人工智能方法在电梯群控系统中的应用

电梯群控系统涉及开放、动态、非线性的多目标优化问题,人工智能正适用于此。文章论述了近年来人工神经网络、遗传算法、粒子群算法、人工免疫算法、鱼群算法、蚁群算法等人工智能方法在电梯群控系统中的应用。     

利用iBeacon技术实现签到和投票功能应用研究

当下整个社会已经进入"移动"新时代,iOS的移动终端设备上应用越来越广泛。同时很多会议的形式和规模不断更新和扩大,利用IOS设备进行智能会议,智能签到、投票成为可能。本文介绍了一种利用低功耗蓝牙芯片与IOS终端设备进行会议签到和投票的方法。     

大数据流式计算：关键技术及系统实例

大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.     

基于距离比值的迭代分形图

由于逃逸时间算法不能绘制函数收敛区域,所以现有的分形图大都存在大片的黑色区域.提出一种新的构造分形图的方法:距离比值迭代法.该方法采用两点迭代,利用其距离比值的收敛次数来绘制分形图.利用距离比值迭代法绘制了复映射z←z^α+c的广义M-J集并分析其构图性质.距离比值广义M-J集的内部收敛区域具有复杂的细节和自相似结构,当α>0时其外部边界与经典M-J集一致,当α<0时能够绘制出经典M-J集所没有的复杂结构.     

基于粒子群优化的大气质量评价模型

在L．D詹姆斯的S型生长曲线指数公式的基础上，采用具有全局搜索功能的粒子群优化（particle swam optimization，PSO）算法对公式中的参数进行优化，得到了对于多种大气污染物均适用的具有普适性的大气污染损害率计算公式和基于粒子群优化的大气质量评价模型。该评价模型与其它多种评价模型相比：不仅原理直观、评价结果准确，而且公式形式简单、计算简便，在大气质量评价领域具有较强的实用性。     

中厚钢板计算机过程控制系统设计

通过光纤内存映像网连接小型机、高速以太子网络、DP协议控制子系统,组成中厚钢板计算机过程控制系统,实现了中厚钢板生产过程中的板坯位置和数据跟踪、顺序控制、轧制规程计算等功能。该系统采用多级分区控制,结构分散,功能完善,不仅控制范围大,控制精度高,实时性强,而且通信速率及可靠性高,可扩展性良好。     

基于深度学习的语言模型研究进展

语言模型旨在对语言的内隐知识进行表示,作为自然语言处理的基本问题,一直广受关注．基于深度学习的语言模型是目前自然语言处理领域的研究热点,通过预训练-微调技术展现了内在强大的表示能力,并能够大幅提升下游任务性能．本文围绕语言模型基本原理和不同应用方向,以神经概率语言模型与预训练语言模型作为深度学习与自然语言处理结合的切入点,从语言模型的基本概念和理论出发,介绍了神经概率与预训练模型的应用情况和当前面临的挑战,对现有神经概率、预训练语言模型及方法进行对比和分析．我们又从新型训练任务和改进网络结构两方面对预训练语言模型训练方法进行详细阐述,并对目前预训练模型在规模压缩、知识融合、多模态和跨语言等研究方向进行概述和评价．最后总结语言模型在当前自然语言处理应用中的瓶颈,对未来可能的研究重点做出展望．     

基于视频的车辆发现模块的研究与实现

针对现有的智能交通系统的车辆发现模块的不足,提出了车辆发现的一整套解决方案。综合使用了已有的视频处理技术及方法,背景差分法、帧间差分法、检测线方法,以及自适应边框的车辆精确定位等方法,设计实现了智能交通系统的车辆发现模块。设计了三种不同的真实场景的实验。通过对结果的分析表明,系统的车辆发现模块对于车辆的识别度高达90%以上,在一般的设备下流畅运行,能够满足车辆发现应用对系统的实时性的要求,并且适应性也较好。     

二次建模在政府信息化软件开发中的应用与研究

将二次建模方法应用在政府信息化软件的开发工作中,提出了在任务分解时,首先从需求中分解出独立特征和具体业务特征,再从具体业务特征中分别抽象出共性特征和具体业务的个性特征,并对共性特征和独立特征与具体业务的个性特征分别建模。应用实践表明,该方法提高了软件的可重用性,缩短了开发周期,便于维护,增强了开发政府信息化软件的实用性。     

C++教学中的知识点逻辑关系探讨

针对C++教学中知识点较多并且零散的问题,通过分析知识点之间的逻辑关系,提出以函数、变量、流程控制3个核心知识点为中心的横向分类和纵向分层的知识点结构图。