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关键词： 北斗定位   LiDAR   测量   算法   故障检测  

摘要： 随着我国测量技术的发展,北斗定位和激光测距雷达等联合测量技术在测绘工程中的应用已屡见不鲜,但联合测量方法数据处理方式不同会造成其测量精度差异较大。本文利用因子图模型,建立了一种最大后验估计因子图算法并利用仿真实验分析了算法的精确性,之后结合卷积神经网络技术提出了一种测量系统故障检测方法,通过仿真实验分析了该检测系统的检测效率和精确度。

关键词： 刑事司法   算法解释   算法解释权   算法解释义务  

摘要： 随着人工智能深度赋能刑事司法,刑事司法中产生了算法治理的新问题。算法解释是刑事司法中算法治理的核心内容之一,但面临三重制度选择:在技术层面,算法的可解释性优于性能,应在算法设计之初植入可解释的理念,选择相对简单的算法模型;在规范方面,权利规范比禁令规范更契合刑事司法的场景化特点,应以权利作为主要的规范形式,在个别场景中禁止算法决策;在主体方面,国家机关的算法解释义务居于主导性地位,主要以算法模型作为解释对象,应健全事前、事中、事后的配套措施;公民个体的算法解释权居于回应性地位,能够保障公民对具体算法决策的知情、理解与救济,应建构相应的运行流程。

关键词： mural image   super-resolution reconstruction   generative adversarial network   information distillation block(IDB)   feature fusion  

摘要： In order to solve the problem of the lack of ornamental value and research value of ancient mural paintings due to low resolution and fuzzy texture details,a super resolution(SR)method based on generative adduction network(GAN)was *** method reconstructed the detail texture of mural image ***,in view of the insufficient utilization of shallow image features,information distillation blocks(IDB)were introduced to extract shallow image features and enhance the output results of the network ***,residual dense blocks with residual scaling and feature fusion(RRDB-Fs)were used to extract deep image features,which removed the BN layer in the residual block that affected the quality of image generation,and improved the training speed of the ***,local feature fusion and global feature fusion were applied in the generation network,and the features of different levels were merged together adaptively,so that the reconstructed image contained rich ***,in calculating the perceptual loss,the brightness consistency between the reconstructed fresco and the original fresco was enhanced by using the features before activation,while avoiding artificial *** experimental results showed that the peak signal-to-noise ratio and structural similarity metrics were improved compared with other algorithms,with an improvement of 0.512 dB-3.016 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.009-0.089 in structural similarity,and the proposed method had better visual effects.

关键词： 数据挖掘   集成学习   特征分析   电商分析  

摘要： 探讨集成学习的数据挖掘算法在电商数据分析中的应用,以实现精准挖掘与分析,辅助电商决策。首先进行数据预处理以确保数据质量,随后采用集成学习策略,融合决策树、逻辑回归等基学习器,并通过Bagging方法提升预测精度与稳定性。研究结果显示,构建的集成模型在电商数据分析中表现优异,准确率达到86.5%,相较于单一模型,准确率显著提升,同时模型稳定性也有所增强。这验证了集成学习算法在处理复杂电商数据时的有效性。集成学习为电商分析领域提供了新的方法和思路,有助于深入挖掘电商数据价值,推动电商行业的持续发展;不仅丰富了电商数据分析的理论体系,也为电商企业提供了实用的决策支持工具。

关键词： 低照度图像   通道注意力机制   非局部均值  

摘要： 在弱光条件下会出现一些质量低的图像,这类图像可能会受到噪声、曝光和对比度低等问题的影响,导致视觉质量下降。本文针对该问题提出一种在语义引导低照度图像增强网络基础上的改进模型,简称NSG-LLIE(New Semantic Guided-Low light image enhancement)。首先,在增强网络中加入SE通道注意力机制模块,该模块能够抑制噪声引起的特征干扰训练。其次,在SE模块的基础上加入非局部均值模块,使系统在增强过程中能够保留全局特征,减少曝光情况。最后,在DarkFace数据集中进行对比试验,结果表明,与原模型相比本文的PNSR、SSIM和NIQE分别提高了1.93、0.07和0.37。

关键词： 量子线路   初始映射   启发式搜索   反向遍历  

摘要： 由于量子硬件约束,能够实现双量子比特门的物理量子比特对是有限的。大多数量子程序需要插入额外量子门,通过改变逻辑量子比特到物理量子比特的映射关系实现在含噪中型量子计算机上执行。为了提高量子线路初始映射质量,降低算法复杂度及运行时间,提出一种基于交换门的优化双向启发式搜索算法。利用最近邻策略筛选出交换门候选队列,通过改进启发式成本函数评估候选交换门,减少交换门搜索空间和附加门数。结合量子线路结构特性,使用反向遍历方法更新初始映射策略,提高映射质量。该算法还适用于量子比特任意耦合的硬件设备。实验结果表明,与主流的IBM_QX算法、SPBHA算法和SAHA算法相比,该算法分别减少约73%、28%和20%的附加门数,执行时间减少约300%、80%和19%,提高了量子线路映射效率。

关键词： 钢筋工程质量   深度学习   目标检测算法   钢筋交叉点   像素坐标  

摘要： 针对目前钢筋工程质量检测中人工抽检方法检测效率低,覆盖面不全的问题,提出一种可实现钢筋间距与直径智能检测的改进YOLOX目标检测算法。该方法基于精确的钢筋交叉点识别,实现钢筋间距与直径检测,在YOLOX目标检测算法中加入坐标注意力机制模块,采用完全交并比损失函数替换原有算法中的边界框回归损失函数,显著提升目标检测算法识别钢筋交叉点及其中心坐标的精准度;依据钢筋交叉点预测框的像素坐标信息与RGBD相机采集的深度信息,实现钢筋间距检测;采用整体嵌套边缘检测网络(HED)边缘检测算法消除图片中钢筋肋边缘对统计钢筋直径所含像素个数的干扰,实现钢筋直径的检测。结果表明:采用改进后的算法检测得到的钢筋间距最大误差为4.04 mm,平均误差小于2.8 mm,满足施工规范要求;当采用改进后的算法检测8、10、16、20、25 mm钢筋直径时,检测值在标准值d0±1 mm范围内的平均准确率为97.22%。

关键词： 一阶逻辑   定理证明   人工智能   多元演绎   组合优化  

摘要： 一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域重要的研究分支,其中子句选择策略对于提升定理证明能力具有重要作用。多元矛盾体分离演绎具有许多良好的演绎特性。为更好地指导多元演绎中的子句选择,提出了一种策略动态组合优化多元演绎方法,通过将子句文字数大小和函数项深度进行动态组合并迭代优化,在充分发掘现有多元演绎启发式策略的同时,提升策略应对不同问题的自适应性,实现多元演绎中的子句高效选择。基于该方法给出了相应的算法实现,根据不同问题的演绎过程动态调整子句的选择策略,提升了多元演绎的定理证明能力。同时,将该算法应用于国际先进的证明器Eprover 2.6,形成了改进的证明器SDCO_E,进一步通过2组实验评估SDCO_E的性能。实验1用2021—2023年国际一阶逻辑自动定理证明器竞赛组的共1500个问题进行测试,结果表明,SDCO_E比Eprover 2.6多证明了35个问题,证明定理总数增加了3.06%;实验2用TPTP库中难度系数为1的问题进行测试,结果表明,SDCO_E能证明其他证明器无法证明的6个数论与集合论领域的问题。实验结果表明,策略动态组合优化多元演绎算法能有效应用于一阶逻辑自动定理证明。

关键词： 算法修辞   说服机制   媒介驯化  

摘要： 随着数字媒介的普及,算法作为一种修辞策略被嵌入符号系统、界面设计及信息流通过程当中。算法修辞不仅提升了信息传播的效率与质量,还在一定程度上塑造了用户的思想观念与行为决策,展现了强大的劝说和引导功能。在这个过程中,算法系统构建了一个由传者、受众和技术背景组成的对话与协商体系。信息可见性、显示序列与信息组合成为算法修辞的基本说服机制。大型语言模型等智能媒体进一步强化并掩藏数字媒体的说服性策略,个体对语言模型的使用,呈现出高度的媒介驯化的特征。

关键词： 混洗差分隐私   直方图发布   虚拟数据   均方误差  

摘要： 中心化差分隐私和本地化差分隐私下的直方图发布技术已得到广泛研究。为解决用户隐私需求和发布误差之间难以平衡的问题,在混洗差分隐私模型下提出一种直方图发布算法OD-HP(histogram publishing based on optimized local hash and dummy points)。该算法采用优化本地哈希扰动机制OLH对用户数据进行编码和扰动,解决了数据值域过大导致误差较大的问题。为抵御混洗器和收集端的合谋攻击,在扰动后的数据中添加虚拟数据,混洗端将扰动后的数据和虚拟数据随机均匀混洗,并在收集端进行直方图发布,最后使用EM算法对混洗后的数据求精优化。从理论上分析了OD-HP算法的隐私性和可用性,并在真实数据集上对所提出的方案进行验证。实验结果表明OD-HP算法在保证数据隐私性的同时有效降低了发布误差。