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关键词： 对比度增强   多尺度特征提取   改进Res2Net   融合PConv   信息聚合  

摘要： 为提升带钢表面缺陷的层次性特征提取能力和检测效率,提出基于多尺度表征和部分卷积(PConv)的快速检测网络(multi-scale and partially convolutional network,MSPC-Net)。将限制对比度自适应直方图均衡技术(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)引入到该模型以突出带钢表面的缺陷特征;在YOLOv5s的基础上新增检测层,提高对不同尺寸缺陷目标的检测率;设计了融合Res2Net的多尺度特征提取块并引入ECA注意力机制(BRE-block),既可以获取细粒度层面的特征,同时也增加了模型感受野;通过结合PConv减少了模型计算量(FLOPs),且增强了部分特征信息的聚合。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,平均精度均值(mAP@IoU=0.5)达到了80.2%,较原基线网络提高了5.9个百分点;同时改进后网络的FPS达到157,远高于近期应用广泛的目标检测算法,有效提高了带钢表面缺陷的检测效率。

关键词： 智慧图书馆   数据挖掘   智能推荐   特征提取   奇异值分解   基于内容的推荐   协同过滤  

摘要： [目的/意义]为提高大数据时代下智慧图书馆管理效率及图书推荐准确度,在研究数据挖掘、特征提取、用户兴趣模型的基础上,设计了一种智能图书馆服务平台。[方法/过程]根据图书信息、用户信息和阅读信息,采用大数据分布式处理技术对数据进行识别和挖掘,实现基于用户兴趣的阅读推荐。在仿真环节,通过比较不同方法的推荐准确率和时间复杂度,将所提方法与VSM、LSI、CART进行了比较与分析。[结果/结论]结果表明,所提方法推荐结果更符合用户不同推荐个数需求,且随着推荐个数增加,所提方法性能提升越明显。当用户需求推荐个数为8时,所提方法满意度可达56.13%,高于LSI方法的51.98%和CART方法的52.03%;VSM方法满意度最低,仅为41.25%。时间复杂度对比结果表明,当用户推荐图书数量为4时,所提方法时间复杂度为1.95s,较VSM方法相比减少47.1%。实验结果验证了所提方法的有效性和适用性,可为智慧图书馆服务质量提升提供一定借鉴作用,具有广泛的应用前景。

关键词： 无监督学习算法   5G网络   聚类算法   安全态势感知系统  

摘要： 5G网络的特性使其更容易受到攻击和威胁,网络安全问题日益突出。为此,设计基于无监督学习算法的5G网络安全态势感知系统。在系统采集模块中利用三个采集器从各种网络设备和系统收集数据,态势要素筛选模块从收集的数据中筛选态势要素,态势感知模块中利用无监督学习算法,根据态势要素感知安全态势等级。结果表明,通过系统应用,安全态势在一段时间内存在波动和起伏,但总体上保持在一个较高的水平,5G网络在大部分时间都保持了较高的安全性,但在某些时间段内可能存在一些安全风险。无监督学习算法运行下内存占用率为22.63%,说明该系统在系统资源占用性能方面表现更好。

关键词： 钢材表面缺陷检测   深度学习   目标检测   YOLOv5   空洞卷积   微小目标检测头  

摘要： 针对钢材表面缺陷检测的难点,提出一种基于YOLOv5算法的钢材表面缺陷检测方法。采用二等分的方法进行数据扩充,提高了模型的鲁棒性和泛化性;加入了通道注意力机制,提升了网络对重要特征的提取能力;增加了全局上下文特征提取模块,增强了模型对全局上下文特征的提取能力以及对不同尺寸缺陷的检测能力;增加了微小目标检测头,提升了网络对于微小瑕疵的检测能力。改进后的算法在NEU-DET数据集和GC10-DET数据集上的检测精度分别达到了83.1%和76.24%,较原YOLOv5算法提升了8.11个百分点和6.03个百分点。实验结果表明,改进后的算法性能优异,具有先进性,可以为钢材表面缺陷检测提供新的研究思路,助力于工业生产与发展。

关键词： 数字化转型   图书馆服务   数据治理   信息安全   服务集成   数据管理   人工智能   参考方向  

摘要： 现研究了人工智能生成内容(AIGC)技术在图书馆服务中的应用,强调了其在提高效率、个性化推荐和优化用户体验方面的积极作用,揭示了AIGC技术的潜在影响力。同时,指出了在数智时代,图书馆利用AIGC技术在数据管理、知识产权保护和法规遵循方面的挑战,提出了加强数据治理、信息安全和法律保护的策略,为图书馆在数字化转型中的决策提供了洞见,并为未来AIGC技术在图书馆服务集成中的进一步应用提供了参考方向。

关键词： 水文测验   LightGBM   人工智能算法   潮位插补   黄浦江  

摘要： 为了提高传统潮位插补方法的计算精度,以黄浦江的4个站点为研究对象,采用了LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)人工智能算法构建了潮位序列相关关系模型,并进行了误差分析。结果表明:LightGBM算法能够有效建立输入特征与输出响应之间的复杂非线性关系,适用于潮汐波动传播过程中的内在相关性分析。随着输入特征值维度的增加,模型预测精度在初期快速提高,随后逐渐趋于稳定,且预测误差随着源数据站点与目标数据站点距离的减小而减小,计算得出了误差均方根为0.0169 m的目标站潮位预测插补值序列,验证了该方法在潮位资料插补计算中的有效性。研究成果为潮位插补提供了一种新的方法,有助于提高潮位观测数据的连续性。

关键词： 电动重卡   充换电站   换电需求   充电策略   遗传算法(GA)  

摘要： 电动重卡充换电站快速发展,电池充电策略对站端运营成本和用户换电体验具有重要影响。如何在满足电动重卡用户日常换电需求的同时,最大限度地降低站端运营成本并缩短用户换电等待时间,是一个重点研究方向。首先,以某电动重卡充换电站为研究对象,使用统计分析方法,得到一天内各时段的用户换电需求;其次,提出以降低站端电池充电成本与寿命损失成本为目标的充电策略优化控制模型,结合换电需求与分时电价,使用遗传算法对一天内不同时段电池充电仓的充电倍率矩阵、充电截止电压进行求解;最后,通过算例验证了模型的有效性,也为其在实际充换电站的推广应用提供了参考。

关键词： 路径规划   不平坦地形   改进A^(*)算法   移动机器人  

摘要： 针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡度约束降低了机器人的爬坡角度和侧倾角度,提高了规划路径的安全性,通过Bézier曲线拟合路径使其变得光滑,更有利于机器人的运动控制。在不同地形和障碍密度的高程图上进行实验,验证了改进的有效性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度增加14.6%至37.84%的情况下,计算时间减少了71.05%至82.90%,关键节点数量减少了51.94%至70.53%,并且爬坡角度和侧倾角度显著减少,路径更加平滑。因此,该方法在提高效率的同时能够在非结构化和不平坦的地形下生成安全可靠的路径。

关键词： 结构优化   遗传算法   有限元   轻量化设计   临时转播塔  

摘要： 针对临时转播塔结构用钢质量较大且设计过程精细化程度低的问题,提出模块化临时转播塔结构及其优化设计方法.所提设计方法将参数化建模与综合优化相结合,利用ANSYS建立结构参数化有限元模型,考虑结构设计参数在寻优过程中引起的风荷载变化;采用初始替换、差异化、自适应遗传等5种策略提升浮点数编码遗传算法(FGA)的搜索能力和收敛性能,提出改进浮点数编码遗传算法(IFGA),综合优化临时转播塔结构的尺寸、形状和杆件布置形式,实现结构轻量化设计.工程实例的应用表明,模块化临时转播塔结构的力学性能良好;在结构轻量化方面,IFGA算法相较于FGA算法优化结果在用钢质量上降低18.9%,相较于学校算法、鲸鱼算法及改进灰狼算法具有更高的计算效率和寻优能力;建议的优化设计方法高效、可靠,能在确保结构安全的前提下较初始方案在用钢质量上降低33.2%.

关键词： 医疗设备管理   信息化   系统化  

摘要： 21世纪是一个科学技术不断发展的时代,医疗设备成为医院检查病症的重要工具,医院逐渐增加医疗仪器的采购数量,使设备的总资产在医院总资产中占比随之增加。在新形势的背景下,医院医疗设备实施信息化、系统化管理,是社会发展的趋势,是降低成本、提升管理水平的重要手段,也是临床科研的重要器材。本文立足于医疗设备信息化与系统化管理,对系统组成以及信息化、系统化管理的可行性以及难点进行分析,并提出优化措施,以此提高管理效率。