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高速跟车工况下智能汽车拟人化驾驶决策方法研究

高速跟车工况下智能汽车拟人化驾驶决策方法研究

  • 2022-05-09
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微信平台与图书馆人工智能机器人协同服务模式研究

微信平台与图书馆人工智能机器人协同服务模式研究微信平台与图书馆人工智能机器人协同服务模式研究

  • 2021-09-24
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基于大数据的元素协变图自动绘制软件的设计与实现

元素协变图作为研究地球化学元素之间相关关系的重要方法之一,直观的显示出元素在岩浆演化过程中的变化趋 势。但现有元素协变图在处理和分析地球化学大数据时,无法体现不同演化阶段元素地球化学行为的差异性,难以揭示大 数据背景下地球化学元素之间的相关关系,限制了地球化学大数据的进一步分析和应用。为适应面向岩石地球化学大数据 的元素协变图的处理需求,文章参考穷竭法处理思路,采用区间线性拟合方法,开发一款适用于岩石地球化学大数据的元 素协变图自动绘制软件——EBME。利用该软件,作者对从GEOROC数据库中收集整合的20多万条地球化学数据进行了不同 构造背景下元素协变图的自动绘制。结果表明,该软件能够快速对岩石地球化学大数据集拟合趋势线并生成元素协变图, 直观、清晰地揭示元素在岩浆演化不同阶段和不同构造背景下的地球化学行为特征,为揭示地球化学元素的演化规律提供 了有效帮助。

  • 2021-06-21
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CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术

为降低长钢轨精调过程中扣件的更换率及长钢轨精调的工作量,研发了可自动启停行走、自动导向、智能精准定位的无砟轨道承轨台检测机器人。在道床板施工完成后,长钢轨铺设前采用无砟轨道承轨台检测机器人对每个承轨台的数据进行测量并转换成线形数据,结合轨道平顺性要求生成每个承轨台位置所需调整的扣件型号,从而形成了一套CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术,并在郑万高速铁路CRTS双块式无砟轨道长钢轨精调工作中推广应用。应用结果表明:采用该智能测量技术可实现长钢轨铺设前对每个承轨台扣件的精准配置和安装,减少了绝缘轨距挡块、轨距挡板和轨下垫板的更换工作量,长钢轨精调的遍数以及标准扣件的浪费。该智能测量技术不仅适用于CRTS双块式无砟轨道承轨台数据的智能测量,而且适用于其承轨台数据的检测和验收,在高速铁路 CRTS 双块式,CRTSⅠ型、CRTSⅡ型、CRTSⅢ型板式无砟轨道和城市轨道交通长钢轨精调、线形数据检测等方面具有广阔的应用前景。

  • 2021-04-25
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基于神经网络模型的生物组织参数反演算法_徐歌

针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高,在体测量困难等问题,提出了利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法,该方法以蒙特卡罗算法输出的不同距离r处的漫反射率值R(r)作为输入,吸收系数和散射系数为输出,搭建神经网络反演算法。将神经网络反演算法反演的散射系数和吸收系数值与蒙特卡罗算法获得的散射系数和吸收系数值进行对比。仿真实验表明:选择r=0.1cm以及r=0.3cm距离处的漫反射率作为输入,利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的MAE值分别为0.003和1.574,一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915。因此神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值具有较好的一致性,且反演精度高,操作简单,为在体进行生物组织光学参数测量提供了新思路。

  • 2021-04-20
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导弹舱段气浮式柔顺自动装配研究

随着航空航天技术的发展,对相关产品的智能制造、装配能力需求越来越高。然而我国在这一领域的发展还比较薄弱,航空、航天及武器系统制造技术的自动化程度还比较低,迫切需要发展相关领域的智能制造、装配技术。本文针对导弹总装中舱段对接装配环节,开展了导弹舱段自动化柔顺装配方法研究。该方法能够有效实现柔性自动化装配,通过在导弹装配过程中应用气体润滑技术及多传感器融合测量技术,实现导弹对接装配过程的自动化和柔顺化程度,并提高装配精度。

  • 2021-07-01
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基于matlab大数据技术的油田压裂井产能预测模型

技术多元线性回归,在 Tall 数组框架的基础上,建立了优化后的压力井产能预测模型;将该模型运用于 压裂井产能预测,并开展了预测模型的准确度分析,通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性,预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明,利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能,且实现过程较简单,实用,突破了预测模型的传统模式,易于现场应用,该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。

  • 2021-06-21
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打造教育人工智能大脑_教育数据中台技术实现路径

在智能时代,基于教育数据打造驱动教育不断发展的“教育人工智能大脑”,是一个前沿而紧迫的问题。数据中台的出现为实现教育数据的快速流转与价值发掘,构建最强的教育大脑带来可能。本研究首先分析了教育数据中台之于“教育是什么”“为什么”“将来会怎样”以及“如何应对”等教育应用的前景及 OneData 的核心运行机制;然后从教育数据采集层、数据存储层、数据开发层、数据服务层和数据治理层等方面剖析教育数据中台的技术架构;最后结合当前教育数据中台建设的基本情况,从顶层数据意识引导、基础设施建设和智能服务生态三方面提出教育数据中台的实现路径,以期为教育数据中台的落地做铺设。

  • 2021-06-17
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