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关键词： 环面蜗杆   棒铣刀   刀具轨迹规划   后置处理  

摘要： 平面二次包络环面蜗杆多采用不同机床加工，存在难以提高加工精度、工艺复杂和加工成本高等问题。为此，提出了在五轴机床上使用棒铣刀精铣平面二次包络环面蜗杆的加工方法。在环面蜗杆精确实体造型的基础上，通过UG/Open GRIP实现刀具轨迹规划算法，根据五轴机床各轴间运动关系推导后置处理算法，利用C++语言开发后置处理程序，使用软件进行五轴加工仿真，验证算法的正确性并进行精度评估。该方法可为平面二次包络环面蜗杆数字化制造提供平台。

关键词： 人工智能算法   绩效管理   数据采集   算法选择   模型构建  

摘要： 阐述人工智能算法在绩效管理中的应用。分析绩效管理理论与现状，构建人工智能算法在绩效管理中的应用框架，探讨框架设计、数据采集、算法选择与模型构建等关键环节，并通过案例进行验证。

关键词： 丁烷   红外图像   YOLOv8   可变形卷积   自适应多头注意力机制   WIoU  

摘要： 针对现有基于红外成像的丁烷气体泄漏检测方法中存在的精度低、速度慢、易受环境影响等问题，提出了一种改进的YOLOv8算法。该算法在保留YOLOv8高精度检测优势的基础上，通过3个方面的优化，显著提升了检测性能。首先，采用可变形卷积技术替代YOLOv8中的传统卷积，增强了模型对泄漏气体形状多变性的适应能力；其次，在Neck网络中嵌入自适应多头注意力机制模块，有效提升了模型对轮廓不清晰、对比度低特征的提取和识别能力；最后，引入WIoU损失函数，提高了模型的泛化能力和检测精度。实验结果表明，在自建数据集上，该算法实现了87.2%的检测精度和89.7%的mAP@0.5，平均检测图像速度达到7.6帧/s，性能优于当前常用算法。这一改进的算法不仅提高了检测速度，还确保了高精度，为丁烷气体泄漏检测提供了一种高效、可靠的解决方案，有望在实际应用中发挥重要作用，为工业安全提供有力保障。

关键词： 智能控制   YOLO算法   智能垃圾桶  

摘要： 阐述一种基于改进YOLO算法的智能垃圾分类装置设计。该装置以Orange Pi5 Pro为处理单元，结合YOLOv5s目标检测模型，实时识别不同种类的垃圾，并根据分类结果自动投放至相应的垃圾桶中。

关键词： 点云   格网建模   TIN  

摘要： 离散点云三维建模主要分为规则格网建模与不规则格网建模两大类，规则格网存储的点、线、面实体，数据具有规则性，容易被计算机存储及处理，方便进行叠加综合分析，故重点研究规则格网建模算法，并对各类经典算法进行分析，最终确定将反距离权重的规则格网插值算法与TIN生成算法相结合，运用于点云三维建模实际中，取得良好的建模效果。

关键词： 语音增强   服务机器人   深度神经网络  

摘要： 针对服务机器人使用场景中存在复杂噪声而降低语音识别准确率的问题，提出了一种服务机器人语音增强算法。该算法利用深度神经网络(DNN)学习带噪语音和干净语音之间的关系，并将其作为映射函数从带噪语音中恢复出增强后的语音。在噪声感知训练中，使用基于长短时记忆(LSTM)网络的语音活动检测准确估计非语音帧，帮助DNN更好地区分语音与噪声。最后搭建服务机器人语音交互平台，在复杂噪声环境下对机器人进行语音控制实验来验证系统有效性。实验结果表明，所提出的语音增强算法可有效提高服务机器人在复杂噪声环境下语音识别的准确率，提升控制效果。

关键词： 初中数学   动点问题   解题技巧  

摘要： 在中考数学中,代数推理题的题目形式多样,既包含有传统类型的数学问题,又常常结合几何图形进行考查.这类题目不仅对学生的数学素养有一定要求,更是对他们逻辑思维和问题解决能力的全面检验,因此,在解答几何图形题时,合理运用代数推理解决问题就显得十分重要.本文对一道中考数学几何压轴题的解题过程进行综合分析,揭秘代数推理题的巧妙解题方式,体会几何求数值相关问题的解题思路以及其中蕴含的数学思想.

关键词： 算法推荐   社会心态   抖音   信息茧房  

摘要： 为引导大学生形成健康积极的社会心态，科学应对算法推荐带来的挑战，采用问卷调查法研究大学生观看算法推荐的抖音视频后对其社会心态产生的负面影响。调查结果表明：空虚感凸显、社会参与意愿不高、民族自豪感受影响及存在盲信现象是算法推荐对大学生社会心态产生的主要负面影响，这可能与大学生自身追求即时满足的快感有关；另外，还受圈层隔阂、思想政治教育者主导地位被消解以及信息茧房等外部环境的影响。基于此，提出提升情绪智能，关注现实所需，加强教育引导及构建信息茧房防范机制的应对策略。

关键词： SAR   超像素分割   优先级队列   种子点自适应调整策略   高斯混合模型  

摘要： SAR影像超像素分割是将SAR影像中相似像素按照度量准则聚合为超像素的过程。超像素能一定程度体现图像的语义特征，可有效降低后续图像理解的难度，已成为影像分类、变化检测等算法重要的预处理步骤。然而，现有的SAR影像超像素分割算法多基于局部聚类方法实现，这类方法存在超像素种子点个数预定义、缺乏影像细节自适应性和多次迭代导致的耗时过多等不足。针对上述问题，本文提出了基于邻域特性的单次迭代超像素自适应分割算法ASSA，该算法基于高斯混合模型的种子点自适应调整策略，实现了超像素个数自适应确定，并确保了超像素内部的同质性；利用优先级队列和邻域特性，实现了单次迭代下的超像素分割；同时，ASSA算法使用高斯核函数和后处理2种策略进行了SAR影像噪声抑制。本文从可视化效果、定量指标和运行时间3方面对提出的算法的有效性和高效性进行了评估。结果表明，相比于其他超像素分割算法，ASSA算法能够基于影像特性实现自适应超像素分割，提高分割效率的同时生成的超像素边界贴合度和内部同质性都较高。其中，边界召回率较SLIC和ESOM分别提高11.3%和15.9%，修正的欠分割错误率较SLIC和ESOM分别降低33.3%和29.4%。

关键词： 新型电力系统   碳达峰、碳中和   多目标随机优化调度   Pareto最优解   信赖域算法  

摘要： 为在确保以高比例随机性新能源为发电主体的新型电力系统安全、稳定和经济运行的同时，实现电力系统“碳达峰、碳中和”目标，建立了以有功功率平衡剩余负荷均方差和系统运行随机经济成本的数学期望最小、以电力系统CO2累积排放量不超过行业累积排放限额为目标的新型电力系统多目标随机优化调度模型，并给出了模型求解的类信赖域算法。以新型电力系统实际运行数据进行的仿真计算表明，依据给出的多目标优化调度模型及其算法制定的日前发电计划，能够在满足新型电力系统安全、稳定运行要求的同时，显著提升新能源发电利用率，降低电网调峰和备用辅助服务成本，同时保证电力系统“碳达峰、碳中和”目标的如期实现。