“垃分宝”废旧品回收平台的设计与运营

"垃分宝"废旧品回收平台是按照垃圾分类与再生资源回收"两网和一"的思路,运用"互联网+分类回收"思维,设计一种用于社区居民垃圾分类规范化的监控管理系统,建立便捷高效的废旧品回收交易服务平台,开展信息采集、数据分析、流向监控等物联网技术,逐步整合回收资源、梳理回收渠道、优化回收网点布局,使供需双方能够快速获取信息匹配,达到垃圾智能回收的效果。     

高校智能咨询系统实施过程中的关键问题研究

高校是"最多跑一次"思想的有力支持者,目前已有百余所高校同步推进,且取得显著成效.在此背景下,从高校留学生群体入手,分析当前高校智能咨询系统在"最多跑一次"实施落地过程中存在的问题.通过加强团队建设、规范事项、梳理流程、细化颗粒度的方式弥补仅靠系统带来的不足,旨在更好的为高校"最多跑一次"服务.     

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型

因航空装备系统复杂度高,故障成因复杂,在保障时根据故障现象判断故障成品的难度很大,同时大量的历史故障记录数据未能有效利用.通过分析航空装备成品故障记录的特点,提出了一种基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型.该模型将历史故障记录数据作为输入,通过文本聚类将大量故障描述聚类得到故障现象簇,并建立"故障现象"与"故障成品"之间的多对多关系,提出了故障成品概率分布算法,并通过匹配新发生故障现象与故障现象簇,计算出故障成品概率分布.实验验证结果表明,该模型可有效地根据故障描述预测可能发生故障的成品的概率分布,且预测准确率可随数据量的增加而提高,满足实际保障需求.     

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.     

面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法

针对云制造模式下快速选择和组织相关制造资源、保证制造任务执行的问题,提出一种面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法。该方法将制造过程抽象为制造任务执行链,链中的节点对应制造设备云服务或检验云服务,链中的有向边对应物流云服务;并通过行业域、地域和类型域来组织管理云服务,以构造规模较小的候选云服务集,同时减少功能匹配、性能匹配、价格匹配和时间匹配的计算量,达到快速构建云制造虚拟车间的目的。算例分析表明,相比其他方法,该方法能够在更短的时间内完成云服务的选择,并保证所选云服务的服务质量（QoS）在相关域中是更好的。     

田间除草机器人研究进展综述

聚焦田间杂草清除领域,首先介绍了除草机器人的产生背景及其应用价值,并回顾了除草机器人国内外发展现状.然后,重点分析了除草机器人的结构组成及相关技术,并展望了除草机器人的未来发展趋势.最后,作了总结.     

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。     

基于正则表达式、程序插桩和代码替换的以太坊智能合约bug检测和修复方法

作为当前最大的支持智能合约的区块链平台,数以百万计的智能合约被部署在以太坊上.由于即使发现包含bug也无法修改已部署的智能合约,因此对于开发人员而言,在部署合约前修复合约中的bug至关重要.当前研究人员已经提出了许多智能合约分析工具,用于检测合约中的bug.这些工具要么使用基于以太坊虚拟机字节码的符号执行来检测bug,要么将源代码转换为中间表示形式后再检测bug.然而,基于符号执行的工具通常无法覆盖合约中的大部分bug;将源代码转换为中间表示形式会对检测速度产生负面影响.此外,现有的工具都只能检测bug,而无法根据检测结果自动修复bug.为了解除以上限制,提出了一种名为SolidityCheck的方法,该方法通过使用正则表达式、程序插桩和语句替换等技术,实现快速检测合约中的bug并自动修复其中某些种类bug的目的.文中进行了 一系列实验来评估SolidityCheck,实验结果表明,与现有方法相比,SolidityCheck在多个指标上显示出了优异的性能.