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基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深 度学习的地震舆情感知平台,基于 Hadoop 和 MongoDB 大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和 存储。基于 Word2vec 和 LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持。以台 湾 5.8 级地震舆情数据为例,对该平台进行了验证。实验结果表明,该平台能够有效对海量地震舆情信息 进行监测和分析,对地震舆情情感识别精确率达到 93.76%;在准确率和收敛速度性能上均高于传统 CNN 神经网络,能够为后续谣言的准确识别提供有力的支持。本研究可为相关灾害类舆情研究提供一些思路。

  • 2021-06-21
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基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索(BFS)算法,利用元胞自动机,提出 1 种优化的行人疏 散模型。 引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定 危险度规则,使用基于双端队列的 BFS 算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危 险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立 1 种基于排队理论的出口疏散机制。 结果表 明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制 对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。

  • 2021-06-15
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基于蓝墨云班课的《软件测试技术》课堂教学_改革实践

本文以我院《软件测试技术》应用性课程建设实践为例,论述了使用移动教学平台进行课堂教学改革的实践过程及取得的效果。文中列出以往教学过程中所存在问题,介绍了利用“蓝墨云班课”移动教学平台,有针对性采用的解决途径,介绍了所实施的线上线下混合式教学及翻转课堂的教学方式,总结了应用性教学改革的实施效果,为我院其他应用性课程课堂教学的建设和实践提供参考。

  • 2021-05-07
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运营商基于大数据与AI推动数字化转型策略研究

流量大红利正在逐步消失,运营商亟待借助大数据与 AI 技术推动数字化转型,抓住国家新基建战 略和 5G 应用泛需求突破新增长点。 首先对近年来 AI 与 5G、通信领域的研究成果进行综述,提出运营 商大数据与 AI 推动数字化转型关键事项,然后给出 AI 能力与应用建设举措。

  • 2021-04-22
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基于单片机防盗报警系统的设计

本文采用单片机为核心的红外报警,并以此为核心设计了报警器的硬件系统和软件系统,实现了 系统的智能化控制,红外接收电路首先将接收到的红外光转换为电信号,并进行放大和解调出用于无线发射电路的调制信号。当无人遮挡红外光时,锁相环输出低电平,报警处于监控状态:一旦有人闯入便遮挡了红外光,则锁相环失锁,输出高电平,驱动继电器接通无线发射电路,监控室便可接收到无线报警信号单片机检测到报警信号经预设的处理程。

  • 2021-04-23
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基于单片机的温度采集系统的设计

单片机已在各行业得到广泛应用,为适应更多的应用领域,厂家采取了在一块单片机芯片上集成多种功能部件和大容量存储器的方法。因而,整个应用系统不需要扩展,而体积变小、可靠性增高,使单片机成为真正意义上的单片机系统。本设计是基于STC89C52单片机和DS185B20实现温度的测量系统,单片机在本系统中作为温度输入和显示控制器件,DS18B20被用作温度数据的采集和温度输出器件。本系统采用单总线操作,线路简单,测量值精确,可实现多点测量,并对温度超过限制值,产生报警和数据采集。本系统被广泛应用于温度控制、温度检测、温度采、消防等系统中。

  • 2021-04-23
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基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计

针对模型预测控制算法(MPC)在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题,该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法(CDMSPSO)实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制(MPTC)代价函数,以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考,将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变(THD)作为主要控制目标,设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用 CDMSPSO 算法,将整个种群划分为多个小的子粒子群,并以一定重组周期将粒子进行随机重组,然后随机选择一个子粒子群,以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列,并将新的混沌序列替代选择的子粒子群,实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题,且稳态性能优异。

  • 2021-06-21
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5G智慧教育_视域下的教师支持服务模式构建与行动路径研究

随着 5G 的应用,融入教育所构成的“5G+智慧教育”,让校园现实空间和数字空间的衔接与转换,优质资源的共享交互,智能教育、教学和生活环境的完善,变得更为便捷,它为实现智慧教育提供了强有力的手段与保障。 然而,教师是实现“以信息技术促进教学变革”这一目标的关键与核心。 因此,在“5G+智慧教育”的场域中,应更加注重教师教学性支持的知识引领,关注教师工具性支持的导航保障,强化教师社交性支持的融合促进,重视教师情感性支持的情感呵护。 基于“5G+智慧教育”视域下教师的基本诉求与理性追问以及教师之于智慧教育之间的应然之态,应进一步确立以支持服务为中心的教育理念,构建智慧教育教师的支持服务体系架构及其动态螺旋式支持服务模式。 同时,将该模式应用于实践并发现:在智慧教育过程中,教师提供的支持服务更易被学生感知到,融入技术的支持服务使得学生更加积极主动、学习效果更佳。 今后,如何实现“技术+教师”的完美结合,优化教育技术服务机制,助力 5G 技术下智慧教育的发展,还值得深入探究。

  • 2021-06-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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