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关键词： 软解码算法   线性相位解调   旋转变压器  

摘要： 阐述旋转变压器因其抗干扰能力强、尺寸小巧、安装方便等特点，广泛应用于永磁电机、伺服电机等领域。虽然AD2S1205、AU6805等专用解码芯片能实现高精度解码，但其价格较高且需二次通信，增加了成本和系统延时。为此，分析旋转变压器的研究现状及常见软件解码算法，搭建实验平台并提出基于线性化的相位解码算法。通过与反正切算法对比，验证了该算法的可行性，为降低解码成本和提高系统响应速度提供了新思路。

关键词： 信息窄化   信息有用性   信息易用性   技术接受模型   用户算法素养  

摘要： 随着大数据时代的到来和短视频内容的爆炸式增长，短视频平台越来越重视用户的个性化需求，算法推荐服务成为主要的市场推广手段，导致信息窄化现象日益突出。本研究以抖音为例，基于技术接受模型(TAM)探讨信息窄化对用户信息采纳意愿的影响。研究发现，短视频平台的信息窄化对用户信息采纳意愿有正向影响，信息有用性和易用性在这一过程中起中介作用，用户算法素养起调节作用。本研究扩展了TAM的应用范围，深化了对信息窄化问题的理解，为后续研究提供了参考。

关键词： 输送机   机器人   深度学习   撒煤  

摘要： 针对煤矿生产中输送胶带撒煤问题，采用基于机器人视觉平台的深度学习技术，使用图像分割算法精确定位带式输送机及撒煤区域。通过分析分割特征图和图像分类算法，可以有效判断是否存在撒煤现象。该系统的设计与实践，验证了其在实际应用中的有效性，显著提高了撒煤现象的检测精度，为选煤厂生产提供了安全保障。

关键词： 计算机工程   航班延误分析   XGBoost   网格搜索   模型评估  

摘要： 阐述基于XGBoost构建了离港航班延误预测模型，并通过网格搜索优化模型参数，最终模型的准确率达93.8%，召回率达95.6%,F1值为0.9470。为进一步提升模型的可解释性与应用价值，采用SHAP方法对预测结果进行全局与局部分析，为航班调度优化及旅客行程安排提供参考。

关键词： 接线端子排   智能布局   优化算法   融合策略  

摘要： 接线端子排作为电气系统中连接线缆的关键部件，其布局合理性直接关系到系统的运行效率与可靠性。随着现代电气系统复杂度的不断提升，传统的单一优化算法已难以满足接线端子排布局的多维度需求。针对这一问题，研究创新性地提出了多种算法融合的策略，旨在通过算法间的优势互补，实现布局方案的全局优化。具体而言，研究将遗传算法的全局搜索能力、粒子群优化算法的快速收敛特性与深度学习技术的数据处理优势相结合，通过串行与并行两种融合方式，有效提升了布局方案的求解精度与优化效率。实验结果表明，该融合策略能够显著增强复杂电气系统布局设计的科学性与实用性，不仅为接线端子排的智能布局提供了新方法，更为整个电气领域的优化问题开辟了新思路，展现出广泛的应用前景。

关键词： 大学生   体质测试   Apriori算法   K-means聚类算法  

摘要： 运用Apriori和K-means算法等分析大学生体质测试数据结果，为提升大学生体质健康水平提供理论支撑。结果显示，大学生体测“优秀率”从2020年的1.3%逐步升高到2023年的7.3%;男生各指标与“引体向上等级＿不及格”均是强关联集，女生各指标与“体重等级＿正常”关联度较高；男生总分劣于女生且两极分化明显；男生上肢力量不足和女生BMI不良依旧突出，但大学生总体体质水平呈良好发展态势。

关键词： high-resolution remote sensing imagery   machine learning, deep learning   segment anything model   urban footprint mapping  

摘要： While algorithms have been created for land usage in urban settings, there have been few investigations into the extraction of urban footprint(UF). To address this research gap, the study employs several widely used image classification method classified into three categories to evaluate their segmentation capabilities for extracting UF across eight *** results indicate that pixel-based methods only excel in clear urban environments, and their overall accuracy is not consistently high. RF and SVM perform well but lack stability in object-based UF extraction, influenced by feature selection and classifier performance. Deep learning enhances feature extraction but requires powerful computing and faces challenges with complex urban layouts. SAM excels in medium-sized urban areas but falters in intricate layouts. Integrating traditional and deep learning methods optimizes UF extraction, balancing accuracy and processing efficiency. Future research should focus on adapting algorithms for diverse urban landscapes to enhance UF extraction accuracy and applicability.

关键词： 同时定位与地图构建   特征匹配   BEBLID描述子   SuperGlue算法   补偿匹配  

摘要： 为了提高同时定位与地图构建（SLAM）系统的精确性和稳定性，在ORB-SLAM3的基础上提出了一种基于BEBLID描述子与SuperGlue补偿匹配的视觉SLAM算法。首先，对图像数据进行特征提取，计算BEBLID描述子，并利用这种二进制描述子进行特征匹配；然后，针对匹配效果不稳定的问题，采用SuperGlue算法对具备映射关系但未成功匹配的特征点对补偿匹配，以提高跟踪的稳定性。实验结果表明，相比于ORB-SLAM3算法，使用BEBLID描述子进行特征匹配能够平均降低16.08%的绝对轨迹误差；使用SuperGlue进行补偿匹配能够提高算法跟踪效果的稳定性。综合应用BEBLID描述子和SuperGlue补偿匹配策略，可以显著提高SLAM系统的鲁棒性。

关键词： 数字时代   劳动过程管理   劳动者权益保护   算法控制   算法治理  

摘要： 数字时代，劳动场景和劳动过程管理发生重大变化，对算法治理提出新要求。当前，以算法对劳动过程的控制为切入点，探讨数字化劳动场景下算法治理的生成逻辑与优化路径意义重大。研究发现，数字化劳动场景下算法对劳动过程的控制主要沿着劳动时间、劳动空间以及绩效考核三条进路展开。而劳动过程控制的这些变化则带来劳动者对离线休息、安全健康和抽成正义等权益的保护诉求。在算法保护新机制和权益保护新内容的双重驱动下，劳动者权益保护面临“算法良治”新挑战，亟须优化劳动时间、劳动空间和绩效考核等维度的算法规则，推动劳动算法治理从无序走向有序，从乱治走向良治。

关键词： 激光雷达   激光扫描匹配   特征提取   角点特征   自适应滑窗滤波  

摘要： 针对室内2D点云匹配算法在短时间内无法处理大尺度位姿变换的问题，提出了一种基于ICE(Intersection,corner&end of wall)特征点的改进匹配算法。在ICE扫描匹配方法的基础上，引入了一种直线特征提取算法来取代ICE方法中的分裂合并算法。首先采用自适应滑动窗口算法来过滤杂点，然后对点云进行升维处理，最后利用欧氏聚类算法提取符合要求的点集。通过最小二乘法拟合提取到的直线特征点集，并求出直线之间的交点，同时赋予交点属性标签，根据交点之间的距离和属性来实现特征点匹配。成功匹配的特征点可以通过仿射变换求得点云之间的变换关系。实验结果表明：所提方法在大尺度旋转和平移时不会出现匹配失效的情况，匹配结果作为PL-ICP(Point to line-iterative closest point)算法的初始值，在其他算法失效的情况下，路径估计的绝对偏差仅为0.23 m，平均耗时为58.9 ms。