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关键词： 组合导航   人工智能技术   卡尔曼滤波  

摘要： 介绍了全球卫星导航系统和惯性导航系统的数据融合算法,对组合导航数据融合算法进行了分类;对人工智能辅助的卡尔曼滤波融合算法也进行了细分,详细介绍了神经网络辅助卡尔曼滤波的应用方法和组合导航的组合方式;总结了学者在松组合和紧组合中应用神经网络取得的进展,并以卷积神经网络为例简述了神经网络辅助卡尔曼滤波的工作原理。指出了组合导航数据融合算法研究中存在的困难,展望了人工智能辅助的卡尔曼滤波融合算法的发展趋势。

关键词： 图神经网络   图扩散   Ollivier-Ricci曲率   节点分类  

摘要： 为解决图扩散方法在处理复杂边关系时精度降低的局限性,提出了一种基于曲率的图扩散神经网络。首先,引入Ollivier-Ricci曲率量化图的边曲率,提供关于图结构的几何度量;其次,运用曲率调整随机转移矩阵的权重,根据几何关系进行相应的权重修改;最后,将处理后的曲率矩阵与图扩散矩阵结合,更新权重系数进行模型训练。实验结果表明,与传统的图扩散方法相比,改良后的方法保持了有效地平滑图信号和减少高频噪声的优点,并在不同边和节点数量的数据集上将精度提高0.3~2.0百分点。该方法通过优化图扩散的消息聚合,能够更有效地利用图结构中的节点信息和边权重,从而提升节点分类任务中的模型性能,为未来基于图方法的研究提供了更可靠的方法与实验。

关键词： 人工蜂群算法   轨道交通   运营优化   智慧交通  

摘要： 人工蜂群算法因其强大的全局搜索能力和动态适应性,在优化城市轨道交通运营效率中展现出巨大潜力。本研究围绕轨道交通运营的核心需求,分析了影响效率的主要因素,探讨了人工蜂群算法的理论基础及其在列车调度、客流分配和能耗优化中的应用路径。同时,提出了基于蜂群算法的优化策略与实施保障措施,展示了算法在动态复杂环境中的有效性。研究表明,人工蜂群算法能够显著提升轨道交通系统的整体运营效率,并为智慧交通领域提供有力支持。

关键词： 点云配准   深度相机   GICP算法   数据融合  

摘要： 【目的】针对深度相机视角有限,难以捕捉复杂场景内的所有细节这一问题,提出一种基于GICP算法实现两台深度相机点云配准方法。【方法】首先,制作一个立方体标定物,并用两台深度相机进行验证实验。其次,通过深度相机采集并融合不同视角下物体模型的点云数据,用VoxelGrid滤波器对点云数据进行预处理。最后,使用GICP算法对点云计算最优变换进行配准,实现点云融合。【结果】采集原始点云数据后,计算并比较基于GICP算法、ICP算法的处理结果,从而验证基于GICP算法的有效性。结果显示,相较于传统的ICP算法,GICP算法的运行时间减少,且精度提高18.7%。【结论】基于GICP算法能提升多深度相机的点云融合效果,适合在较大范围的真实场景中应用。

关键词： 图像去雾   暗通道先验   导向滤波  

摘要： 本文针对传统暗通道先验算法在透射率估计中存在的粗糙性及其在天空区域失效的问题,提出了一种基于改进暗通道先验的图像去雾算法。该算法在经典暗通道先验理论的基础上,采用了大气散射模型求解透射率,利用快速导向滤波技术对透射率进行细化处理,从而提高了图像去雾的精度。此外,通过加入容差机制对透射率进行动态修正,有效解决了暗通道先验在天空区域失效的局限性。实验结果表明,该算法在定性和定量测试中均表现优异,去雾效果优于对比算法,能够在复杂场景下提供更加清晰、自然的图像复原效果。

关键词： 新课标   信息科技   问题与策略   计算思维  

摘要： 在信息技术迅猛发展的背景下,信息科技对社会发展及国家进步的作用日益显著。在数字化时代,信息科技教学不仅应注重学生技术水平的提升,同时还应强调学生计算思维的培养。所谓计算思维,其指的是以计算机科学基础概念为依托来解决相关问题的思维活动,计算思维的培养能够对学生创新意识的强化产生积极作用。本章以初中信息科技教学为研究对象,对学生计算思维的培养策略进行探讨和分析,为教学活动的开展提供必要的理论指导。

摘要： 块度分布是评价台阶爆破效果最重要的指标之一,为此以遗传算法(GA)与极限梯度提升算法(XGBoost)为基础构建台阶爆破智能化块度优化设计模型.

关键词： 人体行为识别   CNN   GRU   注意力机制   传感器数据   深度学习  

摘要： 针对传感器体积小、计算能力有限以及收集数据通常表现为连续信号的特征,文章提出了一种基于CNN-GRU-Attention的人体行为识别算法。该算法结合了卷积神经网络的空间特征提取能力和循环神经网络的时序特征提取能力,并采用结构相对简单的GRU,在解决时序数据长期依赖问题的同时减少了参数,从而降低了算法对硬件计算能力的依赖。此外,算法还引入了注意力机制模块,使其更加关注重要信息。在WISDM数据集上进行的对比实验表明,该算法在人体行为识别方面表现优异,准确率达到98.46%,并在精准率、召回率和F1-Score等性能指标上均取得了显著成果。

关键词： 生成式人工智能   素养导向   教学设计  

摘要： 针对当前教育实践中,教师在教学设计时常常遭遇资源匮乏、理论与实践脱节、教学活动创新设计困难等问题。旨在探讨生成式人工智能在素养导向教学设计中的价值定位与应用策略。首先分析了素养导向的教学设计框架,以高中信息技术学科“图像编码”一课的教学设计为例,详细阐述了生成式人工智能作为“智能设计师”“创新优化师”和“细节雕琢师”的角色在撰写素养导向的教学设计的价值与应用策略。旨在帮助教师更有效地利用生成式人工智能助力教师素养导向的教学设计,并强调教师与人工智能协同工作的重要性,以期为教师应用生成式人工智能提供一定的参考。

关键词： 废料再利用   钣金切割   简单多边形嵌套   二维排样   二维下料  

摘要： 钣金切割中的废料再利用问题,可视为允许单个多边形平移旋转的2个简单多边形嵌套关系的判断问题.采用“由粗到细”的思想,整合多种方法的优势,提出一种快速求解此类问题的算法.首先使用一些规则对多边形的旋转角度进行离散并排序;然后利用包围盒、栅格化等方法,粗略判断多边形在平移下是否嵌套;最后利用临界多边形算法,精确判断2个多边形的嵌套关系.在332个实际激光切割工业样例上的实验结果表明,在保证正确率为98.5%的情况下,所提算法的平均耗时降低到单一的临界多边形算法的23.8%.