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关键词： 版权过滤机制   “避风港”规则   平台自治  

摘要： 自2019年欧盟引入版权过滤机制以来,关于网络服务提供者是否应当承担过滤义务的问题,学界一直存在不同的意见,究其根本原因是对版权过滤的属性没有准确的界定。虽然欧盟引入了版权过滤机制,但对于该条的转化适用其各成员国之间亦存在争议,而美国对于是否引入对于版权过滤机制,在其经过反复审视后仍坚持适用“避风港”规则,并且无论是欧盟还是美国都认可网络平台提供者可以与著作权人、用户三方达成版权过滤的合同机制。因此,我国在引入版权过滤机制上,不应当盲目的认为版权过滤是网络服务平台的一种义务,而应当在明晰其是一种自治机制,故应当在坚持平台自治的基础上,加强版权过滤机制与强制规则的衔接从而更好的化解版权纠纷,促进互联网版权产业的发展。Since the introduction of the copyright filtering mechanism in the EU in 2019, there have been different opinions in the academic community on the question of whether network service providers should bear the filtering obligations, and the fundamental reason is that there is no accurate definition of the attributes of copyright filtering. Although the EU has introduced a copyright filtering mechanism, there are also disputes among its member states about the transformation and application of this article, and the United States still insists on applying the “safe harbor” rule after repeated scrutiny on whether to introduce a copyright filtering mechanism, and both the EU and the United States recognize that online platform providers can reach a copyright filtering contract mechanism with copyright owners and users. Therefore, in the introduction of the copyright filtering mechanism, China should not blindly think that copyright filtering is an obligation of the network service platform, but should make it clear that it is an autonomous mechanism, so on the basis of adhering to the autonomy of the platform, strengthen the connection between the copyright filtering mechanism and the mandatory rules, so as to better resolve copyright disputes and promote the development of the Internet copyright industry.

关键词： K-means算法   产品优劣预测   数据聚类   生产参数  

摘要： 提出一种基于K-means算法的产品优劣预测方法。该方法包括生产参数的采集和处理、环境信息的采集、数据聚类计算和优质品与劣质品群体的确定。通过该方法,可以有效减少人力消耗,提升产品质量。实验结果表明,该方法能够为生产管理人员提供改良劣质品的参考和方向,有效提高产品质量。该方法的创新之处在于,首先提出了基于K-means算法的产品优劣预测方法,然后通过数据聚类计算确定优质品与劣质品群体,最后优化生产加工过程中参数的设定,从而提升产品质量。这项研究对于生产管理人员优化产品质量具有重要意义。

关键词： 正余弦算法   算术优化算法   混合优化   混沌映射   差分变异  

摘要： 针对算术优化算法初始种群质量差、收敛速度较慢以及后期容易陷入局部极值点等问题,提出一种融合混沌和差分变异的正余弦算术优化算法。引入混沌映射初始化种群,提高初始种群质量,加快算法收敛;结合算术优化算法和正余弦算法的优势,改进算法的个体迭代方式,平衡算法探索和开发能力;引入差分变异策略,提高算法跳出局部最优能力。使用12个测试函数对改进算法的性能进行对比分析,实验结果表明,改进算法的求解精度和收敛速度都优于对比算法,且具有更好的稳定性。最后,通过2个工程设计优化问题的仿真,进一步验证了改进算法在处理现实优化问题上的优越性。

关键词： 卷烟物流   配送路径优化   蚁群算法   MATLAB  

摘要： 在全球化和信息技术的推动下,现代物流业正成为连接发达与发展中国家的关键纽带。现代物流通过信息化、网络化、智能化手段提升效率和优化供应链管理。卷烟物流的目的是确保卷烟产品能够快速、安全、准确地送达目的地。配送路径优化是卷烟物流的核心,通过减少配送时间,提高服务效率和客户满意度。蚁群算法作为启发式算法,在旅行商问题(TSP)、调度、路径规划等领域广泛应用。探讨蚁群算法在卷烟物流配送路径优化的应用。首先,介绍卷烟物流和配送路径优化相关概念,然后深入分析蚁群算法的理论和实施流程。接着,构建蚁群算法模型,解决卷烟物流配送问题,并通过仿真分析评价算法性能。最后,以云南省DH烟草公司为案例,探讨其卷烟物流配送路径优化策略。利用MATLAB仿真建模,研究显示蚁群算法能显著优化卷烟物流配送路径,降低成本,提升效率,为行业提供技术支撑。

关键词： 软件工程   数据管理   形态转换   有效融合   数据工程   三大特征   数字化发展   经济学  

摘要： “数字化发展、建设数字中国”在当前已经成为举国上下、各行各业的共识,促进数据要素流通、释放数据要素价值正在成为推动数字经济发展的关键力量。然而,数据要素需要完成从数据开始的形态转换,在转换的过程中不断与其他生产要素有效融合才能发挥其作用,实现价值创造。本文结合经济学、软件工程、数据工程、数据管理相关概念,分析数据向数据要素进行形态转换进而完成价值实现的路径,总结数字经济的三大特征。

关键词： 激光SLAM   动态场景   物体级几何特征   语义信息   并行计算  

摘要： 针对现有的激光SLAM算法在动态场景下鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,提出了一种融合语义信息与物体级几何特征的实时动态激光SLAM算法Object-SuMa。首先通过地面滤波、物体分割、方向包围盒解算等过程,生成物体级几何特征并表示为纹理,用于并行计算和修正物体内部错误的语义分割结果;然后在配准过程中分解计算方向包围盒间的IOU,并基于包围盒IOU和语义分割结果引入物体级几何加权和语义加权,减少误匹配和动态点匹配;借助图形渲染管线构建并行计算过程,进行地面点配准和非地面点配准两步优化,降低计算复杂度和耗时;最后在KITTI里程计数据集测试表明,Object-SuMa算法相比SuMa++算法的相对位姿估计精度提升15%,ICP平均耗时下降17%,改善了动态场景下的激光SLAM定位精度和鲁棒性。

关键词： 蚁群算法   软件测试   数据生成   路径搜索   信息素   遗传算法  

摘要： 为提高测试数据自动生成的可行性和检索性能,提出基于优化蚁群算法的软件测试数据自动生成方法。构建软件测试数据自动生成模型,通过程序分析单元构建测试路径集合;算法解算单元采用蚁群算法,编码处理输入变量生成初始蚁群,通过蚂蚁搜索路径、释放信息素、编码更新等过程获取测试数据;驱动程序单元获取测试数据后,调用桩程序分析数据有效性,并反馈结果。最后利用遗传算法优化蚁群算法,对获取的路径实施交叉操作,重组搜索子域,提升所生成软件测试数据的多样性。实验结果显示该方法可改善局部最优解问题,具有较好的搜索性能。

关键词： 模糊   PID   平衡车   仿真   自适应  

摘要： 为解决两轮平衡车在行驶中控制难度大的问题,设计了一种非基于模型的比例积分微分(PID)控制策略,避免了基于模型的现代控制方案中存在的设计过程繁杂的问题。针对PID控制稳定性低、自适应性差的问题,本实验进一步优化出了以位移为反馈的模糊PID控制器。根据平衡车的物理结构,对其进行了数学建模;基于系统的状态空间表达式,对其作了可控性分析。传统PID存在的一项艰巨任务是确定控制器的参数,且一旦确定了参数,就很难再重新整定它,故本实验设计了模糊逻辑控制器(FLC)以更新PID的权重参数-Kp,Ki和Kd。通过Matlab仿真对比验证,本实验得到了PID及模糊PID两种控制方案下系统的响应与信号跟踪情况,模糊PID控制相比PID控制具有更好的控制效果:系统的调节速度提高了60%左右,稳定性提高了将近50%。在平衡车的负载重量发生变化的时候,传统PID控制难以避免地出现阶跃响应波动明显的情况,而模糊PID的系统响应相对平稳。因此,模糊PID控制下的平衡车系统可实现不同承载情况下位移的准确跟踪,满足了平衡车对系统稳、快、准的要求。

关键词： 目标跟踪   孪生网路   外观特征   信息熵  

摘要： 目标跟踪通常只能使用视频第1帧的外观信息,在线学习目标的外观特征,并预测后续帧中该目标的位置和大小.然而,跟踪过程中目标外观时刻变化,仅通过第1帧并不能准确描述后续目标的外观.针对上述问题,提出一种基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法.首先,引入包含目标近期外观信息的动态模板帧,同时提出3种方法:多外观特征、并行外观特征、并行多外观特征,利用动态模板帧进行目标跟踪.与简单地使用动态模板帧替换初始模板帧不同,所提出的方法可解决由动态模板帧中目标容易漂移导致的跟踪算法性能下降的问题.其次引入评价模块,使用基于信息熵的评价方法或基于IOU-Net的评价方法,对得到的多个预测结果分别进行打分,选择得分最高的预测结果作为最终的预测结果.最后提出更新模块,对评价模块得到的得分进行分析,当得分满足更新模块设立的更新条件时,用最终的预测结果更新动态模板帧,使用新的外观信息指导下一帧跟踪.实验结果显示,该算法在GOT-10k、OTB100等标准数据集上取得较好效果,验证了所提算法的有效性.

关键词： 视觉测量   相机标定   鲸鱼优化算法   重投影误差  

摘要： 相机标定是视觉测量中的关键步骤,其目的是确定相机的内外参数,以提高图像处理的精度和可靠性。为解决传统相机标定中标定精度低、鲁棒性弱等一系列问题,提出了基于鲸鱼优化算法的相机标定方法,本方法结合鲸鱼优化算法的全局搜索能力,优化相机参数。在实验中,首先通过张正友标定法获取相机的初始参数。随后,使用鲸鱼优化算法在全局范围内对标定参数进行优化,以最小化重投影误差。实验结果表明,基于鲸鱼优化算法的标定方法相比传统方法具有更高的精度和更强的鲁棒性。Camera calibration is a critical step in vision measurement, the purpose of which is to determine the internal and external parameters of the camera to improve the accuracy and reliability of image processing. In order to solve a series of problems such as low calibration accuracy and weak robustness in traditional camera calibration, a camera calibration method based on whale optimization algorithm was proposed, which combined with the global search ability of whale optimization algorithm to optimize camera parameters. In the experiment, the initial parameters of the camera were obtained by Zhang Zhengyou’s calibration method. Subsequently, the whale optimization algorithm was used to optimize the calibrated parameters on a global scale to minimize the reprojection error. Experimental results show that the calibration method based on whale optimization algorithm has higher accuracy and stronger robustness than the traditional method.