摘要:文章针对人工智能大模型本地化部署的安全需求,系统研究了基于DeepSeek 大模型的完整解决方案。通过分析Linux+Ollama+DeepSeek + Docker + OpenWebUI的技术架构,文章提出了知识库构建中检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)与微调技术的协同应用方案,设计了包含网络边界安全、操作系统安全和大模型自身安全的三维防护体系。文章研究结果为人工智能大模型的安全部署提供了可复制的实践框架,特别适合对数据隐私和系统稳定性要求较高的应用场景。
摘要:在数字化转型背景下,智慧博物馆建设已成为博物馆高质量发展的核心路径。鉴于相关理论研究与政策探讨已较为充分,文章将重心转向实践层面,选取国家博物馆为案例,系统分析其以信息系统为切入点,通过构建综合管理、核心业务与运维保障三大平台推动智慧化转型的全过程路径。文章重点从顶层设计出发,深入剖析系统建设中面临的关键技术与管理问题,揭示建设过程中的共性难题并提出下一步改进方向。该案例展现了国家博物馆的智慧化实践,为其他博物馆的智慧化建设提供了思路与参考。
摘要:针对现有视频实例分割方法在提取视频中存在遮挡、运动模糊和目标外观变化等复杂场景,文章提出基于空间特征增强和时间融合的视频分割算法。该算法通过引入空间注意力模块,自适应学习特征图中各空间位置的重要性权重,增强对目标区域的特征表达并抑制背景噪声的干扰。文章提出基于时间融合的自适应卷积算法,利用视频的前后帧时间信息提升分割的稳定性和一致性。文章的研究成果已经在公共数据集中进行了实验验证,所提方法显著提升了复杂场景下的分割精度。
摘要:传统的冲击地压危险性预测方法易受非稳定弹性冲击影响,导致预测精度降低。为此,文章研究了双层 Stacking算法在冲击地压危险性预测中的应用。该方法通过冲击显现模型计算三向应力弹性冲击,划分非稳定危险状态预测分区,结合随机森林和XGBoost算法,在双层 Stacking 框架下推导危险发生条件。此外,引入注意力机制动态调整模型输出权重并利用莫兰指数估算预测结果的空间自相关性,以提升预测精度。实验结果表明,1#在 3.01~3.2 s出现危险性信号,预测与实际一致,精度高,该方法在均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和准确率方面均优于传统方法,预测精度显著提高,能够为冲击地压的预警提供可靠依据。
摘要:针对智能变电站中变压器寿命退化过程的复杂性与不确定性问题,该方法研究了一种融合Weibull寿命分布模型与贝叶斯网络的设备寿命预测方法。该方法选取运行温度、负载率与油中溶解气体总量3个变量作为影响寿命的主要因素,构建了以变量函数形式定义的多变量Weibull寿命分布模型,基于该寿命模型构建了贝叶斯网络。实验结果表明,该方法在预测精度、稳定性及模型解释性方面均具备良好表现,为复杂工况下的电力设备寿命管理提供了可行的建模路径与分析工具。关键词:Weibull分布模型;贝叶斯网络;多变量建模;变压器;剩余寿命估计
摘要:学生群体聚类是实现学生综合评价的重要基础,文章提出了基于自组织映射(Self-OrganizingMap,SOM)神经网络的学生群体聚类方法,从专业能力、技能水平、实践能力以及社交能力4个层面构建12维特征属性的学生数据集,利用主成分分析对数据降维,降低数据复杂度,然后借助SOM神经网络对降维后的数据进行聚类分析,使相似特征的学生映射到输出层相邻区域,实现不同类型学生的自动聚类。实验结果表明,该方法能够挖掘学生群体内在结构与特征规律进行群体分类,为个性化教学、学生综合素质评价等提供科学的数据支持与分析手段。
摘要:为提高访问控制中的数据响应速度,降低数据访问风险,文章引进改进型默克尔树结构,对隐私大数据细粒度访问控制方法展开设计。根据隐私大数据集合,建立隐私大数据模糊集合隶属度函数;引进改进型默克尔树结构,建立分布式账本架构下的隐私大数据的存储模型;将访问控制逻辑编码为可自动执行的智能合约,实现权限管理的动态化与精细化,完成基于智能合约驱动的动态访问细粒度控制。对比实验结果表明,该方法可以在缩短访问控制响应时间的基础上,降低隐私大数据访问中的风险并提高数据吞吐量,满足访问控制过程中数据实时处理的需求。
摘要:由于现有检索方法检索适配度低,模型拟合效果差,文章提出了基于深度迁移学习的图书文献信息资源跨域检索方法。文章引入深度迁移学习技术,提取当前图书文献信息的深层特征。通过预训练模型微调与特征融合,可成功提取图书文献信息的深层特征。通过多源数据集聚类和加权向量组合控制,对图书馆文献信息资源的检索过程进行了改进。实验结果表明,计算得到的检索结果适配度维持在 97% ,符合预期要求;损失曲线平滑,且训练损失与验证损失之间的差距较小,体现了设计模型在文章任务中的良好拟合效果,能有效满足用户在不同场景下的检索需求,帮助用户更快找到所需的文献资源。
摘要:信用信息修复是企业重塑信用、恢复信誉的重要途径,但其政策面广且规则复杂,使得信用修复难度大、效率低。针对此问题,文章提出了一种基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)的信用信息修复智能体设计方法。该方法通过创建信用修复政策和规则知识库,构建信用修复方案生成工作流并应用提示(Prompt)工程增强生成效果,实现了信用修复知识问答和方案生成智能体。应用结果表明,该智能体能够为企业信用修复提供智能、高效、准确的支持。
摘要:针对老年人跌倒检测问题,文章提出了一种基于多源数据融合的老人行为安全监测系统。系统融合毫米波雷达的人体质心和可穿戴设备采集的加速度、角速度等数据,采用多级决策检测算法实现对跌倒行为的高效、准确识别。实验结果表明,该系统对4类典型跌倒动作的检测准确率均超过92% ,而且能够有效降低误报率,为居家养老安全监测提供了可靠的解决方案。关键词:多源数据融合;毫米波雷达;可穿戴设备;多级决策检测算法
摘要:为了实现复杂工业环境下制造设备速度参数的受控,文章基于S7-200smartPLC控制器和无线路由终端,配合由旋转编码器和转动轮组成的传感机构,采用自研PC上位机软件,开发了一套能够实现远程操作的线速度测量系统。经计量后在 10~1000mm/s 的速度范围内的示值误差扩展不确定度为 1% 。该远程线速度测量系统具有成本低、精度高、稳定性好、灵活度和信息化程度较高的特点,实现了对激光切割设备和焊接设备速度参数的受控,解决了制造过程中制造设备速度参数受控的痛点难点。
摘要:文章针对移动端Web应用面临的高性能与可维护性需求,提出基于MVCS(ModelViewController Store)模式的组件化设计方案。研究通过理论分析与实证验证相结合的方法,解析MVCS架构中数据存储层(Store)对移动端数据持久化的优化机制,继而采用WebComponents技术构建可复用组件库。实验以书籍信息管理系统为案例,通过对比传统MVC与MVCS架构的性能数据表明:组件复用率超过 80% ,首屏加载时间缩短了 50% 以上。由此可见,MVCS与组件化的结合有效解决了移动Web开发中状态混乱与性能瓶颈问题,为同类应用提供了可复用的技术方案。
摘要:在现代工业与智能电网管理过程中,要想保证系统稳定地运行,就要实时监控电气设备,提高设备的管理效率。然而,传统监控方法已经无法满足日益增长的需求,要使用新技术对电气设备进行远程监控。文章设计了基于物联网的电气设备远程监控系统,包括硬件选型、软件设计等。文章还阐述了各软件的具体设计环节,利用这些功能模块的集成,能够实时监控电气设备的运行状态,提高电气设备的运维效率,降低故障的发生概率,促进工业自动化与智能电网的发展。
摘要:针对低零值绝缘子带电更换工作仅依靠人工的问题,文章设计了超特高压输电线路耐张绝缘子带电更换机器人。该机器人采用模块化设计,能够在单串绝缘子上行走。文章分析了更换耐张绝缘子的原理,根据人工更换的动作步骤,匹配设计了机器人更换耐张绝缘子动作流程并进行了机械臂受力校核分析,确保取放绝缘子的安全。同时,采取不同模块电源间的抗干扰措施,保证机器人工作的稳定性。文章研制了机器人样机,通过在实际线路上进行应用试点实验。结果表明,该机器人能够在带电环境下顺利完成耐张绝缘子的更换,相较于传统人工作业,作业效率提升 50% ,作业人数减少3人。
摘要:在人工智能飞速发展的技术背景下,文章设计了一款基于OpenMV的六轴机械臂控制系统。系统硬件以OpenMV模块中STM32H7为主控芯片,OV5640摄像头为视觉模块,总线舵机机械臂为执行机构。软件设计基于Python语言,OpenMV对目标颜色立方体进行识别和数据处理后,发送控制指令,总线舵机机械臂根据控制指令,将目标颜色的立方体夹取至指定位置。实验结果表明,系统的成功率达到 96.3% ,满足机械臂抓取要求。
摘要:三相Y型电路的电力负荷感性负载功率因数cos φ 偏低,无功补偿的方法存在诸多不足,文章提出了一种基于霍尔效应的三相电路无功I-U(电流-电压)转换方法。运用三相电路、RLC串并联电路和集成运放的基本理论,绘制霍尔效应式 I-U 转换电路框图,建立数学模型,使用Multisim电路仿真软件分析、调整合理的配置参数。流过负载的相电流在霍尔元件的作用下与直流基准电压源信号进行加法运算,叠加成交直流信号;负载两端的相电压经过输入保护和方波放大电路,控制三极管的工作状态,输出开关信号;2组信号共同驱动核心放大器和滤波电路,实现 I-U 转换。根据输出 I-U 的相位关系,计算并联电容器的合适参数,有效提高功率因素 cosφ ,实现无功补偿。
摘要:文章针对传统视频分析技术效率低、适应性差的问题,提出人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术赋能的系统解决方案。通过“预处理-建模-推理”三层架构突破时空特征解析、多模态融合与语义理解难题,构建全链路智能分析体系。文章创新研发模块化技术中台与弹性算力系统,实现算法与行业知识的解耦重构,支持跨场景敏捷部署。在安防、广电、工业领域形成标准化实施路径,验证了风险预警、内容管理、设备监测等场景的应用价值。文章提出的自主进化技术框架在生成式AI增强、联邦学习协同与智能决策融合等方面进行了开创性的探索,为智慧城市发展提供了理论基础,也为自适应系统进化开辟了新方向。
摘要:针对传统多主同步集群在海量数据场景下面临的性能受限与单点失效问题,文章研究了基于Service-Oriented Architecture架构的Cluster多主同步集群方案,以提升数据存储与处理效能。研究剖析 SOA架构的技术特性及其在海量数据管理中的适配性,进一步解析多主同步集群的运行机制与实现逻辑,重点提出基于SOA架构的集群设计框架与落地策略并通过实验测试验证其性能表现与稳定程度。结果显示,该架构方案具备高数据可靠性,可有效支撑海量数据的高效存储与管理需求,为大规模数据集群的技术优化提供了实践借鉴。
摘要:随着社区电气安全问题日益凸显,文章针对社区关键用电节点设计了一套基于多源传感器的物联网(Intermet of Things,IoT)系统,涵盖感知层、网络层与平台层3个核心结构,实现对温度、电流、电压及漏电流等关键参数的实时采集与传输。在理论层面,文章深入探讨了多源数据融合方法,进而基于融合特征构建隐患识别模型,采用机器学习算法对电气安全隐患进行分类判别并进行了算法仿真。关键词:物联网;多源传感器;电气安全;隐患识别;机器学习
摘要:随着5G技术的迅猛发展,通信基站数量急剧增加,基站能耗管理因此面临巨大挑战。文章提出一种基于GIS数据的通信基站能耗异常自动预警方法。该方法通过ArcGIS平台整合基站空间位置信息,设备参数及实时能耗数据构建基站能耗空间分布模型,研究团队结合历史能耗数据和环境因素建立基于机器学习算法的能耗预测模型,通过比较实际能耗与预测值的偏差实现能耗异常的自动检测与分级预警。应用效果表明,该方法能有效识别基站能耗异常,同时能为通信基站的节能管理和运维优化提供科学依据。
摘要:针对VHDL代码自动生成过程中存在冗余逻辑多、耗时长的问题,文章研究了公钥密码系统的VHDL代码自动生成技术。该技术先将输入的明文通过IP变换,再利用公钥密码机制对传输数据进行加密与解密。将公钥密码系统中的重复代码片段封装为可配置模板并基于VHDL2XML工具生成系统配置文件。代码生成时,采用单一模块实现一次迭代,重复执行16次,完成整个加密流程。通过读取模块信息,依据简单与多元映射规则,实现中间模型到目标模型的映射,提取出对应的数据,完成动态部分的替换操作,最终输出高质量的VHDL代码。实验结果表明,该方法可以生成语义功能正确、质量高的VHDL代码且生成代码错误数为0,生成时间约为 320s ,能极大地节省编码的时间。
摘要:为应对公共数据授权运营中日益凸显的网络安全风险,文章基于协同治理与委托代理理论,构建多主体风险识别框架,剖析了风险生成的深层机理。研究发现,治理碎片化与激励不相容是导致数据泄露、滥用等风险的关键动因。据此,文章提出了一套覆盖“事前防范—事中控制—事后追责”的全周期风险防控机制。该机制的核心在于通过构建多元协同、激励相容和动态适应的治理路径,确保各方权责清晰、行为可控。结论表明,该系统性方案能够有效平衡公共数据的安全与价值,为完善我国数据要素治理体系提供有益参考。
摘要:在无线通信网络安全管理过程中,主要通过特征库匹配完成注入式攻击检测,但是该方法受限于固定的特征规则,最终给出的检测结果F1值较低。因此,文章提出无线通信网络注入式攻击自动检测新方法。该方法首先通过离散小波变换,实现网络流量信数据的分解与重构,去除原始数据中包含的噪声信息,再应用相像系数法提取、重构信号异常特征,最后将特征信息输入深度卷积神经网络,通过卷积运算、池化运算和分类预测,完成注入式攻击自动检测。实验结果表明,该方法输出的自动检测结果F1值大于0.9,展现了优越的攻击检测性能。
摘要:对标新工科对工程思维能力培养的要求,结合江西省电子信息产业数字化转型人才需求,文章以边缘计算智能车为载体,构建了“基础-进阶-拓展”三级实践任务体系,创新高职嵌入式课程实践教学改革路径,能显著提升学生的系统设计能力与工程问题解决能力,增强了课程内容与产业岗位能力需求的契合度,为培养适应电子信息产业高素质技术技能型人才提供新路径。关键词:实践教学改革;工程思维;高职嵌入式课程;边缘计算智能车
摘要:当前,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术正成为驱动变革和创新的关键力量,这也要求艺术设计专业在产教融合的过程中呈现出以服务产业与区域发展为核心、以主体互联为机制、以资源共享与利益互融为内容的变化。但是目前艺术设计专业尚未适应这一内涵变化,其教学仍呈现出缺乏行业主导动力、教育资源整合困难、高校人才培养脱节和技术融合存在障碍等问题。为落实这一生态重构,艺术设计专业产教融合可通过构建产教融合立体化合作体系、建立需求驱动型合作机制与构建双向赋能的协同创新体系等途径,提升学生就业竞争力,从而进一步完善人才培养生态体系。
摘要:数字经济时代给高职人才培养提出全新要求,传统产教融合模式在时空分离与信息不对称等方面存在结构性矛盾。文章通过分析技术应用和教学融合适配性问题、校企数字化协同标准化缺失状况、职业能力数字化评价复杂性以及师资瓶颈等挑战,构建涵盖数字化课程内容重构、教学资源建设、校企协同机制、教学效果评估的完整方案。该研究运用知识图谱技术重组课程模块,建立基于云平台的协同工作环境,设计多维度评价体系,为高职教育数字化转型提供系统性解决路径。
摘要:针对Python教学案例自动分类与推荐中存在的推荐精度较低的问题,文章提出了基于深度学习的Python教学案例自动分类与推荐方法。文章通过估算Python教学案例资源分布密度,确定Python教学案例资源分布状况,在此基础上采用密度聚类算法对Python教学案例自动分类并利用深度学习对Python教学案例进行深度挖掘,实现对Python教学案例的个性化推荐。实验证明,文章方法折损累计增益(DiscountedCumulativeGain,DCG)不低于0.6,召回率不低于 95% ,可以实现对Python教学案例精准分类与推荐,能够满足用户的Python学习需求。
摘要:为了促进新质生产力的快速发展,社会企业对于具备创新思维、技术专长及跨领域能力的复合型人才的需求愈发强烈。构建职业教育专业教学资源库是学校和企业“双主体”培育人才以及实现产业与教育深度融合的重要支撑与保障。文章以河北软件职业技术学院人工智能技术应用专业教学资源库建设为例,深入剖析其建设意义、必要性及建设基础、建设思路、实施路径、应用成效。资源库建设具有开发特色培训模块、构建智能分析模型与评测资源、打造面向岗位实战资源等特色与创新点,为人工智能专业教育教学改革、人才培养及产业发展提供有力支撑,对推动信息技术与人工智能教育深度融合具有重要参考价值。
摘要:不同学生的学习风格与技能水平存在显著差异,且教学资源包含不同类型和不同难度层次的内容,导致推荐的“钳工实践”教学资源与实际需求匹配度较低,存在推荐精准性欠缺的问题,难以保证课程教学效果。为此,文章提出基于用户特征挖掘的“钳工实践”课程个性化资源推荐方法。该方法依据学习者的基本信息和学习行为数据,利用用户特征挖掘方法从学习兴趣偏好、学习能力和学习进度3个维度分析学习者对“钳工实践”课程的学习偏好;利用信息检索和信息挖掘技术提取教学资源的特征,通过用户特征融合确定教学资源推荐标签的概率分布,结合映射函数完成教学资源标签的设定;结合资源推荐标签之间的相似度,构建教学资源推荐模型,预测“钳工实践”教学资源对目标学生的推荐分数,将推荐分数较高的教学资源推荐给学生,以此完成“钳工实践”课程教学资源的个性化推荐。实验结果显示,利用所提方法进行“钳工实践”课程教学资源推荐得到的推荐命中率高于 80% ,与学生实际学习需求具有较高的匹配度,推荐精准度较高。