基于栅格模型与改进蚁群算法的机器人路径规划研究_王影

针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.

2021-06-18
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物联网及物联网工程专业介绍

信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无钱传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。

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基于穷举_粒子群算法的大功率LED四热阻模型研究_段秀娟

针对目前LED寿命难以准确评估的问题,从LED热阻出发,将穷举法（Exhaustive Attack method,EAM）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）相结合,提出了基于穷举-粒子群算法的大功率LED四热阻模型。建立了LED的四热阻模型和系统约束条件,实现了LED热阻系统满足LED计算结温与实际结温差最小的优化目标。实验结果表明:EAM-PSO算法能有效解决LED四热阻计算问题,与LED两热阻模型算法比较,EAM-PSO算法能够更加准确的评估LED寿命。

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智慧城市运营模式

政府对网络监管力度大。运营商可利用已有网络、客户资源、运营经验、人才以及资金优势。降低商务风险，增加首期收益,政府要承担建设费用和相应的风险。运营商对产品规划和发展的控制不足，不能有效地利用设备资源.

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基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法_刘泽鑫

针对传统三维模型分类算法时间复杂度较高、分类准确率较低等问题,提出一种基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法。将原始模型表示为八叉树结构的体素模型以优化模型的性状表达,使用设计的卷积神经网络对体素模型进行特征提取以及分类运算。实验结果表明,与其他三维模型分类算法相比,该分类算法的显存占用较小,同时具有较低的时间复杂度和较高的分类能力。

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基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型研究_许杨子

针对典型深度强化学习算法若干显性固有弊端,提出了一种改进深度强化学习算法,设计了基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型。引入智能体（agent）机制,Agent执行动作（action）并把当前收益（reward）和未来收益反馈给环境（environment）模拟策略网络,在有限马尔科夫决策过程中引入多重Q网络机制实现深度估值网络。以国家电网某电力公司为效能评价载体,基于谷歌的Tensorflow 1.2.1和OpenAI的Gym 0.9.2环境开发了验证环境并对模型进行了实证分析,仿真验证结果表明所提模型可以在较短的时间内处理多维波动非线性电力市场监预测模型,在稳定性、监测自主性、预测准确性、对抗环境下的模型性能等方面具有明显优势。

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可见_近红外多光谱和多种算法模型融合的血迹年龄预测_戎念慈

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。

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物联网应用案例:船舶智能运输管理系统的设计与开发

港口是水陆交通的集结点和枢纽，工农业产品和外贸进出口物资的集散地，船舶停泊、装卸货物、上下旅客、补充给养的场所。由于港口是联系内陆腹地和海洋运输（国际航空运输）的一个天然界面，因此，人们也把港口作为国际物流的一个特殊结点。同时国内陆续出台了一系列港口智慧化政策文件，支持港口加快智慧化建设，推动港口码头提升自动化水平。

2021-06-17
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。