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关键词： 改进关联规则   用电行为险态   自动化辨识   多最小支持度   免疫遗传算法  

摘要： 基于改进关联规则算法提出一种用电行为险态自动化辨识模型,能精准挖掘异常用电数据,提升用电行为险态辨识效果。通过引进多最小支持度的概念,结合免疫遗传算法,得到改进关联规则算法;利用改进关联规则算法在用户用电数据内挖掘异常用电数据,依据排序向下闭合思想,加快异常用电数据挖掘效率;依据用户用电数据特征,得到用电量突变、同类用户差距大等用电行为险态类型,按照专家经验分析异常用电数据内的数据特征曲线和用电行为险态的匹配情况,自动化辨识用电行为险态类型。实验证明:所提模型可精准挖掘异常用电数据,具备较高的用电行为险态自动化辨识精度;在不同用户数量时,所提模型自动化辨识险态用电行为的规范化互信息值较高,具备较强的辨识鲁棒性。

关键词： 在线稠密重建   解耦优化   相机位姿估计   隐式曲面配准  

摘要： 为了解决传统算法中由旋转和平移耦合优化引起的相互干扰以及量纲差异问题,提出了一种基于旋转-平移解耦优化的稠密重建算法。该算法将相机位姿空间拆分成旋转和平移两个独立子空间,并在子空间内独立地搜索两分量的优质解。在每次迭代中,该算法针对旋转和平移的当前估计值设置搜索邻域,并在搜索邻域内采样候选解,通过评估选出最优解以更新估计值。迭代该过程,直到满足结束条件。实验结果显示,该算法有效地减少了旋转与平移优化过程中的相互干扰,从而提高了优化的效率和精度。这证明了在稠密重建中相机位姿估计环节,该算法设计具有一定优势。

关键词： 目标识别   旋转不变   圆环投影   小波变换   基于最小方差的结构相似性算法  

摘要： 为了解决目标图像旋转角度造成的误匹配问题并提高算法的运行速度,提出了一种旋转不变的目标识别算法。该算法融合了圆投影和小波变换的优点,通过圆环面投影方法对图像进行预处理,保证特征的旋转不变性;采用小波变换对目标图像和模板图像进行降维,加快算法的运行速度;选择基于方差结构相似性算法作为图像特征量进行目标区域识别,提高目标区域的识别精度。将不同背景环境下的图像与传统目标识别算法以及其他旋转不变算法相比较,结果表明,所提算法在目标识别过程中不仅能够解决目标图像的旋转问题,而且能够提高算法的运行速度,识别准确率超过94%,适用于较复杂背景下目标图像的识别。

关键词： 加密算法   网络通信   非对称加密   完整性校验   数据保护   网络威胁   身份认证   人工智能  

摘要： 加密算法是保障网络通信安全的关键技术,在数据保护、身份认证、完整性校验等方面发挥重要作用。本文系统分析了对称加密、非对称加密和哈希算法在网络通信中的应用,比较了常用加密算法的性能与安全性,并通过实验与实际场景,分析、总结其优势与不足。本文探讨了加密算法的未来发展方向,包括轻量级加密技术的研发、新兴技术(如人工智能和区块链)的融合以及后量子密码学的进展。优化加密算法并扩展其应用场景可以有效提升网络通信的安全性和效率,为应对日益复杂的网络威胁提供技术支持。

关键词： 机器人网络   故障诊断算法   门控循环神经网络   无迹卡尔曼状态估计算法  

摘要： 针对机器人网络故障影响系统稳定性与可靠性的问题,探讨了基于人工智能的机器人网络故障诊断算法。首先,详细分析了智能机器人人机协作设计,建立了机器人网络数据安全模型,设计了机器人网络数据保护策略;其次,提出了结合门控循环神经网络的机器人网络故障诊断算法;最后,通过收集机器人网络数据并建立相关数据集,得出了在故障检测方面具有较高准确性和可靠性的实验结果。结果表明,基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型的故障诊断算法具有更高的准确性和稳定性。

关键词： EESM   增强的精确集匹配准确度   测试套件执行准确度   精确集匹配准确度   Text-to-SQL  

摘要： 大型语言模型(LLM)已成为推进Text-to-SQL任务的强大工具。研究发现,基于LLM的模型在不同评估指标下,其性能表现与经过微调的模型存在显著差异。因此,文章分析了测试套件执行准确度(EXE)和精确集匹配准确度(ESM)在评估基于LLM的Text-to-SQL模型时的不足,并提出了改进指标EESM(Enhanced Exact Set Matching)。实验结果表明,EXE和ESM分别存在高达13.2%和10.8%的假阳性和假阴性率,而EESM的假阳性率和假阴性率分别仅为0.2%和1.8%,表明EESM能够提供更准确的评估。

关键词： 计算机   算法设计   数据结构   离散性  

摘要： 为更深入且全面地理解计算机算法与数据结构的离散性,本文首先阐述计算机算法与数据结构离散性概念。其次,对计算机算法设计与离散性进行探究,涉及递推法与递归法及其离散性探究,同时介绍了计算机算法的应用。最后,分析与探讨了数据结构的离散性,重点探讨了二进制计算方式、离散性特征以及二进制在信息识别与离散性处理中的重要作用,以期为数据处理与计算机算法优化提供有益的理论支持与实践指导。

关键词： 动静态数据   数据资产管理   数据安全共享  

摘要： 随着制造业数字化转型的大力推进,工业数据出现爆炸式增长,如何有效管理及共享这些数据成为企业面临的挑战之一。首先,基于研祥工业互联网平台采集来自工业现场的设备动静态数据;然后,基于大数据分析等技术构建设备数据资产管理中心;最后,基于区块链与标识解析技术搭建设备数据安全共享机制,最终实现对设备数据的智能化管理,保障数据共享的安全性与可持续性。

关键词： 高中信息技术   计算思维   字符识别   大数据   问题化学习   云计算   课程标准   教学流程  

摘要： 随着云计算、大数据和物联网等技术的持续进步,普通高中信息技术课程已逐渐演变成一门以培养学生信息意识、计算思维和信息社会责任感为核心的必修课程。该课程具备时间性、实践性和应用性等特点。从教学设计的视角来看,问题化学习更注重引导学生分析和解决在学习过程中遇到的问题,进而实现知识的获取与创新。在此基础上,学生通过系统地学习教学内容,能够促使知识与教学方法之间建立有效的关联。教师应基于“备、教、学、评一致性”的原则,在教学过程中以问题为媒介,从课程标准出发,明确学习目标,并以问题化学习为导向,对教学内容和教学流程进行优化,从而构建一个与教学目标紧密相连的问题化学习系统。

关键词： 新兴权利   自动化决策   算法解释权   算法治理  

摘要： 本文探讨了算法解释权的正当性、合理性及可实现性。首先,指出算法在社会中的广泛应用及其潜在风险,强调了算法治理的重要性。其次,分析了算法解释权作为新兴权利的合理性,包括保护人的自然本性、尊重人的主体性、维护信任以及维护所保护利益的重要性。讨论了算法解释权的技术可行性和对应义务分配的可承担性,表明算法解释权在现实中具有实现的可能性。最后,强调算法解释权对于保障自动化决策的公正性和透明性、维护算法相对人合法权益的重要性,并认为通过识别算法解释权证成的充分条件和必要条件,可以使算法解释权成为真正意义上的新兴权利。