简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：摘要 ：根据理论公式分析了影响相控阵天线波束跃度的关键因素，并对在工程应用中两种波束控制量化算法进行了仿真对比，结果表明在量化波束控制移相码的过程中将阵元位置信息代入解算，可降低误差达到减小波束跃度的目的，使相控阵天线波束扫描特性得到提高。

简介：摘要： 现今社会人工智能的使用已经达到了非常广泛的地步，而且也越来越融入到我们的日常生活中，甚至可以说已经涉及到各行各业。下面我们首先对人工智能进行说明以及人工智能算法的种类，然后再分析图像处理中人工智能算法的应用，充分了解其在使用过程中的作用和未来发展方向，

简介：摘 要：海上兵力投送装载过程中，如何合理分配装载泊位，使整个装载任务在最短时间内完成是部队制定装载方案时需要解决的一项重要难题。根据泊位装载配置特点和要求，运用运筹学理论构建装载泊位分配模型，并运用递归算法和计算机编程软件工具对模型进行求解，能够有效提高海上兵力投送泊位装载方案制定的时效性和科学性。

简介：摘要：随着信息化技术的不断发展，科学技术领域不断改革创新，人工智能技术发展越来越成熟，逐渐被应用到日常生活中，给人们生活带来了翻天覆地的变化。人工智能算法是指人们模仿自然界规律，将其转变成解决问题的具体算法，在图像处理方面，人工智能算法也发挥了重要的作用，提高了图像处理的工作效率。本文主要通过研究人工智能算法的内涵与意义，分析图像处理的内涵、组成和应用，并且提出了人工智能算法在图像处理中的实际应用。

简介：摘要：针对采用增量式光栅为位移传感器的表贴式隐极永磁直线电机伺服控制系统，利用饱和凸极效应来检测动子初始位置。基于注入脉振高频电压后d、q轴高频电流响应特性，并极值法计算法获得动子初始位置，并采用双脉冲电压矢量注入对动子极性进行判断，解决了高频电压注入法无法确定动子极性的问题。实验测量表明，采用极值法估计动子初始位置预测均方根误差为0.141 rad，结果表明，极值法获得永磁直线电机动子初始位置的估计可以满足永磁直线电机平稳启动要求。

简介：摘要：磁罗盘是感应地球磁场的装置，但在使用过程中受到载体固有磁场的干扰，输出磁航向误差较大，因此需要对磁罗盘进行校正，建立磁罗盘系数模型，通过标定确定校罗差系数，可以有效地降低磁罗盘输出误差。

简介：摘要：近年来，水下无线光通信以其高带宽、低时延扩展、稳定、高速率等优点引起了极大关注。然而光在水下传输范围和能量受限，需要高效节能的路由算法拓展其传输范围。因此提出了基于有效传输距离路由（Effective transmission distance routing, ETDR）算法。该算法通过计算所有候选节点的有效传输距离进行中继选择。通过仿真实验表明，该算法可以显著降低路由能耗。

简介：摘要：航油作为航空运输业的重要基础能源，其运营调度的合理性直接影响着航空运输生产的效率。本文通过对航油领域运营调度优化问题进行研究，以获得最优航油调度方案。首先，分析了航油运营调度问题的特点，并在此基础上建立了相应的数学模型；其次，结合航油生产运营特点，考虑到成本和时间因素，建立了多目标优化模型；然后，设计了混合整数线性规划模型的求解算法；最后，以某大型航油企业为研究对象进行仿真实验和结果分析。实验结果表明：该模型能够有效地对航油运营调度问题进行建模和求解。

简介：摘要：YOLO V8（You Only Look Once V8）是一种用于目标检测的高性能算法。本文主要研究了YOLO V8的数据结构和算法，并对其进行了分析和优化。首先，我们介绍了YOLO V8使用的锚框（anchors）数据结构，这是一组预定义的矩形框，用于表示目标的位置和尺寸。然后，我们详细探讨了YOLO V8的算法，其基于深度卷积神经网络（CNN），通过一次前向传递实现多目标的位置和分类预测。此外，我们还研究了YOLO V8中使用的非极大值抑制（NMS）算法，用于筛选重叠的检测结果。为了提高检测性能，我们对YOLO V8进行了一系列优化，包括卷积核的大小和数量、激活函数的选择和损失函数的设计。

简介：摘要：本文研究基于机器学习算法的电能负荷预测方法。通过分析电能负荷的历史数据，利用机器学习算法构建预测模型，从而实现对未来电能负荷的准确预测。本研究对比了常用的机器学习算法，如支持向量机、随机森林和神经网络，并结合实际数据对比验证了预测结果的准确性和可靠性。研究结果表明，基于机器学习算法的电能负荷预测具有较高的预测精度，并具备一定的应用潜力。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：

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简介：摘要：无源测向在电子对抗中是一项应用十分广泛的技术，能够对敌方的位置实现精准侦查定位，同样能够应用在民用系统当中，如实现对目标信息的获取，进而开展救援侦测工作。本文重点讨论干涉仪测向、旋转干涉仪、立体空域高分辨率三种算法的实现，并开展误差分析，对测向算法的改进有着实际应用意义。

简介：摘要：本文对基于图像处理的输电线路异物识别的研究现状进行了详细的综述。首先对一些典型的算法进行了分析和评价，总结出算法中的不足，对比分析了各种算法的应用场景。最后总结现存的问题，分析并展望了深度学习应用于输电导线异物检测的优势。

简介：摘要：本文针对数据挖掘算法基础概念、常用算法展开分析，同时从技术层面、组织层面、环境层面对企业数字化转型动因进行整理，通过研究做好数字治理工作、增强企业核心动力、构建资源共享机制、完善数字化转型架构、进行顶层思维转型等内容，其目的在于积累有价值转型经验，加快企业数字化转型速度。

简介：摘要：

简介：摘要：先根据附件的共享汽车位置数据集，利用 spss 对位置数据集进行可视化，调整经纬 度范围后，得到数据集的区间范围，将此数据集按经纬度分为五个区间，依次分析并比 较，最后得到车辆流动平均数折线图以及方差，利用层次分析法赋权，将共享单车的分 布情况由二级指标站点面积和流动变化指标决定；人口数量、交通情况、区域地形三个 一级因素，站点面积由人口数量和交通情况决定，流动变化指标由交通情况和区域地形 决定。将二级指标的权重算出，再而计算出目标的值，并进行比较，通过一系列计算和 比较我们得出：在不同区工作日和休息日的共享汽车的使用情况不同，工作日的共享汽 车使用频率小于休息日的使用频率，综合来看，无论是工作日还是休息日，B 区的共享 汽车使用频率都是最大，C 区的使用频率都是最小的。

简介：摘要：近年来，我国经济科技不断发展，两轮自主平衡小车作为一种新型的交通工具，逐渐得到普及和应用。两轮自主平衡小车具有小巧的外形，并且依靠电力驱动，不仅能够缓解交通拥挤的问题，也能减轻大气污染，具有较强的实用价值。本文主要基于PID控制算法，对自主平衡小车的设计进行分析。