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关键词： 计算思维   信息科技课堂   问题生成   思维进阶  

摘要： 在小学信息科技课堂教学中,核心素养的培养关键在于计算思维的发展与达成。本文以《在线信息的搜索》一课为例,以创设真实情境为起始,以问题链为串联,聚集常态化信息科技课堂的素养发展,在问题生成模式下的思维生成、进阶式教学与评价,从而促进学生思维方式与思维能力的迭代式发展。

关键词： 路径规划   蚁群算法   邻域剔除   学习机制   移动机器人   U型障碍物  

摘要： 针对U型障碍物环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种学习机制蚁群算法。首先,为解决算法运行时间长的问题,引入邻域剔除,舍弃较差和对称路径;其次,为解决收敛速度慢的问题,运用禁忌策略,使蚂蚁快速逃离U型障碍物;然后,为解决路径死锁的问题,提出学习机制,不断舍弃死锁路径;最后,将该算法与其他改进算法进行仿真对比,结果表明学习机制蚁群算法相比对照组算法不仅缩短了运行时间,还提升了收敛速度,验证了该算法的优越性。

关键词： 深度学习   YOLOv8   损失函数   注意力机制   网络结构改进   VOC数据集   检测速度   精确率  

摘要： 为解决目前你只看一次版本8(you only look once version 8,YOLOv8)算法的改进方法数量多、种类繁杂,缺少在同一数据集基准下目标检测效果对比的问题,基于视觉对象类别(visual object classes,VOC)(2007+2012)公开数据集,选取参数量较小的YOLOv8纳米型(YOLOv8 nano,YOLOv8n)算法作为基准模型,从注意力机制、主干网络、颈部网络、探测头以及损失函数5个方面进行改进,通过平均精确率均值(mean average precision,mAP)和检测速度筛选出最佳单一改进模块。进一步通过组合实验,得出mAP值最高、检测速度最快的2个组合模型。结果表明,相较于基准模型,效果最好的主干网络、颈部网络、探测头模块的mAP值分别提升了2.50%(Repvit)、1.75%(CGDown)、1.75%(DyHead),检测速度分别提升了12.85%(RGCSPELAN)、2.60%(WaveletPool)、20.22%(LSCD),效果最好的注意力机制模块的mAP值提升了1.88%(CAFM),而损失函数对mAP值和检测速度均无明显提升。相较于基准模型,mAP值最高的组合模型的mAP值提高了3.13%(YOLOv8n+CAFM+CGDown+DyHead),检测速度最快的组合模型的检测速度提高了31.11%(YOLOv8n+RGCSPELAN+LSCD);前者适用于高精确率目标检测场景,后者适合部署在对实时性要求较高的边缘计算设备中。该研究能为YOLOv8算法的改进提供参考。

关键词： 创新   设备管理   预知性维修   点检  

摘要： 如今的设备伴随着大型化或微型化、连续性、自主性、高速性、精细度、高效率、流程化、自动性和全面性等特点,管理设备的复杂程度也随之升高。通过构建现代化的设备点检管理体系、设备信息系统和设备预知性维护体系,就能够有效实行设备的全寿命周期管理,并实现最大化的生产利益。

关键词： 多机器人任务分配(MRTA)   仓储物流   遗传算法(GA)   改良圈策略   混合粒子群算法   蚁群算法  

摘要： 针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简化编码方式;其次,将种群分成3个部分来使种群在保持随机性的同时增强染色体的质量;再次,采用启发式交叉算子来拓展解的搜索范围,加大算法跳出局部最优的能力;最后,使用自适应交叉概率和变异概率来使算法更快找到最优解。结果表明:在任务数为20和40这2种情况下,DIHA-GA相比于混合粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)距离平均值分别减少了14.46 m和17.36 m,距离最小值分别减少了14.89 m和20.86 m,这说明DIHA-GA所得解更接近最优解;DIHA-GA比改进蚁群算法(improved ant colony optimization,IACO)所得距离平均值分别减少了21.32 m和18.73 m,距离最小值分别减少了23.43 m和22.32 m,这是由于IACO过早收敛并且难以跳出局部最优导致的。通过比较,验证了DIHA-GA在求解MRTA问题上的有效性。

关键词： infrasound classifi cation   power spectrum   CNN   data enhancement  

摘要： The verifi cation of nuclear test ban necessitates the classifi cation and identifi cation of infrasound *** accurate and eff ective classifi cation of seismic and chemical explosion infrasounds can promote the classifi cation and identifi cation of infrasound ***,overfi tting of the signals of seismic and chemical explosion infrasounds easily occurs during training due to the limited amount of ***,to solve this problem,this paper proposes a classifi cation method based on the mixed virtual infrasound data augmentation(MVIDA)algorithm and multiscale squeeze-and-excitation ResNet(MS-SE-ResNet).In this study,the eff ectiveness of the proposed method is verifi ed through simulation and comparison *** simulation results reveal that the MS-SE-ResNet network can eff ectively determine the separability of chemical explosion and seismic infrasounds in the frequency domain,and the average classifi cation accuracy on the dataset enhanced by the MVIDA algorithm reaches 81.12%.This value is higher than those of the other four types of comparative classifi cation *** work also demonstrates the eff ectiveness and stability of the augmentation algorithm and classifi cation network in the classifi cation of few-shot infrasound events.

关键词： 农业碳排放   预测模型   BP神经网络   麻雀搜索算法   k折交叉验证   Tent混沌映射   高斯变异  

摘要： 农业碳排放预测能够为农业领域实现碳达峰与碳中和目标的规划提供理论依据和数据支持.为了优化现有的农业碳排放预测方法,以上海农场为例开展农业碳排放预测研究.采用排放因子法核算了上海农场2011~2021年碳排放总量,基于碳排放核算结果构建了以种植业GDP、养殖业GDP和渔业GDP为指标的BP神经网络预测模型,并采用改进麻雀搜索算法对模型进行优化,最终利用优化后的BP神经网络模型对上海农场未来碳排放进行预测.结果表明,改进麻雀搜索算法优化BP神经网络(TGSSA-BPNN)对于上海农场碳排放的预测结果准确率为96.14%,均方根误差为1.21万t·a^(-1),可决系数R2值为0.995 2,模型预测结果的准确度高,拟合效果良好;与优化前模型相比,TGSSA-BPNN模型多次运行结果的准确率稳定在95%左右,均方根误差稳定在20 000 t·a^(-1)以下,R2值稳定在0.99以上,改进麻雀搜索算法提高了神经网络预测结果的准确性与稳定性,优化效果明显.对于上海农场未来碳排放的预测结果表明,养殖业对于碳排放总量的影响起到了主导地位,控制养殖业规模可有效控制碳排放总量.

关键词： 气测录井   去噪   小波变换   EEMD   Savitzky-Golay滤波  

摘要： 红外光谱气体分析技术由于具有检测参数多、检测效率高、分析准确等优势,已经逐渐成为气测录井的主要分析手段。但是由于地层流体中的烃类气体种类多、浓度范围跨度大等因素,致使测量的光谱数据复杂,所以光谱数据的预处理尤为重要,这直接关系到测量结果的准确性,而噪声是一个极为重要的干扰因素,如何对得到的烃类光谱数据进行去噪处理是一个至关重要的问题。基于此,本文提出了小波变换优化集合经验模态分解(EEMD)结合Savitzky-Golay滤波(S-G)的红外光谱降噪算法,该算法首先利用EEMD对信号进行分解得到多个IMF分量,再利用小波变换对各IMF分量进行小波阈值去噪,最后对去噪后的各IMF分量进行重构并进行S-G滤波。实验结果表明,本文提出的算法能够同时有效的去除吸收光谱数据中高斯白噪声和脉冲噪声,还提高了吸收光谱的平滑度指标,提升了录井气体检测的准确性。

关键词： 设计美学   人工智能   法无定法   流动之美   算法  

摘要： 伴随着AI全面渗透至社会的方方面面,设计师开始运用像素、结构和间隙来重建视觉,使崭新的视觉效果和艺术语言如同化学反应一般自动生成。AIGC技术为人类生活带来了无限可能的随机创新,而AIGC作品过量的冗余度势必会造成受众审美疲劳。文章通过分析海量AIGC作品同质化严重和审美固化的问题,探讨中国传统美学所崇尚的“法无定法”的流动美学精神展现出的独特的美学价值,并指出当“法无定法”的流动美学精神协同AIGC技术共同创作时,有望形成一种独树一帜的、具有中国特色的新的设计美学范式。

关键词： 成像监测   全聚焦方法   信号增强   大型螺栓  

摘要： 大型螺栓大多用于连接需要承受重载和剧烈振动的构件,由于处于关键承载位置,其可靠性和稳定性对于工业结构的安全至关重要。阵列超声全聚焦成像能够提供高灵敏度、高分辨率的三维成像,为螺栓监测/检测提供了更好的质量和可靠性评价能力。但对于大型螺栓监测/检测而言,由于常规全聚焦方法使用单个阵元发射,造成在远离探头的部分超声能量较小,检测灵敏度下降。针对上述问题,提出了一种多反射场能量叠加强化的方法,针对所有反射能量场进行场能重建,将多层声场能量累加,使得缺陷处的信号增强。实验结果表明,随着声场能量层数增加,缺陷处的信号逐步增强,缺陷信噪比提高,可以检出常规全聚焦方法无法检出的小缺陷,证明该方法可以有效提高对微小缺陷的检测能力,提高全聚焦技术对螺栓的检测深度。