一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法_郝天恒

针对附非负约束秩亏平差的问题,该文先将最小二乘问题转化为线性互补问题,然后利用极大熵函数的性质对其进行迭代求解,建立了一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法。它充分利用了测量中符号约束的先验信息,只需参数具有非负约束或先将参数转化为非负约束,无须对矩阵求逆,计算简便。文中还针对算法的收敛性进行了分析,并模拟了GPS网平差的算例。数值实验表明,与其他秩亏平差算法相比,该文算法在精度和计算效率方面均具有一定的优势。

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人工智能如何变现五大方式看进来

AI可以使人类比现在创造更多价值，但什么是AI？AI是一系列运用感知、理解、行动和学习等技能，拓展丰富人类能力的技术。它不仅像天眼那样，读心有术，也会变魔术，一如大象无形，有时更是一位隐者，擅长大音希声。

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基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测_以云贵高原为例_刘振男

为准确预测干旱情势,提高防旱抗旱能力,构建了遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行干旱预测。以近年来干旱频发的云贵高原为研究区,利用该模型以关键致旱因子为输入变量实现了云贵高原中长期干旱预测,并与自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）模型、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的预测结果进行比较。结果表明:GA-ELM模型适用于云贵高原地区的干旱预测；与ELM模型相比,不同时间尺度下GA-ELM模型的干旱预测结果精度均有明显提升；在干旱强度和干旱历时方面,GA-ELM模型的预测精度总体上也优于ANFIS模型。

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基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法_张钰莎

针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出了一种基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法。通过一种多视点人脸检测的树状结构模型,使用详细的面部标志性标签来模拟面部内部结构。本文使用潜在支持向量机（LSVM）从部分标记的图像中获取,增强数据挖掘和引导过程在训练期间的丰富模型,逐步学习潜在阳性和阴性样本的同时,建立基于弱标记数据的模型。最后在每一个模型的检测定位过程中,综合主滤波器以及部件滤波器的响应,通过位置关系对每一个扫描到的窗口评分,并将得分和阈值相比较,得到多角度融合模型的检测结果。在对人脸检测数据集提出的算法进行验证头部姿势变化和面部封闭情况下模型的准确性。研究结果表明,该模型能较好地处理表情丰富、部分遮挡的人脸等复杂情况下的识别,正检率达到97.1%,具有较强的准确性和适用性。

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基于改进樽海鞘算法的锅炉NO_x排放模型优化研究_牛培峰

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法（ASSA）优化快速学习网（FLN）建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好；将该模型与差分进化算法（DE）、粒子群算法（PSO）和樽海鞘算法（SSA）优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。

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半导体行业MES系统解决方案

半导体生产行业特点为多品种、小批量，工序规程组合复杂，涉及频繁的工艺设计变更和订单变更等；因此单纯计划层的管理信息化已不能满足企业管理精细化的要求，如何将管理延伸到作业现场，提升产品质量以及可追溯性，进而提高其核心竞争力，是客户关注的焦点。

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互联网背景下的家校沟通策略

“互联网”背景下的家校沟通策略随着互联网信息技术与各服务业的融合，传统的家校沟通方式已逐渐淡出舞台，借助QQ、微信等信息技术手段打造全新的家校沟通模式，能够实现方便、快捷、高效地家校沟通，促进孩子全面的发展。

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互联网背景下行政执法信息化建设的思考与研究

随着“互联网+”战略的大力实施，以移动网络提速和用户终端提质为主要代表的网络技术革命，正深刻影响和改变着我们的工作、生活，为加强和改进行政执法工作带来了机遇和挑战。互联网技术和移动网络高速发展的今天，如何正确运用“互联网+行政执法”模式，努力提升行政执法信息化建设水平，值得我们思考和研究。

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夏小飞高工：大气压下氮气火花开关击穿过程的数值仿真

为研究大气压下氮气火花开关的纳秒脉冲击穿过程，采用粒子模拟方法对间隙放电过程进行模拟，获得流注形成发展过程的瞬态物理图像，并对比分析了脉冲前沿对间隙放电过程的影响。模拟结果表明：氮气火花开关的纳秒脉冲击穿过程主要包括两个阶段：流注形成阶段和流注快速发展阶段；流注快速传播阶段流注头部会产生逃逸电子，且光电离反应会导致流注通道形成分叉；流注快速传播阶段的放电通道平均传播速度高于流注形成阶段；脉冲前沿越大，流注传播速度越小，流注形成的临界电压越低，流注贯穿间隙的时延越长，与实验结果一致。

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针对输电线路异物检测中存在背景干扰、图像分辨率低且异物尺度变化大等问题，提出了一种基于改进YOLOv7的输电线路异物检测模型。首先，通过空间深度卷积（space to depth conconvolution，SPD-Conv）和多维协作注意力（multidimensional collaborative attention，MCA）机制构造新的骨干网络，加强模型对低分辨率图像特征提取及抑制背景干扰的能力，同时增加对小目标异物的关注度。其次，使用幻影卷积（ghost convolution，Ghost-Conv）改进高效分层聚合网络（efficient layer aggregation network，ELAN）的输出部分，大幅降低模型的计算量。最后，基于可伸缩交并比（scalable intersection over union，SIoU）优化损失函数，进一步提高模型的训练速度和鲁棒性。实验结果表明，所提模型在输电线路异物检测数据集上平均精度均值（mean average precision，mAP）达到95.98%，高于其他主流对比模型，同时每秒帧数（frames per second，FPS）达到64，满足输电线路异物的实时性检测。

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中国智慧城市AIoT应用研究

AIoT（AI+IoT）,即人工智能物联网，是人工智能技术与物联网在实际场景落地中相互融合的产物，其并非新技术，而是一种新的物联网应用形态，是通往真正意义上的“万物智联”的必经之路。智慧城市ICT信息技术架构与AIoT产业架构高度适配，是AIoT应用最佳实验场，随着智慧城市进入全面发展期，AIoT应用解决方案将在民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居四大场景中大规模落地。