实验的方式在Pytorch仿真环境下使用CIFAR-1O数据集验证了所提算法的有效性。结果显示,在测试集准确率、收敛速度和结果稳定性方面,该算法都有所改进。
摘要:高校安全风险复杂化对传统预警系统提出了挑战,文章以数字孪生技术为核心,融合成果导向教育(Outcome-Based Education,OBE)理念,设计了平台构建、预警流程设计、安全教育融合的递进框架。以桂林电子科技大学为实证案例,技术上,通过 BIM+ GIS融合建模实现坡地校园毫米级三维映射,集成LSTM短期风险预测与Apriori隐患挖掘算法;教育上,构建基于安全能力矩阵的虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)演练系统,开发预警事件回溯教学工具。实证结果表明,系统使响应速度从5min 以上缩短至 1min 以内,学生应急逃生正确率达 92% 。该研究首次采用了“技防赋能 + 教育革新”的双驱动模式,为智慧校园安全治理提供新范式。
摘要:文章围绕短视频用户画像构建与精准分发展开研究,针对当前存在的数据维度单一、行为建模能力不足、分发算法智能化程度较低以及标签体系缺乏统一标准等问题,提出了多源数据融合、深度学习行为建模、构建智能推荐系统以及标签标准化策略。研究内容以大数据技术为基础,融合用户行为数据、内容特征数据和社交互动信息,设计出一套完整的用户画像构建与内容分发优化方案。实验结果表明,优化策略能够有效提升推荐准确率和用户黏性。研究结论为短视频平台提升智能推荐效果、完善个性化服务体系提供了可行性技术路径和理论支撑,具有一定的推广价值和应用前景。
摘要:在对建筑空间运维大数据可视化管理时,静态的运维数据难以衡量建筑空间的动态特性,导致系统的管理性能不佳。对此,文章提出基于数字孪生的城市建筑空间运维大数据可视化管理系统。在硬件设计方面,选用YK-CMW传感器并设计了配套的数据存储设备。在软件设计方面,应用激光扫描等手段获取建筑空间三维数据后,对数据进行配准处理,随后引入数字孪生技术,将建筑空间内相关设备和建筑物的数据映射到虚拟空间中,构建建筑空间三维模型并对模型进行实时更新。通过分析建筑空间三维模型的动态运维数据,引入SVM算法,识别其中的异常数据,将识别结果用可视化的方式展现。实验结果表明,该管理系统能够有效降低运维大数据管理过程中出现的故障,能耗降低率可达 50.26% ,具有广阔的应用前景。
摘要:随着职业教育的发展,职教本科学生的综合素质评价成为提升教育质量、促进学生全面发展的关键环节。文章在借鉴素质洋葱模型的基础上,构建了一个职教本科学生综合素质评价模型。该模型将学生的综合素质分解为多个指标,运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定各指标的权重,再结合模糊综合评价法,对职教本科学生的综合素质进行定量评估。实证研究结果表明:该模型可行、有效,可为职教本科学生综合素质评价提供科学、全面的方法,促进教育质量的持续提升。
摘要:教学改革以通信专业的实训实践课程为蓝本,以打造“市域产教联合体”为指导思想,立足于“新工科”人才培养要求,对标现代产业学院建设标准,依托于校企共建实训基地,深入研究创新型人才培养模式,重构课程内容,创新教学模式,基于 BOPPPS 理论,以数字化的视角创造性地构建了“AI赋能 + 工单课堂”通信工程专业实践课程新范式,即:“AI赋能 + 工单课堂”大幅提升学生学习主动性和参与度,丰富教学及评价模式,有效地实现了产、学、研“三融合”,使ICT产业项目更好地与课程、实训、人才培养各环节融合。经过5年的教学改革实践证明,实训实践体系新范式的建设让输出的通信专业人才更契合于京津冀协同发展的战略性人才需求。
摘要:为解决传统人工智能技术服务教学资源库建设与当前人工智能行业发展需求不匹配的问题,文章对人工智能在资源库建设中的现实困境、资源库建设思路及实施路径进行了研究。该研究通过对标国家优质资源库,对接人工智能产业需求,提出优化策略,认为资源库建设应联合企业、行业、学校多方共建,将AI智能模型融入资源库,为学员提供个性化精准化的学习体验。
摘要:为契合“数字中国”与“人工智能 + 教育”战略背景下对人才培养计算思维和数字素养提升的需求,“Python程序设计”已经成为高校非计算机专业的公共必修课程。然而,当前教学仍然深陷“重语法轻实战、重结果轻过程、重统一轻差异”的传统编程课惯性模式,从而导致了实践薄弱、内容滞后、基础差异、互动匮乏、考核片面5大痛点。文章首先提出以基于大语言模型(Large Language Model,LLM)为核心技术底座的人工智能(Artificial Intellgence,AI)智能体应用作为技术杠杆,构建“感知—决策—行动—优化”闭环,系统阐述如何构建其在Python教学全场景中的深度融合应用。其次,剖析了数据隐私、模型偏见、师资算力瓶颈、学生过度依赖等诸多挑战并给出相应可行对策。最后,对全文进行了总结并明确指出在得当策略引导加持下,Python课堂将成为可自我更新、跨学科融合、师生共创的数字能力孵化器,为高校公共基础课程数字化改革提供可复制、可推广的范式。
摘要:针对职业学校移动互联应用技术专业在综合实训中存在的项目集成度低、跨技术域协同不足、与企业实际脱节等问题,文章构建了以“双师型”教师团队为引领、CDIO工程教育模式为主线、智慧场景项目为载体的综合实训课程。文章详细阐述了实训课程项目技术架构,包括智能硬件开发(基于ESP32)、物联网(Internet of Things,IoT)云平台(ThingsBoard)、移动Web 前端(Vue.js)与Android 应用开发等关键技术模块,系统介绍了“双师型”教师在项目分解、多模块协同及全过程指导中的教学实施策略。教学实践表明,该模式显著增强了学生的系统集成能力和全栈开发体验,为职业院校电子信息类专业实训教学提供了可复制、可推广的实施路径。