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随着现代科学技术的快速发展,以人工智能为代表的数据信息技术业已融入到社会的各行各业,成为现代产业中提高工作效率、改善生产环境、保障作业安全等的重要手段,推动诸多行业的创新发展。在采矿领域,以人力为主的开采技术因其效率低下、安全风险高等问题,逐渐被机械化、自动化所取代,而人工智能技术的出现更是为采矿技术的创新发展提供了新的契机。《采矿地球物理理论与技术》(科学出版社,2014年12月版)一书由窦林名、牟宗龙、陆菜平、曹安业、巩思园编著,本书立足于采矿地球物理学这一采矿科学的分支部分,从基本任务与学科内容出发,深入浅出地探讨了矿业开采中的各种原理和技术,以及不同技术的适用环境、优势不足等内容,对于现代采矿行业的学术研究与实践操作具有十分务实的指导作用,同时在引入人工智能促进采矿技术革新方面也提出了许多有价值的建议,有助于科研、技术人员进行更加深层的技术研发,同时也可以为高等院校的教学或者相关从业人员的自学提供一定的参与作用。从本书的内容上看,主要彰显出三个方面的特色。 相似文献
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诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹,难以被发现,因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上,设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构,并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中,将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合,提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法,融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息,构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明,开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题,同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。 相似文献
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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
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传感器的技术参数Vmin和Y是使用衡器的重要参数。它不仅决定了传感器最大分度数(最高分辨率),同时也决定了传感器的最小使用分度数(即最小量程范围)。 相似文献
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