液浮陀螺动圈式组合传感器的研制

在现如今惯性器件领域中,面对激光陀螺,光纤陀螺,微机械陀螺等众多新型陀螺对的冲击,液浮陀螺若要长时间的生存下去,势必要依托其具有精度高、耐冲击、可靠性高等优点,做出相应的创新发展,提高其竞争力。因此,本文就在现有液浮陀螺的基础上,引入动圈式组合传感器,在小型化上进行研究。     

基于co-location模式和本体的地址选择算法

选址问题是任何一个商业机构都要面临的重大决策问题之一,它受多种因素制约,比如社会经济学、地质学、生态学以及决策者的特定需求等。现有的选址方法（通常被经济学家采用）大多利用主观评价,可扩展性差。空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向。一个频繁co-location模式是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁关联。利用co-location模式的这种特征间“共存”关系,提出了一种基于co-location模式的地址选择算法,该算法基于本体描述空间数据的分类信息,并在本体的指导下对用户感兴趣的兴趣点（Point of Interest）进行关键co-location模式挖掘,同时针对实际情况对数据进行了预处理以增加算法的有效性。在真实数据集（北京市的兴趣点数据）上的评估实验显示该算法具有较高的准确率,选择的地址具有高可靠性。     

基于社会新闻数据集的伦理行为判别方法

人工智能(artificial intelligence,AI)应用的伦理风险和挑战引起了人们的普遍关注,如何从技术实现角度开发出遵守人类价值观和伦理规范的AI系统,即,符合伦理的AI设计,是亟需解决的重要问题之一基于机器学习的伦理与道德判别是此方面的有益探索社会新闻数据具有丰富的伦理和道德的内容及知识,为机器学习的训...