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关键词： 艺术审美   ChatGPT   AIGC   机器思维   计算思维  

摘要： AIGC是AI发展的最新阶段,机器智能也从算法演进到AIGC。大语言模型ChatGPT一经发布就迅速成为全球的热点,在C端普通用户的积极参与下,多模态AIGC不断涌现。文章针对大众普遍认为审美是感性过程的观念,从美学的视角理清了审美的理性进路。以计算美学为根据,进一步阐释计算理念对审美的意义,聚焦算法艺术及其内涵的计算思维,可以帮助人们更深刻地理解艺术作品思想,AIGC更是整合统一了艺术和审美的逻辑结构。鉴于AIGC的计算思维从算法思维升级到机器思维,从模型思维入手,提出学习和掌握最新模型对艺术审美的积极影响和作用;从数据驱动思维切入艺术审美,需要重视人在回路的系统思想,通过提示词或提示词组合以及小样本数据等工程化模式,帮助人们实施能够满足美好向往的艺术审美活动。

关键词： 气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)   局部放电   特高频(UHF)   模式识别   图像形态学  

摘要： 针对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电识别诊断中,传统方法受样本来源与现场工况制约,适应性差、准确率低的问题,设计一套基于图像形态学特征的特高频信号模式识别算法及监测系统。首先,根据脉冲序列与时域累加相位分布图谱的开闭运算变化率、不变矩、边缘角点等特征,构建粒子群神经网络;其次,基于实验室模型与真型试验平台预埋缺陷,采集不同类型局部放电与噪声信号,与第三方规格化图像资料共同构成样本集;最后,进行分类训练及同源、交叉、合并泛化。实验结果表明,图像形态学算法能够更好地兼容不同来源样本,不依赖相位同步信号,体现出更优的识别准确度与鲁棒性。

关键词： 生物地理学优化   Levy飞行   鲸鱼优化   工程优化  

摘要： 为解决生物地理学优化算法容易陷入局部最优,难以充分平衡勘探与开发,且求解速度慢、精度低等问题,提出一种基于多种群组的混合智能算法.该算法将大陆中的栖息地个体根据适应度值排序后分为3个子种群组,针对每个子种群组的性能采用不同的更新策略.在10个基准函数的不同维度上验证改进算法的有效性,并与更具有竞争力的生物地理学优化算法变体和其他先进智能算法进行比较,得出改进的算法有效地提高了高维优化问题的精度和收敛速度的结论.同时,通过工程问题应用表明,改进的算法对约束优化问题是有效的.

关键词： 自动化立体仓库   作业调度   校正机制   复用空货位   遗传-变邻域搜索算法  

摘要： 基于缩短自动化立体仓库中堆垛机完成货物出入任务时间的目的,建立了堆垛机作业调度的作业时间模型,通过修补机制、校正机制和遗传-变邻域搜索算法的优化方法,使得在优化的过程中,确保出入库任务序列的长度相等,并能够复用同一批作业任务中因出库作业产生的空货位。12组作业任务的仿真实验结果表明,相较于变邻域搜索算法,遗传-变邻域搜索算法的收敛速度更快,其中3组作业任务解的质量更高,总耗时和相对耗时的优化率分别为11.57%~21.56%和35.85%~68.89%,且复用空货位可以缩短堆垛机的作业时间。

关键词： 四旋翼无人机   卡尔曼滤波算法   随机噪声   控制精度   无人机飞行   定位算法   仿真结果   精准定位  

摘要： 对于无人机飞行过程中精准定位问题,以四旋翼无人机为研究对象,针对随机噪声干扰下无人机位置测量值与真实值存在较大误差的情形,提出一种基于卡尔曼滤波的无人机定位算法。仿真结果表明,经卡尔曼滤波后的无人机位置测量值与真实值之间误差明显减小,验证了卡尔曼滤波算法可以提高无人机定位的控制精度,仿真结果同时还说明若想要达到最佳的滤波效果,测量噪声协方差数值取值要合适,过大或过小都会对滤波效果产生影响,文中研究内容对无人机定位精准控制具有一定的借鉴意义。

关键词： 操检合一   设备管理   维修工时制度  

摘要： 陕西龙门钢铁有限责任公司以“国内一流,行业领先”为总目标,聚焦“低成本、高效益”经营之本,建立“操检合一”的全员设备管理模式,充分挖掘和发挥现有的人力资源潜力,提升操作技能及维修能力水平,进一步提升设备管理水平,为公司高质量发展提供强有力的保障。

关键词： 有源噪声控制系统   小波变换   变步长最小均方算法   凸组合  

摘要： 在传统的有源噪声控制系统中,原始噪声信号是获得参考噪声信号的必要条件,当原始噪声信号的信息不可获知时,有源噪声控制系统失效。为解决该问题,设计基于小波变换的有源噪声控制系统,利用小波阈值法对含噪语音信号进行处理,得到与原始噪声信号相关的参考噪声信号。在此基础上,对传统的有源噪声控制算法LMS进行改进,提出基于Sigmoid函数的γSLMS算法和C-γSLMS凸组合算法,解决LMS算法无法同时兼顾收敛速度和稳态误差的问题,为解决有源噪声控制问题提供新的解决方案。

关键词： 水下图像   颜色线模型   非凸优化方法   去雾   图像增强  

摘要： 为解决水下设备采集图像存在的雾化和颜色失真等退化问题,提出一种基于改进颜色线模型的水下图像增强方法。首先,提出一种基于改进四叉树细分的水下背景光估计方法,消除水下因素的干扰,得到更加准确的背景光估计值。其次,建立基于颜色线规律的局部透射率优化模型,并设计一种新的Gauss-Seidel型交替线性极小化(Gauss-Seidel Type Inertial Proximal Alternating Linearized Minimization Algorithm,GiPALM)非凸优化方法求解透射率,在提高模型收敛速度的同时得到更加准确的透射率估计值。最后,在背景光和透射率估计得到恢复图像的基础上,进一步采用线性拉伸校正图像的颜色信息,得到符合人眼感官视觉的水下增强图片。实验结果表明,本文方法在主观评价、客观评价、颜色准确度和应用测试等方面均优于其他先进算法,展现了出色的性能,有效提高了水下图像的清晰度和可视性。

关键词： AI模型算法   公共卫生领域   疾病监测   预警能力  

摘要： 公共卫生领域长期以来面临着诸多挑战,如疾病种类繁多、疫情传播速度快、监测预警手段有限等。传统的公共卫生监测预警体系已难以应对不断变化的社会环境,近年来,AI技术为公共卫生领域提供了新的机遇。基于此,本文从AI模型算法在公共卫生领域疾病监测预警应用出发,分析其优势和挑战,以期为我国公共卫生事业的发展提供有益借鉴。

关键词： 密集人群检测   深度学习   NMS   YOLOv5   YOLOv10   分割   NWPU  

摘要： 密集人群检测是计算机视觉领域的重要任务,在监控、防踩踏、公共安全、交通监控等应用中具有广泛的应用价值。尽管基于深度学习的人群检测方法取得了显著进展,但在处理密集人群、小目标等复杂场景时存在不足,在涉及不同尺度的目标时无法准确地对其进行识别。本文提出了一种改进的YOLOv5密集人群检测算法,采用多尺度检测和图像分割技术提升算法在复杂场景下的检测能力。实验数据表明改进后的算法在密集多尺度场景下的效果优于传统的YOLOv5和YOLOv10,改进后的算法为密集人群检测任务提供了更全面有效的解决方案,有望在实际应用中更好地满足公共安全领域、交通领域等对密集人群检测的需求,对于预防踩踏等安全事故也具有重要意义。Dense crowd detection is an important task in the field of computer vision and has extensive application value in applications such as monitoring, anti-stampede, public safety, and traffic monitoring. Although crowd detection methods based on deep learning have made remarkable progress, there are still deficiencies when dealing with complex scenes such as dense crowds and small targets, and they cannot accurately identify targets of different scales. This paper proposes a dense crowd detection algorithm based on improved YOLOv5, which uses multi-scale detection and image segmentation technology to improve the detection ability of the algorithm in complex scenes. Experimental data shows that the improved algorithm is better than the traditional YOLOv5 and YOLOv10 in dense multi-scale scenes. The improved algorithm provides a more comprehensive and effective solution for dense crowd detection tasks, and is expected to better meet the needs of dense crowd detection in the fields of public safety and transportation in practical applications, and is also of great significance for preventing safety accidents such as stampedes.