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面向复杂路面的车道线智能检测方法研究

《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》指出,智能网联汽车是是全球创新热点和未来发展制高点,其深度融合了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业,是一个新型产业。智能网联汽车的智能驾驶技术在提高公路运输能力和减少交通事故方面发挥着关键作用。在智能驾驶技术中,环境感知系统是确保智能车的智能性、安全性的关键所在。而车道线检测技术作为智能车感知系统中的核心技术,是实现安全、自主驾驶的前提,也是研究的难点及技术核心。在工信部2016 年智能制造综合标准化与新模式应用项目“智能网联汽车系统及通信标准化研究与试验验证平台建设”(项目编号:2016ZXFB06002)和重庆市科技计划项目重点产业共性关键技术创新专项主题专项项目“ADAS 功能测试标准化制定与路试验证平台建设”(项目编号:cstc2015zdcyztzx60005)资助下,开展了面向复杂路况的车道线智能检测方法研究。论文的主要研究内容和创新点有

  • 2021-07-01
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工业物联网中大规模受损边缘计算网络修复机制

针对工业物联网中边缘计算网络与其余子网的相互依赖特性所导致的网络大规模级联故障问题,考虑到 网络修复初期的资源有限性,提出了一种联合考量计算需求与修复开销的网络修复机制。考虑到受损网络结构(拓 扑关系与链路容量)和动态特征(边缘计算节点计算需求),基于节点计算量守恒定理构建了链路修复策略集与 网络计算迁移的联合分析框架。基于 Benders 分解算法,将原 NP-hard 问题转化为相互依赖的主问题与子问题, 通过割平面的不断逼近,实现对原问题最优解在多项式时间内的高效探索。结合局部分支法,进一步保障 Benders 分解算法的上界在迭代过程中的非增特性,加快算法收敛速度。仿真结果表明,所提算法的系统总开销性能优于 传统基于拓扑结构的修复算法,并且可以在多场景下保持其性能优势。

  • 2021-06-23
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论系统全过程调试对于智能建筑的重要性

本文以我国智能建筑中存在的主要问题为出发点,进而引入建筑系统全程调试的定义及分类,并阐述系统全程调试与智能建筑、绿色建筑三者之间的关系,从而总结出系统全程调试对智能绿色建筑的益处,最后就如何在国内组织实施系统全程调试,及如何与国内现有工程管理模式结合提出了建议。

  • 2021-06-23
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基于大数据的数据分析平台构建研究_周怡燕

大数据中隐含了许多有价值的信息,能够辅助人们做出科学决策,但是大数据很难被充分利用起来,其根本原因在于数据量巨大。为此,为提高大数据利用率,构建一个基于大数据的数据分析平台。该平台首先利用多功能采集卡将采集的数据集中到一起,并转存到中心处理器当中,在中心处理器中根据数据类型和数据挖掘目的选择合适的大数据挖掘技术,进行大数据分析,最后将分析结果通过显示器反馈给用户,以供用户利用。结果表明:将所构建平台应用到电力设备异常检测中,其检测结果证实了该平台的应用效果,为大数据的利用提供了重要的辅助手段。

  • 2021-06-21
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人工智能教育应用的算法风险

教育已逐渐进入人工智能时代。人工智能技术在改变教育的同时,也在给教育带来不可预知的 风险。本研究旨在分析人工智能教育应用中使用算法及计算模型对教育进行量化和计算所造成的潜在风险,并 分析其产生根源,提出风险管控建议。研究首先采用预测分析法,对算法本身存在问题进行分析,预测算法的简 约化、算法的大规模应用、算法黑箱、算法偏见、算法鸿沟以及过度依赖算法给学生、教师学习成长和个性发展带 来的风险;然后采用矛盾分析法对比分析教育的模糊性与算法的确定性之间的矛盾、学生发展的个性化与算法 公式化之间的矛盾、教师专业能力具身性与算法去技能化之间的矛盾、教育规则的灵活性与算法硬规则之间的 矛盾等,探讨风险产生的原因;最后在综合分析的基础上,按照以人为本的原则提出保持教师在人工智能教育应 用中的主导地位、以教育学的方式应用和管理人工智能算法、保持算法和计算模型的透明化和可解释性、建立算 法教育应用风险评估和风险管理机制等管控算法风险的对策建议。

  • 2021-06-21
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泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

  • 2021-06-17
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5G 智慧文旅_图书馆文旅融合发展的新模式

5G信息技术的发展和应用,以及智慧概念的提出和发展,为文旅融合背景下的5G+智慧文旅出现及发展提供了技术和理念基础。图书馆作为公共文化服务机构,进行了面向文旅融合的积极探索。5G+智慧文旅将成为未来图书馆文旅融合发展的新模式,并在服务体验、文化互动、智慧管理、品牌营销等方面展现出更大价值。

  • 2021-06-18
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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该设备适用于居家养老人群,语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品,具有较大的经济和社会效益。

  • 2021-06-18
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