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1.
摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。  相似文献   
2.
地下矿山开采通常持续几十年到几百年,新的掘进巷道在已有的巷道规划基础上加建,新旧更替致使许多矿山地下空间结构趋于复杂。从全局与局部视角,以国内某金属矿山为例,构建了地下矿山空间句法模型,借鉴空间句法各项指标,分别对该矿东区某矿段的整体空间特征以及主要工作面的局部空间特征进行分析,并提出了对应的优化策略。通过对矿山地下空间组构的量化分析,揭示了矿山地下空间结构布局特征以及与巷道功能之间的映射关系,为巷道前期开采设计与后期空间优化提供了直接且有效的支持和引导,同时对于该矿山智慧化建设具有重要参考意义。  相似文献   
3.
云岳  代欢  张育培  尚学群  李战怀 《软件学报》2022,33(12):4590-4615
近年来,伴随着现代信息技术的迅猛发展,以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用,引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下,在线学习超越了时空的限制,为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性,从而得到了蓬勃发展.然而,在线学习中师生时间、空间分离的特征,导致教师无法及时掌握学生的学习状态,一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源,如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而,传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了,需要一个更高效、更科学的个性化教育模式,以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景,如何自动高效识别学习者特征,高效地组织和分配学习资源,为每一位学习者规划个性化路径,成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状,并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路,同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后,强调当前研究存在的主要不足之处.  相似文献   
4.
刘彩利  张燕 《中州煤炭》2022,(11):171-175,181
针对煤矿开采设备开展点检工作是确保设备安全稳定运行的重要基础和前提。在结合煤矿开采实际情况的基础上,对其智能化点检系统整体方案进行了详细设计,分为井下和地面2大部分。基于射频识别系统对点检结果进行读取分析,手持式点检设备与客户端之间、客户端与服务器之间分别基于蓝牙技术和WiFi技术实现数据信息交互。对智能化点检系统的软件整体构架及前端、后端结构进行了介绍。将设计的系统部署到煤矿工程实践中,经现场实践测试发现各项性能均达到了设计要求,可以很好地完成点检工作,克服了传统点检方法存在的缺陷问题,安全效益和经济效益显著。  相似文献   
5.
针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.  相似文献   
6.
利用citespace关键词共现分析方法,梳理了1980年以来人工智能对劳动就业影响的国内相关文献,发现目前的研究议题主要包括人工智能影响就业的机制、人工智能对就业规模的影响、人工智能对收入分配的影响、人工智能对就业形态的影响、人工智能对劳动过程与劳动关系的影响. 总体来看,目前的研究主要集中在与劳动力市场相关的议题; 理论性的论述占大多数,而具有说服力的实证研究较少; 宏观性的研究较多,深入企业与生产现场考察的微观研究较少. 未来应进一步拓展研究主题,进行多种视角与跨学科研究,重视实证研究与微观研究.  相似文献   
7.
沙头角污水处理厂扩建工程是香港特别行政区政府渠务署首个推行"建造业2.0"的先导项目。重点探讨渠务署如何秉持"智慧及绿色工程管理"理念,通过工地管理数码化,应用建筑信息模拟、各种传感器、物联网、大数据、人工智能、虚拟现实等创新科技,再配合创新建筑技术,推行智能工地,实现信息化建设及智慧工程管理。  相似文献   
8.
回顾了轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(RAL)关于热轧钢材组织性能预测与控制-热轧钢材信息物理系统(CPS)研究项目的发展历程,分析了各个发展阶段的主要研究内容和取得的重要进展及应用情况,最后展望了CPS应用于钢铁智能制造的前景。  相似文献   
9.
Aptamers are short single-stranded DNA, RNA, or synthetic Xeno nucleic acids (XNA) molecules that can interact with corresponding targets with high affinity. Owing to their unique features, including low cost of production, easy chemical modification, high thermal stability, reproducibility, as well as low levels of immunogenicity and toxicity, aptamers can be used as an alternative to antibodies in diagnostics and therapeutics. Systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX), an experimental approach for aptamer screening, allows the selection and identification of in vitro aptamers with high affinity and specificity. However, the SELEX process is time consuming and characterization of the representative aptamer candidates from SELEX is rather laborious. Artificial intelligence (AI) could help to rapidly identify the potential aptamer candidates from a vast number of sequences. This review discusses the advancements of AI pipelines/methods, including structure-based and machine/deep learning-based methods, for predicting the binding ability of aptamers to targets. Structure-based methods are the most used in computer-aided drug design. For this part, we review the secondary and tertiary structure prediction methods for aptamers, molecular docking, as well as molecular dynamic simulation methods for aptamer–target binding. We also performed analysis to compare the accuracy of different secondary and tertiary structure prediction methods for aptamers. On the other hand, advanced machine-/deep-learning models have witnessed successes in predicting the binding abilities between targets and ligands in drug discovery and thus potentially offer a robust and accurate approach to predict the binding between aptamers and targets. The research utilizing machine-/deep-learning techniques for prediction of aptamer–target binding is limited currently. Therefore, perspectives for models, algorithms, and implementation strategies of machine/deep learning-based methods are discussed. This review could facilitate the development and application of high-throughput and less laborious in silico methods in aptamer selection and characterization.  相似文献   
10.
This paper analyses the perception of Artificial Intelligence (AI) by individuals in Spain and the factors associated with it. It uses data from 6308 individuals from a 2018 Spanish survey. A binary logit regression model is formulated and estimated for the attitude towards robots and AI and its possible determinants. As main results are that a gender gap is detected, and that people have a negative attitude if they are not interested in scientific discoveries and technological developments and if AI and robots are not useful at work.  相似文献   
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