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关键词： 瞬变电磁   差分进化   粒子群优化   反演   层状地电模型  

摘要： 面向地下磁异目标探测瞬变电磁数据快速反演的需求,针对单一瞬变电磁反演算法客观存在的问题,基于瞬变电磁地下磁异目标探测原理,分析层状介质中中心回线的瞬变电磁垂直磁场频率响应,构建中心回线层状地电反演模型,设计了一种融合差分进化算法和粒子群算法的智能混合算法(Differential Evolution and Particle Swarm Optimization,DE-PSO)。实验表明,该算法收敛速度快、求解精度高,可有效应用于瞬变电磁探测反演解释中。

关键词： 自然语言   计算机程序设计语言   对比分析   运用  

摘要： 自然语言(本文中自然语言既指有声语言,也指书面语言)与计算机程序设计语言具有语言本质的一致性,都由字(词)、语法、语义、算法等要素构成。通过对比计算机程序设计语言与自然语言的构成和功能,分析计算机程序设计语言和自然语言的共性,将自然语言的教学、学习方式方法应用到计算机程序设计语言的教学和学习中去,有助于学生理解和接受计算机程序设计语言的表达和逻辑,也有助于解决计算机程序语言教学内容贫乏、教学方式单一、学生学习入门难掌握难等问题,能够降低学生的学习门槛和学习难度。

关键词： 冷链物流   选址路径问题   客户满意度   多目标优化   狼群算法  

摘要： 针对冷链物流中产品的易腐性和车辆的温控特性,提出了基于多目标狼群算法的冷链物流选址-路径优化方法。通过阿伦尼乌斯公式和Weibull分布函数的联合建模,精确量化温度和时间对产品品质的影响,构建以最小化总成本及最大化客户满意度为目标的多目标优化模型。根据模型的特点设计了一种改进的多目标狼群算法(Improved Multi-Objective Wolf Pack Search Algorithm,IMOWPA),引入三种变异算子以增强算法的全局搜索能力,通过外部档案和精英种群引导策略防止算法过早收敛。为验证IMOWPA的有效性,分别对比三种变异算子和两种不同算法,验证了IMOW PA在求解冷链物流选址-路径问题上具有可行性和优越性。

关键词： 视觉/惯性里程计   多状态约束   迭代自适应   地图点优化  

摘要： 【目的】针对现有双目视觉/惯性里程计算法在遮蔽空间下救援人员进行定位计算时无法实时精准捕捉数据的问题,提出了一种迭代自适应多状态约束卡尔曼滤波双目视觉/惯性里程计算法(NN-MSCKF)。【方法】首先分析遮蔽空间下救援人员剧烈、复杂运动的跟踪效率和实时性需求,设计迭代自适应算法,利用窗口数据迭代对激励进行判断,触发初始化条件构造量测更新;其次研究地图点个数和像素区分度评估与筛选方式,引入地图点优化机制,提高对地图点进行评估和筛选的实时性;最后搭建仿真与试验平台对算法进行验证。【结果】实验结果表明,该算法相比MSCKF算法实时性提高1 s,全局精度提升55%,局部精度提升88.9%,验证了本方法的有效性。

关键词： 人工智能   机器学习   人力资源管理   招聘   绩效评估   员工关系  

摘要： 人工智能的快速发展为企业人力资源管理带来了革命性变革。机器学习、深度学习和自然语言处理等技术在招聘、培训、绩效评估和员工关系管理等方面得到了广泛应用。通过对国内领先企业的案例分析,本文阐述了人工智能算法如何提高人力资源管理效率、降低成本并增强决策准确性。研究结果表明,人工智能算法的应用不仅优化了人力资源管理流程,还为企业人才战略的制定和实施提供了数据支持。同时,本文也探讨了人工智能算法在应用过程中面临的挑战及未来发展趋势,为企业有效整合人工智能技术与人力资源管理实践提供了指导。

关键词： 采摘机械臂   路径规划   改进Informed RRT^(*)算法   贪婪思想   动态概率  

摘要： 【目的】提出一种机械臂路径规划算法,以解决多自由度机械臂在大棚采摘作业中路径规划速度慢、路径成本高等问题,为采摘机械臂高效作业提供依据。【方法】基于Informed RRT^(*)机械臂路径规划算法,引入自适应目标偏置策略,结合贪婪思想的双向非优化路径搜索方式,增加动态概率节点拒绝策略。提出一种动态拒绝的知情RRT^(*)贪婪连接算法(dynamic rejection informed RRT^(*) greedy connect algorithm, DR-IRRT^(*)-GC),并通过Matlab多障碍物场景、ROS(机器人操作系统,robot operating system)机械臂场景的仿真对比试验进行验证。【结果】DR-IRRT^(*)-GC算法在路径规划的过程中具有运行速度快、路径成本低、路径规划成功率高等优势。与Informed RRT^(*)算法相比,DR-IRRT^(*)-GC算法在首次路径搜索用时上缩短了97.36%,路径规划成功率提高了283.33%。【结论】DR-IRRT^(*)-GC算法具有较强的实用性。

关键词： 人工智能算法   伦理风险   伦理规制  

摘要： 目前,人工智能算法已经深度嵌入人类的生产活动和日常生活的毛细血管,其自主性引致的非确定性,促使不可解释性和不可预测性成为算法伦理的难题;其在应用场景中引发的算法偏见、算法歧视和个人隐私保护等,也形成了一定的伦理风险。同时,人工智能算法的复杂性深刻挑战了传统的伦理规则体系,造成了算法的归责性难题。因此,有必要通过增进人工智能算法的确定性、推动人工智能算法的科学应用、明确人工智能算法的责任主体、构建一定的容错空间、回归人工智能算法技术本身等方面加以规制,从而推进人工智能算法的良善发展。

关键词： 量子计算   量子机器学习   变分量子算法   量子神经网络   量子深度学习   量子强化学习  

摘要： 随着数据规模的增加,机器学习的重要性与影响力随之增大.借助量子力学的原理能够实现量子计算,结合量子计算和机器学习形成的量子机器学习算法对经典机器学习算法理论上能够产生指数级的加速优势.部分经典算法的量子版本已经被提出,有望解决使用经典计算机难以解决的问题.当前受量子计算硬件所限,可操控的量子比特数目和噪声等因素制约着量子计算机的发展.短期内量子计算硬件难以达到通用量子计算机需要的程度,当前研究重点是获得能够在中等规模含噪声量子(noisy intermediatescale quantum,NISQ)计算设备上运行的算法.变分量子算法是一种混合量子-经典算法,适合应用于当前量子计算设备,是量子机器学习领域的研究热点之一.变分量子电路是一种参数化量子电路,变分量子算法利用其完成量子机器学习任务.变分量子电路也被称为拟设或量子神经网络.变分量子算法框架主要由5个步骤组成:1)根据任务设计损失函数和量子电路结构;2)将经典数据预处理后编码到量子态上,量子数据可以省略编码;3)计算损失函数;4)测量和后处理;5)优化器优化参数.在此背景下,综述了量子计算基础理论与变分量子算法的基础框架,详细介绍了变分量子算法在量子机器学习领域的应用及进展,分别对量子有监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子电路结构搜索相关模型进行了介绍与对比,对相关数据集及相关模拟平台进行了简要介绍和汇总,最后提出了基于变分量子电路量子机器学习算法所面临的挑战及今后的研究趋势.

关键词： 血栓溶解疗法   出血转化   脑出血   脑缺血   机器学习   可解释性分析  

摘要： 图评价模型的可解释性。结果(1)tPA-HT组和无tPA-HT组在年龄、房颤病史、白细胞计数、血小板计数、国际标准化比值、美国国立研究院卒中量表(NIHSS)评分、TOAST分型、头CT显示大面积脑梗死征象和大脑中动脉高密度征之间的差异具有统计学意义(均P<0.05);(2)基于29项预测变量构建了tPA-HT机器学习预测模型,其准确率为0.896,ROC-AUC为0.882,模型的预测性能良好;(3)可解释性分析显示,NIHSS评分和头CT大面积脑梗死征象是tPA-HT的主要影响因素。结论基于机器学习的tPA-HT模型具有良好的预测性能,可以为急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓治疗提供更加精准的颅内出血转化风险预测。

关键词： 希尔伯特黄   CEEMD   湍流   森林下垫面   镜像延拓  

摘要： 为解决传统经验模态分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的模态混叠现象,引入了互补集合经验模态分解算法(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和镜像延拓算法对EMD算法分解中存在的缺陷进行改进。本文选取四峨山人工森林区的湍流观测的个例数据,首先对比分析了两种方法的差异,明确CEEMD算法的优势;随后选取了不同高度下稳定层结和不稳定层结的个例数据,应用希尔伯特-黄变换算法对该个例下的风速u和温度T序列的湍流特征进行了分析,探讨了希尔伯特黄变换算法的应用。结果表明:CEEMD的算法分解结果更加精细,模态函数的模态混叠缺陷得到了更好的压制,模态能量分布更集中,希尔伯特边际谱存在更多的能量尖峰,能量分布更加清晰。不同的模态函数存在有各自的特征频率,分解所得的模态函数中包含着不同尺度的运动,其中包含有满足-2/3斜率的惯性副区的湍流运动,以及对应着含能区的低频大尺度模态,且CEEMD分解得到的边际谱能量尖峰很好的反映了各模态函数的含能特征。个例分析表明:CEEMD算法可以作为一个典型的二分滤波器,经CEEMD分解后,该个例湍流信号中u风的各模态函数中存在有3~6 min的阵风波动,不同高度、不同稳定层结下湍流特征表现有所差异,正午不稳定层结下相比夜间稳定层结下希尔伯特边际谱幅值更高,三维风速在各个高度混合更好,且较低高度由于冠层的作用,存在对大尺度湍涡的破碎作用,边际谱相比其他高度表现出低频小而高频大的特征,而温度T在该个例下与三维风速表现有所不同:稳定层层结下不同高度湍涡混合更好,而不稳定层结下由于不同高度热力吸收的差异,较低高度边际谱幅值较高,并随着高度的升高而减小。