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关键词： YOLOv8   电子元器件   特征融合   可变形卷积   损失函数  

摘要： 针对PCB表面电子元器件尺寸跨度大、种类多样、小尺寸元器件特征相似等检测难题,本文以YOLOv8算法为基线模型,提出一种DCW-YOLOv8算法.首先在C2f模块中嵌入可变形卷积DCNv2,扩大感受野,更好地提取不同尺寸、不同形状的电子元器件特征;其次设计了C-PANet颈部网络结构,该结构引入CARAFE上采样算子,同时构建跨尺度特征拼接通道,兼顾特征细节信息与特征感受范围,提高特征融合能力;最后将WIoU作为边界框损失函数,提高模型对电子元器件的定位精度与收敛速度.实验结果表明,DCW-YOLOv8算法在自建PCB电子元器件数据集检测中mAP@0.5达到94.7%,相比于YOLOv8n提升2.1%,并且计算量仅为8.1GFLOPs,保证了检测效率与精度.

关键词： 人工智能   算法环境   智能算法   智能体   人类生存   自我娇宠  

摘要： 自然环境是以特定规律运动变化的既定存在,人类只能适应和有限改变;而人工智能的发展则不仅使人类环境算法化,而且是为越来越充分地满足人的需要不断创构的结果。人类生存环境的智能算法化将使人和环境的关系发生历史性逆转:从人适应自然环境,到智能算法环境迎合人。人的智能算法环境创构迎合自己,意味着迎合人类需要及其发展的智能算法生态演化,将会导致整个人类面临前所未有的可能风险,即不知不觉滑入生存的自我娇宠模式。随着人工智能发展的升级,人类生存滑入自我娇宠模式的风险预警越来越不是杞人忧天,其应对也越来越迫切需要提到议事日程。无论人类生存滑入自我娇宠模式的可能风险还是其应对,都可以从诱导性技术的智能算法发展中寻获诸多启示。

关键词： 深度学习   肺部CT图像   图像配准   无监督学习  

摘要： 肺部4维CT(4D-CT)图像因受到呼吸、心跳的影响而发生较大的形变,肺内的运动尺度可能大于算法用于优化过程的感兴趣结构(血管、气道等),这可能导致配准算法仅对齐了血管、气道等明显特征。针对肺实质轮廓配准后强度差异性较大的问题,文中提出了以无监督端到端深度学习为基础的多尺度残差可变形肺部CT图像配准算法,使用编码器-解码器结构形式的多尺度深度残差网络作为形变向量场的生成模型,以增强特征表达能力,提高参数利用效率和网络收敛能力;通过多分辨率自注意力融合模块提高网络对多尺度信息的感知能力;设计包含特征校正提取模块的跳跃连接,以有选择地提取编码器输出的特征图,并在重新校准后供解码器学习对齐偏移。最后,在Dir-lab公共数据集上采用文中配准算法与传统算法、目前先进的无监督配准算法进行了比较实验。结果表明:所提出的配准算法在Dir-lab公共数据集上的目标配准误差可以达到1.44mm±1.24mm,优于传统算法和主流的无监督配准算法;在控制体素折叠率小于0.1%的情况下,估计密集变形向量场耗时小于2.00s,表明文中算法在对时间敏感的肺部研究中有巨大潜力。

关键词： 联调联试   列控数据   数据管理   数据验证   CTCS  

摘要： 列控数据作为列车运行控制系统的基础数据,保证其正确性是列车运行控制系统安全运行的根本保障,列控数据管理贯穿列控系统的设计、研发、测试以及应用全过程。首先分析了目前列控数据的验证方法及覆盖面中存在的问题,然后对列控数据进行定义和分类,在此基础上,通过设计1套列控数据验证系统,以静态和动态2种方式,实现所有车载设备的CTCS-2/CTCS-3级列控系统数据的验证。通过应用实践调研,发现列控数据验证中存在的不足,分析问题产生原因,并找出合理解决方案,为室内环境下模拟验证列控数据的正确性打下基础条件。

关键词： 射频信号光纤传输   终端通信接入网   网络带宽   网络切换  

摘要： 针对终端通信接入网带宽、资源耗费以及频率等参数难捕捉,导致接入网切换失败率高的问题,提出一种基于ROF的接入网切换算法来实现有效解决。建立切换时网络带宽、资源耗费的代价函数,求解接入网与待接入网间最为合理的代价比例关系。为满足接入网络的硬性带宽需求,初始化请求矩阵,计算每次请求时接入网络产生的带宽变化,用于约束切换精准度,将ROF射频信号技术与判决指标相结合,运用ROF查找通信接入网的切换带宽和频率参数,选择最佳切换值,由此实现终端通信接入网有效切换。实验结果表明,所提算法能够运用较少的切换次数实现最佳切换,其不易受环境噪声影响,所需耗用较低。

关键词： 数字化技术   煤矿机电设备   智能化转型  

摘要： 随着我国煤矿产业的快速发展,煤矿机电设备的管理日益成为企业关注的焦点。煤矿机电设备是煤矿生产的重要组成部分,其管理水平直接关系到煤矿的生产效率、安全性能和经济效益。近年来,随着数字化技术的不断发展和应用,煤矿机电设备管理智能化转型已成为行业发展的必然趋势。本文将从煤矿机电设备管理现状出发,分析数字化技术在煤矿机电设备管理中的应用,提出智能化转型策略。

关键词： LightGBM算法   图书馆   文献传递服务   趋势预测  

摘要： 用户对文献信息的需求持续存在且不断变化。图书馆如何识别用户需求与目标传递文献的关联性以提升图书馆服务效率是当前值得研究的一个问题。为此,提出基于Light GBM算法的图书馆文献传递服务发展趋势预测方法。经具备最佳超参数的Light GBM模型训练后,获取图书馆文献传递服务发展趋势预测结果。实验结果表明,该方法可有效完成采集数据降维处理,提高预测效率,实现图书馆文献传递服务发展趋势的精准预测。

关键词： 计算思维   人工智能   校本案例  

摘要： 在人工智能时代,培养学生的计算思维能力显得尤为重要。本研究阐述了计算思维与劳动教育的联系,针对学生需求进行了分析,确立了人工智能劳动教育校本案例的教学目标,并以此设计了校本案例教学内容与资源。以《噪音检测仪》一课为例,详细阐述了教学实施过程,并对教学效果进行了问卷调查分析,研究表明:学生对课程内容感兴趣,教学效果好。通过实践研究表明,将人工智能与劳动实践相结合,能有效培养学生的计算思维。

关键词： 全色与多光谱影像   遥感影像融合   脉冲耦合神经网络   粒子群优化算法  

摘要： 为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过程中使用细节注射的融合方法,降低非必要的信息注射,从而提高光谱保持度。在融合高频系数时,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络计算融合权重,并基于粒子群优化算法全局搜索能够获取最佳融合质量的对应参数,以提高空间信息的完整性和清晰度。文章通过三组实验验证提出算法的可行性,并与现有的、经典的融合算法进行对比,实验显示:文章提出的融合算法在三组实验中的光谱角映射均在0.1左右,通用图像质量指数在0.9以上。实验结果表明:该算法不仅能够有效提高全色与多光谱影像的融合质量,而且融合效果稳健,在对比实验中具有最佳的融合性能。

关键词： 生成式人工智能   算法赋能   情报分析   风险治理   治理机制  

摘要： 随着进入生成式人工智能时代,算法的快速发展和应用颠覆了传统的情报分析模式,成为情报信息采集和分析重要的工具。但随着算法在军事情报等重要领域的广泛应用,不仅引发了一系列挑战和严重的安全风险,也引起全球范围的担忧。文章聚焦生成式人工智能视域下情报分析算法,在系统阐释算法风险产生的内外部因素的基础上,通过有机融合协同治理、敏捷治理以及精准治理理论,构建情报分析算法风险的多重治理机制框架。内容包括:事前治理:情报分析算法风险的源头治理;事中治理:情报分析算法风险的敏捷治理;事后治理:情报分析算法风险的精准治理。以期为有效防范和应对生成式人工智能视域下情报分析算法风险提供参考,使情报分析能够更好地服务于国家战略需要。