摘要;为了满足用户在不同的卫星通信体制下的语音通信和数据传输需求,文章提出了一种基于软件无线电(Software-DefinedRadio,SDR)技术的卫星通信波形软件动态加载方法。针对卫星通信终端设备普遍存在硬件设计制作周期偏长、开发部署成本较高的现实特点,该方法能够在通用化的硬件平台上,通过动态加载适配不同体制的卫星通信波形软件,灵活实现多种通信体制下的无线通信功能。这一设计不仅可以满足用户多样化的通信需求,还有效提升了卫星通信终端设备的功能灵活性与架构可重构性,显著降低了终端硬件的研发成本,同时大幅缩短了设备从设计到落地的周期,为卫星通信终端的高效开发与快速迭代提供了有力支撑。
摘要:针对全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号生成与捕获的复杂性问题,文章分析了粗捕获码(Coarse Acquisition Code,C/A码)与精码(Precise Code,P码)的生成原理及其自相关、互相关特性,提出基于MATLAB软件的仿真验证方法,通过设计并实现GPS信号生成、扩频调制及频域捕获算法,构建了完整的仿真模型。实践表明,C/A码与P码的仿真结果与理论预期一致,具有良好的自相关性和互相关性;频域捕获算法成功识别了卫星信号伪码相位与多普勒频率,仿真峰值清晰,表明算法具备实际应用潜力。
摘要:针对现有手部康复机器人存在的佩戴不适、控制精度不足及运动自由度受限等问题,文章提出一种基于柔索驱动的轻量化手部康复机器人系统设计方案。通过远端作动理念与模块化外骨骼结构的结合,系统实现了四指掌指关节(Metacarpophalangeal,MCP)与近端指间关节(ProximalInterphalangeal,PIP)的双向运动控制。实验验证结果表明,系统在关节角度跟踪误差、动态响应时间及恒定力矩波动等关键指标上表现优异,能够有效适应不同康复场景需求。该研究为手部功能障碍患者提供了高精度、低惯量且可穿戴的康复辅助解决方案。
摘要:为应对多源扰动环境下文物桥梁结构安全监测的复杂性,文章构建了一种基于物联网的多场景安全感知数据智能融合模型。该研究选取宁波南渡广济桥、十三洞桥与百梁桥作为典型监测对象,部署由VEGAPULSC21型雷达水位计、Solartron AX/5/100型位移传感器、TE830M1-1000B10型加速度计与 SHT85温湿度模块组成的异构感知系统,形成多维状态感知网络。系统通过MQTT与ModbusRTU协议完成边缘采集与同步上传,结合小波阈值降噪、线性插值与时序对齐算法实现数据预处理。模型设计层融合Bi-LSTM与多头注意力机制捕捉扰动时序演化特征,辅以因子图推理建立节点间空间关联,最终完成边缘部署与本地推理。模型具备事件驱动式采集、异构信号融合与状态预测能力,为复杂场景下文物结构的状态感知与风险预警提供了工程化解决方案。
摘要:针对市域碳排放数据来源分散、方法体系零散的问题,文章构建了一套结合知识图谱与时空图神经网络(Spatio-Temporal Graph Neural Network,ST-GNN)的智能问答系统,用于双碳数据管理、时序预测与决策支持。该系统通过以市域“地块”为基本单元构建的双碳知识图谱,图谱涵盖地理空间数据、碳排放碳汇估算数据、政策文本与不同用地碳测算模型等多源数据,同时引入ST-GNN模型预测地块及特定用地的碳排放趋势,进而通过BERT-CNN意图分类与CRF模型驱动的问答引擎,实现了对图谱知识的自然语言查询。实验表明,本系统可有效整合双碳领域知识并实现碳数据的精准预测,也为用户提供了便捷高效的智能化决策支持。
摘要:随着各行业进入智能化时代,人工智能与医疗愈发紧密的结合也对医疗健康行业产生了巨大的影响。文章深入探讨医院信息化建设现状以及人工智能技术在其中的发展与应用优势,重点研究人工智能在临床诊疗、医院服务、医院管理以及医学研究等场景下的应用与作用。然而,法律伦理规制的缺失、医疗数据安全质量问题、模型可靠性不足、人才短缺以及产业转化力不足等仍是人工智能赋能医院信息化建设过程中面临的重要挑战。在此基础上,文章建议完善法律伦理体系建设、构建高质量数据共享平台、推动多中心验证机制、加强复合人才培养及增加转化政策支持等多项举措,为智慧医疗发展提供强有力的理论与路径参考。
摘要:针对工业机器人动力学模型精度不足的问题,文章提出一种基于多激励轨迹优化的参数辨识方法。文章通过构建集成信息矩阵优化、状态采集与正则化回归的辨识系统,提升参数可观测性与收敛性;设计多组高信息密度的激励轨迹,引入粒子群算法优化轨迹结构,提升辨识精度与算法稳定性。实验在六自由度工业机器人平台上验证模型精度和控制性能,结果表明该方法能显著降低预测误差与轨迹偏差,具备良好鲁棒性。所建模型集成于控制器前馈通道,可用于复杂任务下的精确控制部署。关键词:工业机器人;多激励轨迹;动力学建模;参数辨识;控制精度
摘要:针对电力工地临时配电箱监控过程中存在的响应滞后、数据传输延迟以及网络稳定性欠佳等问题,文章构建了融合 ZigBee 技术与边缘计算的智能监控系统。借助紫蜂组网达成配电箱状态的感知,依托边缘节点就近处理实现故障的快速响应,进而实现温度异常报警、负载平衡控制、漏电精准定位以及能耗异常分析等功能。系统测试结果显示,该方案在实时性、准确性和可靠性方面均有优异表现,切实提高了工地用电安全管理水平。
摘要:文章主要探讨基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)的软件测试“智测引擎”系统的研发,其核心是通过融合知识图谱与自然语言处理、机器学习等AI技术,实现软件测试全流程的自动化与智能化。研究设定五大核心目标,涵盖测试用例自动生成、缺陷自动识别与分类、测试流程动态优化、测试数据管理与回溯以及系统在实际场景中的性能验证与交互设计完善。围绕研究目标,重点探索知识图谱在测试中的应用路径:在测试用例生成环节,借助知识图谱提升需求文档理解精度,实现文本到用例的精准转化;在缺陷识别领域,依托缺陷知识图谱优化识别与分类效果;在流程优化中,通过知识图谱关联任务与资源信息,支撑智能调度。经实际项目验证与反馈选代,智测引擎可显著提升测试效率与软件质量,其技术思路为软件测试智能化提供实践参考,也为软件工程学科教学提供案例支持。¥知知
摘要:当前,高校在发展进程中面临着教学资源分配不均衡、管理效能低下、个性化服务遗乏等一系列挑战。文章以DeepSeek等先进人工智能技术为研究切入点,深入探讨其在常州高校智慧校园建设中的实践探索。研究主要从3个维度展开:一是构建基于DeepSeek的智慧校园整体技术架构;二是从高校实际需求出发,提出多场景实践方案;三是针对潜在风险提出应对策略。研究结果显示,人工智能技术能够有效提高高校的教学质量、管理效率和服务水平,为新时代智慧校园建设提供了新的思路。
摘要:为应对传统广告播控系统精准度低、能耗高及隐私泄露风险等问题,文章研发了基于边缘智能的性别识别播控系统。该系统采用“终端-边缘-云”三级分布式架构,终端负责视频采集、轻量级人脸检测与数据匿名化,边缘层进行高精度性别识别与群体比例分析,云平台实现管理。文章还提出了CNN-Transformer双分支混合模型,结合ArcFace损失函数与模型量化剪枝技术,在Jetson Nano 边缘设备上识别和处理。通过集成联邦学习与差分隐私机制,构建“数据不离端”的隐私保护方案。实测结果表明:该系统解决了复杂场景下高精度识别、实时响应、隐私安全与节能降耗间的平衡问题,为智能播控系统提供了可行的技术路径。
摘要:随着学术论文数量的持续增长,传统依赖专家评审的人工评审方式在效率低、主观性强和一致性差等方面面临严峻挑战,难以满足大规模、高质量评估的需求。为此,文章提出并实现了一种基于机器学习的学位论文质量自动评估系统。该系统以构建多维度综合评估指标体系为核心,涵盖结构、内容、语言、格式和规范等多个方面并从中提取40余项特征向量。系统采用Stacking集成学习框架,整合随机森林、XGBoost和LightGBM模型,结合SMOTE 算法解决数据不平衡问题。该系统基于Python 技术栈,实现了端到端的自动化处理流程,包括PDF文本解析、预处理、特征工程、模型训练与评估以及API服务。实验结果表明,该系统在测试集上的评估准确率超过 85% ,能够有效区分不同质量等级的学位论文。这项研究不仅在技术上提供了提升评审效率、降低人工成本的可行方案,还为教育质量保障和科研管理提供了新的思路和工具支持。
摘要:二维半图形技术(2.5 Dimensional Graphics,2.5D)游戏的动态遮挡渲染依赖传统方法,现有方案普遍存在设计自由度受限、不规则物体边缘遮挡误判频发以及动态场景适应性差等问题。针对上述问题,文章提出基于叉积Z分量(Cross-product Z-component,Cross Z)的动态遮挡渲染算法。该算法通过为物体定义自适应遮挡参考线,将离散坐标比较转化为玩家位置与参考线的连续空间关系判定,利用叉积Z分量的符号变化实时判定遮挡关系。实验结果表明,该研究可有效解决不规则物体及大透视场景的边缘遮挡错误,性能开销保持在较低水平。相较于传统方法,该研究显著提升了视觉准确性与场景设计自由度,为2.5D游戏提供了轻量级的高精度遮挡解决方案。
摘要;铁道机车检修人员技能水平是保障高速铁路网络高效运行的核心要素。当前检修人员技能培训面临设备数量不足、大型设备操作难度高、部分作业受设备限制难以开展等瓶颈。为此,文章结合铁路企业现场实操需求,基于Unity3D引擎开发多场景触觉反馈的机车检修系统,采用SolidWorks构建机车结构及内部设备的三维模型与相关动画;C#语言编写脚本实现系统交互逻辑设计。通过沉浸感与触觉反馈构建安全且贴近真实的训练环境,提升检修人员岗位作业能力,为高速铁路网的持续稳定运行提供人才支撑。
摘要:针对目前电力负荷预测方法在处理大规模和多维数据时存在的预测准确率较低、稳定性较差问题,文章提出了一种基于大数据处理的电力负荷预测模型。文章构建了大数据分析平台,采用 Hadoop进行数据分割,在数据管理层中处理数据并对数据进行整合;综合分析电力负荷、气象数据及时间特征等多种因素,构建优化目标函数,利用SVR模型捕捉负荷波动的非线性特征,构建预测模型,完成预测过程。实验结果表明,文章方法的预测准确性高于 95% ,预测过程中波动较小,稳定性方面优于传统模型。
摘要:针对当前高清视频会议终端在实际应用过程中存在的视频清晰度欠佳、流畅度不足等问题,文章提出一种基于音视频编解码技术的高清视频会议终端设计方案。该研究以开发板作为核心硬件,通过设计多样化接口,实现终端的数据交互功能。运用音视频编解码技术对视频流数据进行编码与解码处理并对解码后的视频开展可视化处理,从而完成高清视频会议终端的设计。实验结果表明,所设计终端的视频分辨率能够达到1080P,帧率高于 100fps ,终端性能表现良好,可有效保障会议视频具备较高的清晰度与流畅度。
摘要;现有方法获取特定教学资源时,存在共享效率较低的问题,为此文章提出基于改进属性加密的程序设计课程教学资源安全共享方法。该方法构建多层级资源采集节点,搭建教学资源库,引入云平台技术整合程序设计课程教学资源;利用改进属性加密架构,实现对用户访问权限的精细控制;运用区块链技术确定教学资源防篡改体系并引入资源传输函数刻画资源共享动态变化。实验结果表明,该方法资源利用率在 96.8%~98.6% ;数据共享处理量从 600bit/s 缓慢降至近 580birs ;资源完整性指数均超过 0.95 。
摘要:文章基于用户数据报协议(User Datagram Protocol,UDP)设计了一个适用于高带宽环境的可靠传输协议。该设计通过自适应拥塞控制算法动态调整发送速率避免网络拥堵,引入选择性重传和确认机制处理数据包丢失问题。测试验证结果表明,该协议在高带宽条件下显著提升了网络传输的吞吐量并降低了延迟,保持了稳定的性能表现,证明了其在实际应用中的可行性和有效性,为未来网络优化提供了基础。
摘要:在全球“双碳”目标推进背景下,碳数据的真实性、完整性与可追溯性是碳减排治理体系的核心支撑。传统碳数据管理存在数据孤岛、篡改风险高、共享效率低等问题,难以满足多主体协同需求。文章提出边缘计算与区块链融合的碳数据可信存证方案,依托边缘节点实现碳数据实时预处理与本地化管控,结合长安链构建全流程可信存证体系。通过系统架构设计、关键技术突破与性能验证,该方案可有效提升碳数据可信度与共享效率,为碳治理数字化转型提供技术支撑。
摘要:当前,高校数字图书馆面临资源分散形成“信息孤岛”数据安全风险突出等现实困境。区块链技术凭借其去中心化、不可篡改和可追溯等技术特性,为构建可信、高效的资源管理体系提供了新路径。文章通过文献分析、案例研究和理论推演等方法,重点探讨了区块链在数字资源管理、流转、检索以及身份认证等核心业务中的实施路径。结果表明,区块链技术能够显著提升资源管理的透明度与安全性,优化服务流程,但在技术性能、隐私保护和标准建设等方面仍须完善。
摘要:文章针对白术叶片病害诊断中存在的人为误诊率高、实验室诊断条件苛刻等问题,采用迁移学习方法改进、微调VGG19 网络模型。构建好的新模型白术病害识别率平均达 96.8% ,与GoogleNet、ResNet50和DenseNet模型相比较,精确率、召回率和F1值也有了大幅提高,对白术病害识别诊断具有重要意义。
摘要:原始电力二次设备生产数据自身的不确定性和随机性以噪声的形式存在,导致对数据中异常值的挖掘结果往往存在错误输出的情况。为此,文章开展了面向电力二次设备生产数据的异常值可视化挖掘方法研究。该方法通过将电力二次设备生产数据特征在空间谱分布函数嵌入特征提取过程中,输出数据的特征,利用特征阈值对信息熵量化输出的特征值进行分类,实现对数据自身的不确定性和随机性的过滤。文章引入了广义内积方法拟合电力二次设备生产数据特征,设置 SCM为杂噪协方差矩阵的最大似然估计,迭代SCM作为异常值挖掘输出结果。测试结果表明,设计方法能够在提取电力二次设备生产数据特征的基础上,精准挖掘数据中异常值。
摘要:全球能源清洁低碳转型背景下,太阳能开发受广泛关注,但实际应用规模仍滞后于发展需求,光伏功率精准预测成为保障其高效利用的核心环节。文章围绕光伏功率预测展开研究,通过光伏功率数据特征解析与预处理为建模提供高质量数据支撑,通过神经网络在时间序列特征挖掘中的优势,构建基于LSTM的单模型及LSTM-CNN混合模型。对照实验结果表明,在相同时间维度预测任务中,从时序误差指标及预测可视化结果2方面而言,2种模型均具备高预测精度与稳定性且LSTM-CNN混合模型在复杂工况下的特征捕捉能力更优,可为光伏功率精准预测提供可行的技术方案。
摘要:针对输电线路在线取能装置取能过盛存在的发热问题,文章设计了一种基于PWM锁相控制的在线取能电路,达到避免电流过大时磁芯饱和以及在线监测装置取能过剩的目的。首先,在分析电流互感器取能原理的基础上建立在线取能稳压模型,提出基于副边电流利用锁相环构造控制信号的方法。其次,通过构造仿真实验平台,分析磁芯励磁阻抗对PWM交流稳压带来的影响以及母线电流宽范围变化时取能负载电压输出效果。验证结果表明:该方法能够在输电线路母线电流宽范围变换的条件下达到自动稳定取能负载输出电压的效果,具有可行性。
摘要:现有输电线图像目标分割方法多基于传统图像处理或单一深度学习模型,在复杂背景和光照波动下易出现断裂、误分等问题,导致分割精度受限。因此,文章提出高空输电线舞动视觉图像目标鲁棒分割方法。文章通过动态噪声过滤、多尺度对比度提升和改进Sobel算子抑制背景干扰并强化输电线特征,构建融合残差结构和空间注意力模块的改进U-Net网络,基于强化特征引导输电线初始分割,利用自适应形态学运算和三次贝塞尔曲线拟合优化初始分割结果,通过拓扑关系分析和动态边界校准实现鲁棒分割。实验结果表明,该方法在整体测试集及复杂干扰场景下的交并比(Intersection overUnion,IoU)分别达到0.896和0.851,显著优于对比方法,该方法具有更高的分割精度。
摘要:目前国内各类工科学科的本科教学工作中,实验课程内容依然趋于传统,未能与新时代的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术相结合。高校的新型实验课程在应用AI技术之后,可以有效提高实验课程的管理。随着AI技术的快速发展,其在教育领域的应用已从简单的工具辅助走向深度融合阶段,特别是在实验课程管理方面展现出巨大潜力。AI技术正通过多种方式重塑实验课程管理体系。在实践应用层面,国内多所高校已开展创新探索。
摘要:“电路实验”课程是与电路理论课程相配套的重要专业基础实践课程。传统的“电路实验”教学在授课模式、实验过程、效果评价中存在诸多问题,难以满足大规模、个性化的教学需求,很难培养学生的新质生产力。当前,人工智能(Artificial Intellgence,AI)技术与教育教学的深度融合取得了显著成效。文章围绕“电路实验”教学中的痛点展开研究,将人工智能技术应用于“电路实验”教学各环节,利用实验教学云课堂平台,实现“电路实验”教学全过程数字化,帮助学生加深对理论知识的理解,提高学生的理论知识水平和实验操作能力。人工智能赋能“电路实验”教学,有助于加快教育教学改革的步伐,促进人才培养模式的创新,重构个性化学习的方案,优化师生教与学的体验,补齐学生适应时代发展的短板,对于推动电气工程领域教育教学的改革与发展具有重要意义。
摘要:该研究在现有“大学计算机基础"课程分类、分层、分级教学的基础上,针对学生计算机水平参差不齐的现状,实施模块化教学研究与实践,通过按需学习和按需考试,提高学生学习的主动性和兴趣。该研究同时组织教学团队,在教学大纲、教材建设、教学内容更新、信创产品推广与应用、资源库建设(试题库、微课视频、实验报告)等方面进行梳理、完善和优化,融入思政元素,推进课程思政建设,提高学生的计算思维能力和信息素养,建设新的“大学计算机基础”课程教学体系。
摘要:为了提升机电一体化专业网络课程学习质量,文章提出联合特征表示深度学习的机电一体化专业网络课程推送方法。通过分析用户行为数据,利用交集用户数目构建用户-课程兴趣程度函数,以用户各特征权重结合兴趣程度及课程用户数等因素,预测用户对网络课程的评分。利用评分预测结果构建用户-课程评分矩阵并转化为用户特征向量。借助Canopy算法设定用户聚类阈值,通过计算用户特征向量间相似度,以软聚类方式把用户划分到不同簇类中,实现用户相似偏好聚类,以此挖掘出用户的潜在偏好。结合联合特征表示深度学习算法,通过对用户聚类中心特征进行动态编码并将用户特征与课程特征投影至统一空间,采用对比学习优化相似度计算,实现机电网络课程的精准推送。推送精度测试结果表明,采用文章提出的方法进行课程推送时,推送命中率稳定在0.96左右,具备较为理想的推送效果。