编程语言读取Word中表格单元格属性值的方法

在开发"Word自动阅卷系统"时,发现Word未提供表格单元格合并属性,当单元格合并后,程序无法通过行列号寻址正确读取各单元格属性值,并且系统还显示错误提示,目前可查阅的相关开发文献中都没有找到解决方案.介绍了Word文档中表格各单元格的万能寻址方式,并给出了基于VB的获取Word"单元格合并"信息的程序代码.     

基于深度强化学习的自动驾驶技术研究

传统的自动驾驶行为决策算法需要人为设定复杂的规则,从而导致车辆决策时间长、决策效果不佳、对于新的环境不具有适应性,而强化学习作为近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一,车辆仅通过与环境交互便可以学习到合理、有效的策略。本文基于DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法,通过设计合理的奖励函数、深度卷积网络、探索策略,在Carla模拟器中实现指定路线的自动驾驶。     

基于Siamese LSTM的中文多文档自动文摘模型

在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法改进该网络模型以提升计算效率。实验结果表明,使用Siamese LSTM与传统余弦相似度等方法相比,生成的文摘在语义方面更贴近主题,质量更高,整个文摘系统的工作效率也显著提升。     

基于单哈希多维布隆过滤器的DDS自动发现算法

SDPBloom算法减小了基于简单发现协议的自动发现算法SDP_ADA的网络数据传输量和内存消耗,但在自动发现过程中存在哈希运算量大的问题,导致参与者端点之间发布/订阅消息的时间过长.为解决这一问题,在简单发现协议的基础上,提出一种基于单哈希多维布隆过滤器的自动发现算法SDP_OMBF.该算法将单哈希多维布隆过滤器向量(OMBF)用于参与者端点信息的匹配.实验结果表明,该算法提高了数据分发服务(Data Distribution Service,DDS)自动发现过程中的实时性.     

基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划

自动导引运输车(AGV)路径规划影响柔性制造车间的高效、平稳生产.分析了多AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划方法.该方法通过时间窗检测冲突类型,并将等待时间、行驶距离、任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据.案例研究表明,在已知各AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多AGV的无冲突路径规划,而且能够提升多AGV完成运输任务的整体效率.     

基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划

自动导引运输车(AGV)路径规划影响柔性制造车间的高效、平稳生产.分析了多AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划方法.该方法通过时间窗检测冲突类型,并将等待时间、行驶距离、任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据.案例研究表明,在已知各AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多AGV的无冲突路径规划,而且能够提升多AGV完成运输任务的整体效率.     

基于自动编码器的深度伪造图像检测方法

基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。     

基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法

针对传统的表面缺陷检测方法只能对具有高对比度或低噪声的明显缺陷轮廓进行检测的问题,提出了一种基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法来准确定位和分类从实际工业环境捕获的输入图像中出现的缺陷。首先,设计了一种级联自动编码器（CAE）架构用于分割和定位缺陷,其目的是将输入的原始图像转换为基于CAE的预测蒙版;其次,利用阈值模块对预测结果进行二值化以获得准确的缺陷轮廓;然后,把缺陷区域检测器提取并裁剪出来的缺陷区域视为下一个模块的输入;最后,将CAE分割结果的缺陷区域通过知识蒸馏进行类别分类。实验结果表明,与其他几种表面缺陷检测方法相比,所提出的方法综合性能最好,其缺陷检测平均准确率为97.00%。该方法能够有效地对较小的、边缘不清晰的缺陷进行分割,满足对物品表面缺陷实时分割检测的工程要求。     

百度 缘何要“造车”?

智能电动汽车圈再次开始热闹,百度“造车”的靴子落地!百度没有让“吃瓜群众”失望,终于官宣要造车。1月11日早间,百度官宣,正式组建一家智能汽车公司,以整车制造商的身份进军汽车行业,同时,吉利将成为其新公司的战略合作伙伴。根据百度的说法,百度汽车公司着眼于智能汽车的设计研发、生产制造、销售服务全产业链。想要面向乘用车市场,利用自己在人工智能、互联网和自动驾驶等领域积累的经验,造出不一样的智能汽车,让用户能够买到更极致的智能电动汽车。     

自动化码头堆场穿越式双ASC调度

随着人工智能等科技的发展,海铁联运的运输模式加快了集装箱码头自动化的发展进程,自动化已经成为集装箱码头发展的必然趋势。对自动化集装箱码头堆场内可穿越式双自动堆垛起重机（ASC）在同一箱区内进行作业的过程进行研究,考虑不同大小的ASC的运行速度和单位时间内耗能不一样,以及在同一贝位两个ASC存在冲突的情况,建立多目标混合整数模型,得出完成所有集装箱任务的总时间和总耗能。并通过改变不同的参数来设计三组实验,实验结果表明,可以通过调整集装箱任务量、双ASC的速度、双ASC装载和空载的耗能之比来减少码头作业集装箱任务的总时间和总能耗。