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关键词： FPC   模板匹配   轮廓提取   直线拟合  

摘要： 针对柔性电路板(Flexible Printed Circuit,FPC)在生产线上人工检测存在效率低,出错率高的原因,提出一种基于模板匹配的FPC缺陷检测算法。该算法首先将待测FPC图片与模板图片从RGB空间中分离出各自的R通道图片进行模板匹配,对待测FPC图像进行图像配准以获取金手指所在区域,利用该区域进行二值化、开操作、轮廓提取并筛选,提取金手指轮廓图的上下端的点集在轮廓图上进行直线拟合,形成封闭轮廓,通过对该封闭轮廓进行轮廓面积,轮廓长度,以及轮廓长宽比进行判断,实现对缺陷所在区域的定位。实验结果表明该算法检测效果良好,定位精度高,能够实现对FPC表面缺陷的准确定位。

关键词： 高中   信息技术   教学   计算思维  

摘要： 在高中信息技术学科的教学中,培养学生的计算思维,是促进学生核心素养发展的重要前提,因为计算思维和学生的终身学习能力、创新能力密切相关,在具体的课程实践中,教师要从教育实践者的视角,作为出发点,关注学生的主体性,培养学生计算思维,助力学生的技术创新和高效的学习。本文分析了高中信息技术教学中培养学生计算思维的重要性,针对目前在教学中的问题,总结了具体的优化策略。

关键词： 移动机器人   SLAM   Gmapping   HectorSLAM   仿真  

摘要： 随着移动机器人的应用日益广泛,即时定位与地图构建(SLAM)技术成为当前的研究热点。文章分析了Gmapping与HectorSLAM算法的理论基础,通过ROS中的仿真工具对2种算法的建图质量进行了对比。仿真结果表明,在一定速度范围内,移动机器人通过Gmapping算法的建图质量较好,而使用HectorSLAM算法的建图质量则会随着机器人速度的增加而降低。

关键词： 蔬菜大棚   温室微气候   智能控制   环境监测   数据管理  

摘要： 设计了一套针对蔬菜大棚温室微气候的智能控制系统,包括环境监测、智能调控和数据管理三大功能模块,实现对大棚内温度、湿度、光照和CO_(2)浓度的实时监控与自动调节。系统运行测试结果验证了设计的合理性和控制策略的有效性。

关键词： 高压共轨   喷油量   红嘴蓝鹊算法   模糊PID  

摘要： 文章针对柴油机高压共轨系统燃油喷射精确度不高的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊算法的高压共轨燃油喷射控制方法。首先,对高压共轨燃油喷射系统进行数学建模;其次,构建一套柴油机高压共轨燃油喷射控制系统,该系统利用模糊PID算法实现对燃油喷射的控制;在此基础上,针对模糊PID控制算法中的模糊论域,运用红嘴蓝鹊算法进行优化。最后,利用MATLAB/Simulink对传统PID、模糊PID和基于红嘴蓝鹊算法的模糊PID控制算法这三者进行仿真对比。研究结果表明,经红嘴蓝鹊算法优化后,燃油喷射量的控制更加精确,可以有效提升高压共轨燃油喷射系统的性能。

关键词： 算法风险   失范现象   应对之道  

摘要： 在智能传播浪潮的推动下,算法推荐技术正以前所未有的速度重塑网络信息内容的传播生态。作为网络信息分发的主要方式,算法推荐已深入网络受众的日常生活,对其认知与行为模式产生了深远的影响,甚至介入并塑造了受众的价值观。然而,在资本逻辑的主导下,算法推荐技术的某些负面效应也逐渐显现,如操纵舆论、制造“信息茧房”以及滥用数据等问题,这些乱象不仅损害了受众的权益,也威胁到网络空间的健康发展。面对这些挑战,应积极拓宽算法推荐的内容选择范围,打破信息孤岛,使受众能够接触到更为多元、全面的信息。此外,注重算法推荐的标签设置,确保其精准、合理,避免误导受众或滥用数据。通过这些措施的实施,使其更好地发挥价值传播载体的作用,为网络受众提供更为优质、个性化的信息服务,同时促进网络空间的健康、有序发展。

关键词： 卷积神经算法   直觉模糊时间序列   电力物联网   视频终端   异常流量  

摘要： 为进一步提高异常流量检测效率,将直觉模糊时间序列模型与卷积神经算法相结合,提出改进卷积神经的电力物联网视频终端异常检测算法。利用多维属性熵值为顶点,利用相似度定义的顶点间熵值变化幅度和边权重构造完整图,建立视频终端流量的直观模糊时间序列模型。实验结果表明,随着终端数据包规模逐渐增大时,F1值接近1,检测效果较好。在卷积神经算法中,75%的异常流量被正确分类,而改进卷积神经算法中,可以使82%的异常流量正确分类。且改进卷积神经算法的FPR比卷积神经算法低78.45%,并具有更短的检测时间。可满足实际电力物联网视频终端异常流量检测应用。

关键词： 任意拉格朗日-欧拉   有限元模型   光滑粒子流体动力学   失效准则   混凝土板   爆炸荷载   位移峰值   预测模型  

摘要： 为了研究爆炸荷载作用下混凝土板的动态响应过程,分析了不同参数对混凝土板破坏特征和动态响应的影响规律。该文采用LS-DYNA软件结合任意拉格朗日-欧拉与有限元模型-光滑粒子流体动力学(ALE-FEM-SPH)算法建立流固耦合有限元模型,基于拉压、最大主应变共同影响提出了混凝土单元失效准则修正方法,通过数值模拟分析了不同爆炸比例距离、混凝土强度、钢筋强度、配筋率对混凝土板破坏特征和动态响应的影响规律,得到了考虑多因素影响的板跨中位移峰值预测模型。结果表明:随着比例距离由0.538 m/kg^(1/3)减小至0.315 m/kg^(1/3,)板跨中位移峰值增加了177.98%,板破坏程度加剧;根据正交试验极差分析结果,比例距离、钢筋配筋率、混凝土抗压强度及钢筋强度极差值分别为0.31、0.11、0.07及0.04,因此对板跨中位移峰值影响最重要的因素为比例距离。

关键词： 5G流量   基站   流量预测   混合神经网络   多头自注意   LSTM-TCN  

摘要： 基站流量预测对于蜂窝网络的规划、资源分配和用户体验优化至关重要。为提高基站流量预测精度,文中设计一种结合多头自注意机制(MHSA)的LSTM-TCN基站流量预测算法。其中:MHSA能够从多个角度强化基站流量数据的内在关联,增强了模型对流量数据重要特征的表达能力;LSTM-TCN模型中长短期记忆(LSTM)网络捕捉流量数据中的长短时依赖性;时间卷积网络(TCN)进一步捕捉流量数据中的全局特征,使得模型能够提取基站流量数据在不同时间尺度上的变化模式和时间依赖关系,提高基站流量预测模型的拟合能力和预测精度。实验结果表明,该流量预测算法与其他算法相比,在运营商基站流量数据的预测中有效降低了均方根误差和平均绝对误差,提高了决定系数,验证了该流量预测算法的有效性,从而为基站休眠节能提供决策支持。

关键词： 生成式人工智能   信息科技教学   策略  

摘要： 本文主要探讨了如何使生成式AI赋能下的小学信息科技课堂更加高效的实践策略。生成式人工智能(AIGC),即人工智能生成内容,是一种利用人工智能技术自动生成内容的生产方式。它基于深度学习算法,主要特点是可以自动生成具有一定复杂度和逻辑性的文本或图像等内容,并且实现与人类对话交互,这为新时代的智慧教学提供了新的机遇。