简介：摘要：该项目研制一套基于图像软件算法的叶梗智能识别系统，通过实时在线图像采集烟叶图像，通过软件算法基础，分离分析图像，通过比例关系得出烟叶中含梗比例，实时计算分析结果，并在线反馈参与在线工艺生产控制。

简介：摘要：为了给大家指明其中一条节能的方法，在这里我主要讲的是基于“空燃比”理论，举出一些简的公式和计算方法，但是其计算的应用不能全部套用，还需要根据不同工艺进行单独计算。

简介：摘要：随着航空业的蓬勃发展，空中交通管制系统面临着越来越复杂的挑战。数以千计的飞机在天空穿行，需要精密的规划和协调，以确保安全、高效的航空运行。传统的空中交通管制系统在面对不断增加的飞行器数量和航空活动的同时，逐渐显露出其在应对复杂情境和提升效率方面的局限性。在这一背景下，深度学习算法作为人工智能领域的前沿技术之一，为改进空中交通管制系统提供了新的可能性。深度学习算法以其对大规模数据的高效处理和对复杂问题的学习能力而著称，这使得它成为解决空中交通管制中挑战性问题的有力工具。本论文旨在深入探讨深度学习算法在空中交通管制中的应用研究，探讨其在航班路径规划、飞机间通信与协同、以及空中交通流量管理等方面的潜在贡献。通过深度学习算法的引入，我们有望实现更为智能、灵活的空中交通管制系统，为航空业提供更安全、高效的运营环境。然而，这一领域仍面临着许多技术和管理上的挑战，需要综合考虑深度学习算法的优势与挑战，以期为未来空中交通管理的发展提供有益的参考与建议。

简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。

简介：摘要：本文通过连续布置连接体，使连接体层间互相连接，将双塔连体结构简化为每层具有4自由度的串并联刚片体系，以二次型性能函数为目标函数，使用遗传算法，得到了连续布置的连接体的最优布置位置和支座及层间的最优刚度和阻尼系数。通过这些最优参数可以实现对结构平动位移和扭转位移的同时控制。本文选取一个算例，采用两种方案进行对比。使用本文方法优化后，结构的平动和扭转位移在地震时降低近四成。

简介：摘要：图像识别在现代计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，然而，实时性能一直是深度学习算法在图像识别中面临的挑战之一。本研究旨在探讨如何优化深度学习算法的实时性能，以提高图像识别的效率和响应速度。我们通过分析深度学习算法的基本原理和结构，结合硬件加速和优化技术，提出了一系列策略和方法，以实现在有限计算资源下的高性能实时图像识别。研究结果表明，通过适当的算法选择、模型压缩、并行计算以及硬件加速等措施，可以显著提高深度学习算法在实时图像识别中的性能，为各种应用场景提供了更高效的解决方案。

简介：摘要：在当今世界，随着航空业的迅猛发展和全球飞行器数量的不断增加，空中交通管制系统面临着前所未有的挑战。随着航空出行的日益普及，传统的空中交通管理方法已经显得力不从心，而且由此带来的空中拥堵、燃油浪费以及潜在的安全风险成为制约航空业可持续发展的关键因素。因此，对空中交通管制中的飞行器轨迹进行优化成为当前研究的焦点之一。随着计算机科学和数学建模技术的不断进步，研究人员在空中交通管制领域提出了各种各样的飞行器轨迹优化算法。这些算法的目标是通过合理规划飞行器的路径，提高空中交通系统的运行效率，降低能源消耗，减轻拥堵并增强飞行安全性。传统的线性规划方法和启发式算法为问题提供了一些解决方案，但是随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究开始尝试将其引入飞行器轨迹优化的领域，以期取得更为卓越的成果。

简介：【摘要】为进一步探究近年来的新兴产物“三值光学计算机”的实际应用，文章以三值光学计算机相关理论为基础，结合当前国密SM3算法的实际需要，通过三值光学计算机对本次国密SM3算法进行优化设计。具体则对优化设计中的消息填充分组、消息扩展和压缩函数三个主要步骤进行重点优化，并对优化要点进行阐述。从实际测试结果来看，优化后的算法在吞吐率方面更具优势，表明本次基于三值计算机优化国密SM3算法的研究取得一定进展。

简介：摘要：智能技术主要优势包括快速响应能力、超出人为的准确判断力、精准识别力以及高效化的信息采集能力，种种优势可以发展人们高效开展各项生产作业，在较为复杂工业生产中进一步降低劳动强度，提升工业生产稳定性和生产效率。基于此，对电气自动化控制中智能技术的应用进行研究，以供参考。

简介：摘要在现阶段有着许多的依托于机器视觉的检测，这种检测在PCB检测当中得到了较为广泛的应用。但是这种检测方法也有着较为显著的检测效率不高的问题。为了对这个问题进行有效的解决，在实际的算法当中提出了局部阈值分割方法，这种方法与全局的分割有着较大的不同，与此同时根据实际的检测情况来针对PCB缺陷检测进行数学形态运算结构元素的选择，用这种方式完成PCB图像的形态滤波，在此之后能够得到PCB边缘信息。从仿真分析的结果来看，效果较为显著，能够被较好的使用。

简介：缓和曲线桩号算法，效率是关键。采用偏角法求解可极大提升效率。

简介：摘要：根据我国互联网信息中心发布的统计数据，2020年3月，我国网民数量达到了9.04亿，其中通过手机上网的网民达到了8.97亿。截止到2020年6月，我国网民数量达到了9.40亿，较之3月增加了0.36亿，普及率达到了60%以上。在所有网民中，20岁到29岁的网民占到了其中的21.5%，学生网民占到了26.9%，同时，网民每周上网时间达到了30.8个小时。网民队伍的不断扩大使得网民成为了网络舆情传播和接受的主要力量。但是，网络本身的自由特性以及信息传播速度快等优势也使得网络舆情更加容易引发危机事件，这就需要对网络舆情进行更加深刻的认知以及应对。

简介：摘要：本文旨在探讨自适应控制算法在机电系统中的设计与实现研究。自适应控制算法作为一种先进的控制方法，在机电系统中具有广泛的应用前景。本文从自适应控制算法的基本原理入手，详细分析了其在机电系统中的设计和实现过程。通过理论分析和实验验证，本研究展示了自适应控制算法在提高机电系统性能、响应速度和稳定性方面的显著优势。总结研究结果，本文强调了自适应控制算法在机电系统中的潜在应用前景，为机电领域的工程实践提供了有力支持。

简介：摘要：随着城市交通拥堵问题日益突出，车辆智能交通系统的研究成为当前交通领域的重要课题。其中，交通信号优化是提高道路网络效率和减少交通拥堵的关键技术之一。本文从不同角度出发，对车辆智能交通信号优化算法进行了研究，并提出了基于不同角度的优化方法。针对时间角度，本文探讨了基于时序调整和配时方案优化的算法；针对空间角度，本文研究了基于交叉口布局和车辆调度的算法；针对流量角度，本文探索了基于流量预测和动态调整的算法。最后，本文总结了不同角度的优化算法在车辆智能交通系统中的应用，并展望了未来的研究方向。

简介：摘要：本文首先介绍了深度学习在近景摄影测量中的相关应用，并重点讨论了目标检测与跟踪算法的原理和现有方法。随后，通过实验验证，分析了目前算法在复杂场景中存在的问题，主要包括目标边界不清晰、多目标同时检测和跟踪、耗时较长等。接下来，本文提出了一种改进的目标检测与跟踪算法，结合深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，着重解决了上述问题。最后，通过实验对比，证明了本文提出算法的有效性和优越性。本研究对于提高近景摄影测量的精确性和实时性具有重要意义，具有一定的应用价值。

简介：摘要：风能资源评估是风电场开发最前期、最基础的工作，准确描述出风能特性是风电项目后期的经济收益重要保障。本文主要针对风速的威布尔分布特性，利用最大似然法、最小二乘法、WAsP软件法三种不同算法计算出k、c值，再利用Matlab仿真软件拟合出曲线。通过三种算法分别对两组不同地形条件、年平均风速差异较大的风速数据拟合，并与实际风速直方图做了对比，得出最大似然法拟合出的曲线更稳定，更具代表性。

简介：摘要：工业革命后，人类社会的工作方式从大机器生产转向计算机控制，社会文化也从传统文化转向数字化，人工智能正在以其自身无所不在的渗透性与适应性延伸至我们工作和生活的各个领域。人工智能实际就是一项研究如何对智能计算机或智能系统进行构建，从而使其对人类智能进行模拟或是延伸的学科。基于此，本文对人工智能概述以及人工智能算法在建筑设计中的应用进行了分析。

简介：摘要：在矢量空间数据更新过程中,首先要建立实体要素之间的映射关系,为变化的要素找到匹配的更新实体要素,其速度及匹配的准确性直接影响数据更新的后续工作,而面状要素占有很大的比例,故本文针对面状要素的特点，提出了一种基于求解面积的匹配算法思路,采用加权平均法来综合各相似度指标,进而根据获得的总相似度大小确定匹配要素。最后通过实例验证,结果显示这种算法确实有效,不仅准确、快速，而且实现了面状要素一对多的数据匹配。

简介：摘要：在桩基施工完成进入验收阶段时，一般要求任一相邻两桩基必须满足刚性角相关要求，即相邻两桩，任一桩基桩底将荷载按应力扩散角扩散时，其应力不应传递到邻近桩身的原则，此应力扩散角一般为45度。对于某些占地面积较大的大型建构筑物，其地基工程往往存在成百上千个桩基，若对大量的桩基的刚性角复核及相关调整采用人工复核的方式，费时费力，效率低下。以绵阳3011d零部件试验厂房施工项目的桩基为例，基于现代成熟的矩阵运算工具Matlab中K-Means聚类算法可对桩基一次性批量进行刚性角复核，节省了大量运算时间，提高了工作效率。

简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习技术在自动驾驶车辆感知与决策领域取得的重要进展。在感知方面，深度学习在视觉和激光雷达数据处理中表现出色，提高了车辆对环境的精确感知。在决策方面，深度学习算法在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了强大的潜力。然而，仍然存在数据标注成本高、实时性要求提高、极端天气和复杂场景下鲁棒性等问题需要解决。