摘要:为满足射频老炼系统对输入信号源宽频带、低相噪的应用需求,文章以锁相环芯片LMX2595为核心开展宽带信号源设计。首先,阐述锁相环频率合成技术的工作原理,进而完成宽带信号源的硬件电路与软件程序设计;其次,通过搭建验证测试平台,对信号源的频率、功率及相位噪声等指标进行实测。结果显示:测试频点频率准确度达 100% 1kHz 频偏处相位噪声优于 -90dBc/Hz 10kHz 频偏处相位噪声优于 -100dBc/Hz ,各项指标均满足射频老炼系统的宽带信号源应用需求,为射频老炼系统提供了可靠的信号源解决方案。
摘要:在解决通信网络虚假数据入侵问题时,若仅利用卷积神经网络进行入侵检测,可能会因忽略数据相关性信息而导致最终F1值较低。因此,文章提出基于注意力机制的通信网络虚假数据入侵智能检测方法。针对通信网络数据流进行解析,划分不同类型的字段并对每个字段进行One-Hot编码处理和卷积神经网络学习,全面捕获数据流特征。利用核主成分分析算法在特征空间内进行挖掘,筛选出贡献率较高的特征信息,构建基于注意力机制的智能检测模型,将筛选后的特征模型进行自适应分类,即可完成通信网络虚假数据入侵检测。实验结果表明:该方法给出的虚假数据入侵智能检测结果F1值超过了0.88,基本满足了通信网络入侵检测的质量要求。
摘要:在对农业温室环境低功耗控制时,仅对温室静态功耗展开分析难以展现功耗的动态特性,导致方法的控制性能不佳。对此,文章研究一种基于LoRa无线通信技术的农业温室环境低功耗控制方法。该方法应用LoRa无线通信技术,实时监测农业温室的环境数据,将监测到的数据进行传输,计算传输功耗和通信功耗,建立LoRa无线通信模块的功耗函数,计算农业温室多个设备的实时功耗函数,构建农业温室环境动态功耗模型。文章应用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型对农业温室环境在一段时间内的功耗进行预测,设计温室功耗控制器;设定传递函数等控制参数,实现对温室功耗的实时控制。实验结果表明,设计的方法在实际应用中能够有效控制农业温室功耗处于低功耗状态下,控制后的功耗抑制比为 75.26% ,具有广阔的应用前景。
摘要:文章针对消防应急救援场景下的通信瓶颈,提出宽窄带融合通信系统解决方案。通过异构网络动态接入与智能资源调度技术,构建天地一体化立体覆盖网络,攻克传统单一制式通信系统的覆盖盲区与多业务并发难题。系统集成双模终端、智能中继节点与多源数据融合平台,实现高层建筑火灾场景的定向波束穿透、化工厂防爆区域的电磁兼容通信以及自然灾害现场的自组织网络快速重构。
摘要:传统的移动 IPv6 切换时延优化方法在网络规模扩大时优化效果有限,不能有效缩短切换时间,为此,文章提出了基于 SRv6(Segment Routing IPv6)可编程技术的移动 IPv6切换时延优化方法。文章分析移动IPv6切换时延产生环节,确定导致切换时延产生的关键因素。以此为依据设计优化方法,包括利用SRv6可编程技术采集信息实现移动IPv6切换预测,依据预测结果结合网络拓扑进行切换路径规划,优化信令交互流程以降低时延。实验结果表明,文章提出的优化方法能有效降低移动IPv6切换时延,减少切换期间的丢包率,展现出良好的性能优势,为提升移动IPv6的服务质量提供了有效解决方案。
摘要:随着教育强国建设的深入推进,开放教育作为提升全民素质的重要途径,其教学质量保障问题日益受到关注。文章针对开放教育中图片型作业的抄袭问题,提出了一种基于人工智能的学生评价系统。该系统利用图像处理和深度优先搜索算法,能够快速准确地识别学生作业中的相似性,为教师提供高效的教学评价工具。通过在计算机网络课程作业数据集上的实验验证,该系统在提高查重效率和准确性方面表现出显著优势,为开放教育提供了技术支撑。
摘要:文章构建了融合人工智能与数据中台的高校图书馆精准阅读推广服务平台。平台基于图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)对读者兴趣和行为进行深度建模,实现个性化资源的精准推荐;同时结合生成式人工智能(Artificial Intellgence,AI)技术,提供自然语言交互的智能问答与辅助决策功能。依托数据中台整合图书馆全域数据,实现数据的统一采集、治理与分析,支撑推荐算法与服务模块的高效协同。平台设计“我的阅读空间”作为读者可视化服务与交互操作的前端平台,集成个性化推荐、智能问答和行为反馈等功能,实现服务内容的动态优化与闭环响应。
摘要:大型船舶陆上试验规模庞大,参与人员范围广,生产作业类型多,设备设施能量大而杂,单纯依靠人力难以实现对现场“人机环”的全方位、全时段管控。为解决这些难题,文章提出了大型船舶陆上试验安全智慧系统。该系统借助数据汇总分析、智能算法、感知技术,全面管控试验现场人、设备状态,清晰呈现陆上试验平台运行情况,实现管理可视化、智能化,有效提升试验现场管理效率。
摘要:针对全局静态环境下,仓储物流移动机器人采用A\*算法进行路径规划时存在路径冗余点多、搜索效率低、转折角度大等缺陷,文章提出一种改进 A* 算法的仓储物流机器人路径规划方法。文章建立栅格形式的仿真模型并采用传统 A* 算法进行路径规划,引入多种准则对路径节点进行删除和新增优化,使规划路径转折角度最小,更加符合仓储物流机器人运动学规律。基于优化后的节点信息确定局部优化子区域,在每个栅格内进行局部路径优化。文章通过MATLAB软件建立仿真系统,从局部路径规划性能、搜索效率以及转折角度等几个方面将本文算法与传统算法进行对比。仿真结果表明,改进后算法具有良好的局部路径规划性能,转折角度更小,在动态环境下仓储物流机器人仍具有较高的搜索效率。
摘要:文章旨在构建高效智能的大数据驱动流域水资源管理平台架构,采用数据湖仓一体化存储、分布式计算和实时流处理技术,设计了包含数据采集预处理、存储管理、分析挖掘和安全保障的五层架构体系。以东江流域为例进行验证,平台将洪水预报精度提升 59.4% ,预报计算效率提升 80% 以上;水资源联合调度年均发电效益提升 4.5% ,复杂调度方案计算效率提升 87.5% ,对大数据技术在水资源管理领域的应用具有重要参考价值。
摘要:车辆重识别软件系统的传统单体架构存在扩展困难和维护成本高等问题,因此,文章设计了基于模块化架构的解决方案,构建了包含特征提取、特征匹配、数据管理、用户界面等核心模块的分层架构体系,通过采用标准化接口来实现模块间的松耦合协作。在系统实现过程中,集成深度学习框架构建特征提取组件,运用混合相似度度量来优化匹配算法,引入局部敏感哈希技术以提升检索效率。基于VeRi-776数据集的实验显示,模块化架构在200并发用户条件下平均响应时间为 387ms ,识别准确率达到 94.2% ,与传统架构相比,在响应时间、资源利用率、故障恢复能力方面分别提升 25.0% 、28.0%.73.1% ,这证明了模块化设计具有显著效果。
摘要;随着电力市场开放程度加深与交易复杂性持续加剧,交易决策的难度与挑战性显著提升,文章聚焦于基于数据共享模式下的电力交易辅助决策系统研究与设计,通过分析当前电力交易市场现状及其数字化转型需求,论证了电力交易数据共享对电力交易决策支撑的关键作用,分析并提出了电力交易辅助决策系统架构,提出了解决电力交易数据共享、数据分析处理以及电力交易合规预警决策等问题的关键技术,旨在为电力交易领域的数字化转型提供支持,助力提升交易效率与决策科学性。
摘要:文章针对云计算环境下数据存储隐私泄露风险高、权限管控松散等问题,设计了一种基于云计算的计算机网络安全存储系统。文章采用 Xeon 8.0G 服务器、SQLSever2020数据库与B/S架构搭建了系统运行环境,功能涵盖身份认证、数据安全检测、网络数据加密以及文档安全存储等。实验结果表明,该系统安全性高,能够准确检测数据潜在风险,且数据处理效率高、响应迅速,可满足大规模数据安全存储需求。
摘要:协同过滤的教学资源推荐难以充分学习用户需求与资源之间的关联,导致生成的推荐列表准确度并不理想。为了缓解这一问题,文章提出了深度学习算法下计算机类课程教学资源自动推荐方法。采用 jieba分词工具得到教学资源的分词,通过词频的计算,筛选出教学资源的关键词。通过建立教学资源之间的关联关系,实现资源标注处理。结合用户行为特征分析其对教学资源的行为偏好,通过相似度计算,利用协同过滤的方法初步选择出评分较高的教学资源。在深度学习算法的迭代优化下,进一步调整推荐内容,生成最终的推荐列表。测试结果表明:该方法推荐结果的归一化折损累计增益(Negative Data Correlation Graph,NDCG)指标平均为0.942,用户对于推荐资源的平均学习时间为63.7min,验证了该方法推荐结果的准确度。
摘要:传统的测试用例生成方法大多依赖于人工编写的方式,在大规模软件下难以保障生成效果。因此,文章提出基于改进遗传算法的软件测试用例自动生成方法。文章构建了一个基于路径覆盖的软件测试用例自动生成问题的数学模型,设计自适应遗传算子改进遗传算法,利用改进后的算法求解模型,实现对软件测试用例的自动优化生成。实验结果表明,设计方法在提高软件测试用例生成数量、程序覆盖率、资源利用率等方面具有显著优势,验证了该方法的有效性和优越性。
摘要;现有推荐方法性能较差,为此,文章研究了基于改进协同过滤的校企合作教育资源协同推荐。深度挖掘学生与教师的偏好与需求等多维度信息,构建用户画像。构建资源模型,结合关联规则挖掘,实现对校企教育资源的管理。运用改进协同过滤推荐方法,融合语义相似度和用户行为相似度,提升推荐能力。实验结果表明,实验组计算得到的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)值在0.4以下;实验组的F1值达到0.8,整体优化了数据推荐效果。在推荐过程中,平衡学校的教学目标和企业对人才的实际需求。
摘要:由于现有学评教模型平均响应时间久,决策分析与解决(Decision Analysis and Resolution,DAR)值小,文章设计了基于关联数据挖掘的学评教辅助决策支持模型。模型运用关联规则挖掘算法获取评教数据的信息并运用多目标优化方法将目标数据进行处理,使得决策者发现目标之间的相互关系。同时,模型通过Pareto解集的分离和偏好解集的选择,辅助教师做出更为精准的教学决策。实验结果表明,在用户并发访问的负载达到6000的条件下,模型平均响应时间小于1.5s,满足设计目标;DAR达到 90% ,表明模型生成的决策建议具有较高用户认可度。因此,基于关联数据挖掘的模型能够生成高实用性的决策建议,显著提升教学质量。
摘要:排灌台区用电历史数据复杂,若分析过程中未充分融合多源数据、分群方式单一,会降低预测精度。为此,文章提出基于多维数据台区画像的预测方法。文章整合气象、农业、电网3类数据构建台区多维特征画像,全面反映台区用电特征,运用模糊C均值聚类算法,以欧氏距离衡量相似性,通过迭代更新隶属度矩阵和聚类中心实现排灌台区灵活分群。针对分群结果,文章采用局部加权散点图平滑(LocallyWeighted Scatterplot Smoothing,Loess)方法,用三次核函数加权处理邻域数据点,经加权最小二乘回归提取日月用电量时间序列趋势分量,去除趋势后对剩余序列进行季节性分解。文章对趋势分量进行平稳性检验与差分处理,构建自回归积分滑动平均(AutoRegressive Integrated MovingAverage,ARIMA)模型预测;利用历史数据简单平均预测季节分量,将二者预测值相加并经指数变换得到原始用电量预测值。实验结果显示,时间序列模型的用电量置信区间覆盖率最终收敛到0.94,表明该方法具备较理想的预测效果。
摘要:在远程教学平台中,利用平台采集图像的像素位置可能导致数据完整性较低,为此,文章提出基于改进RSA算法的远程教学平台信息加密存储方法。该方法对远程教学平台的数据信息进行转化聚类处理,以提取信息特征向量。提取的特征向量结合改进RSA算法,设计函数动态生成数据加密密钥并构建最优加密空间,确定加密存储机制,生成子密钥用于不同加密阶段或数据块,以此完成远程教学平台信息加密存储。实验结果表明,设计方法的数据存储空间平均降低 35% ,加密后与原始PPT教学资源体积差值仅0.1MB,能更好保持数据完整性。
摘要;舰舶作为海上重要交通与军事工具,其卫星图像的自动实时识别意义重大。针对卫星图像中舰舶像素少、信息少导致的漏检、错检问题,文章提出改进的 YOLOv7小目标检测模型:引入Transformer思想,用CoTNeT重构主干网络,实现轻量化并优化视觉表示,损失函数改为 SIoU以提升速度与精度。实验结果表明,改进模型在SSDD数据集上FLOPs为原模型的2/5;测试集精度 96.3% ,召回率91.8% ,0.5IoU的mAP达 95.8% (较原模型提升 2.7% ), 0.95mAP 提升 4.8% ;FPS提高1.388倍,适用于实时检测。
摘要:工业物联网(Industrial Intermet of Things,IoT)中通信故障具有突发性与结构依赖性,提升节点异常状态的预测精度对保障IIoT系统的稳定运行具有重要意义。文章构建了基于图神经网络(GraphNeural Network,GNN)的通信故障预测模型,提出了通信图建模方法。该方法设计了多层图卷积结构与注意力机制,构建了多类别故障标签并实现动态图序列预测。实验结果表明,该方法在预测准确率、故障识别能力与推理效率方面优于传统模型,可以有效感知节点间拓扑与状态演化关系,在工业通信网络中具备部署价值与应用前景。
摘要:电力行业作为国家关键基础设施的重要组成部分,其网络安全防护能力的强弱直接关系到国家能源安全的稳定保障。然而,传统等级保护测评方法在评估电力系统实际防护能力方面存在明显的局限性,难以全面反映系统在真实威胁环境下的安全防护水平。文章采用定量分析方法,深入构建了攻防演练测评有效性评估模型,通过对23家不同规模电力企业的深入测评数据分析,系统验证了攻防演练测评方法在实际应用中的有效性。研究结果清晰表明,攻防演练测评方法能够有效发现传统测评方法遗漏的 78.3% 的高危漏洞,测评有效性指数达到0.85的较高水平,显著提升了电力行业网络安全等级保护测评工作的准确性和实用性。
摘要:随着大数据时代网络安全的威胁愈加严重,传统的安全态势感知技术已逐渐无法满足实际需求。文章在深入分析大数据背景下网络安全隐患及关键技术的基础上,提出一种融合了大数据计算机网络环境下的恶意流量安全态势感知技术。基于该方案进一步完成相应的软件代码设计和开发、系统落地实施,最后经过严格实际测试验证了系统性能,实现了对当前计算机接入的所有网络流量、本地恶意病毒进行快速准确的感知、对CPU和内存的使用情况进行实时监测,为数据安全、网络稳定提供强有力保障。
摘要:针对静态资源分配策略的资源调度效率较低问题,文章提出物联网架构下高校后勤资源多目标调度方法。通过划分资源可用域,计算资源相似度并聚合以增强资源管理适配性;构建深度强化学习算法下的优先级评估机制,结合资源效用、SLA及路径规划等量化指标确定资源调度优先级;基于云-边-端协同架构,采用边缘计算与分布式资源调度策略,构建双目标优化模型,利用改进型稳态遗传求解算法,实现物联网架构下高校后勤资源多目标调度。实验结果表明,任务数超40时所提方法任务完成时耗最低;在30、50、70任务负载下,功耗均低于对比方法;迭代超过80次时,所提方法适应度值迅速趋近最优解,收敛性更优。
摘要:在人工智能(Artificial Intellgence,AI)技术快速发展的时代背景下,研究聚焦高职医学信息技术教学重构,系统分析揭示了推动教学变革的四大驱动因素:国家政策提供制度框架、行业智能化转型提出人才新要求、数字技术与智能技术发展奠定技术基础,学生个性化发展需求推动教学模式革新。针对重构过程中面临的技术支撑不足、教师数字素养滞后、评价体系适配性差及伦理安全风险等挑战,研究提出以下数字化教学重构方案:在教学目标上,确立知识、技能与素养3个维度的目标体系;在教学内容上,设计基础、技能与拓展三大模块化内容体系;在教学模式上,构建融合AI技术的“备学-主学-辅学-拓学”四阶教学模式。该重构方案探索并构建了高职医学信息技术教学改革的理论-实践融合框架,旨在为相关改革提供一种建设性的参考。
摘要:针对高校“C语言程序设计”课程教学中长期存在的知识碎片化、实践孤岛化、评价单一化三大痛点,文章提出“图谱导航·角色赋能”数智化教学范式。通过深度融合动态知识图谱与多角色协同机制,重构"线上 + 线下”混合式教学流程,以期能为数字化教学改革提供借鉴和参考。关键词:人工智能;知识图谱;多角色协同;C语言;项目化教学
摘要:树莓派凭借ARM架构及丰富接口资源,为学生理解微控制器通信、中断处理及时钟同步等底层原理提供实践平台,但传统开发模式面临调试效率低、代码不规范以及技术前沿性不足的瓶颈。为此,文章提出在“嵌入式系统原理与应用”课程中融入Visual StudioCode-AI(VSCode-AI)的双轨融合教学模式,对教学内容、教学方式与教学评价3方面进行改革,该模式通过在树莓派上部署VSCode 智能开发环境(集成实时语法纠错与动态编译监测功能)并融合语音识别引擎与大模型实现语音指令驱动代码生成。实践验证表明,该模式使调试效率提升,生成代码在Raspberry PiOS环境下 100% 编译执行,有效解决了技术脱节与开发效率低问题。
摘要:文章探讨了人工智能(Artificial Intelligence,AI)与高校“计算机基础”课程教学的融合路径。当前,该课程存在内容滞后、教学方法单一、忽视学生个体差异及实践薄弱等问题。为此,文章通过增加AI前沿线上资源,设计融合AI与课程知识的项目,应用AI工具及构建知识图谱等方式,定制个性化学习方案。实践显示,学生学习积极性和阶段考核成绩显著提升,为培养数字时代人才提供了支撑。
摘要:在数字化战略与“两性一度”高阶育人要求的双重驱动下,传统“Python程序设计”课程面临任务驱动不足、思政融入生硬、创新能力培养乏力等瓶颈。文章提出以大语言模型(Large LanguageModel,LLM)为核心的“人工智能(Artificial Intellgence,AI)隐形助教”方案,可以通过嵌入课前精准备课、课中沉浸探究、课后诚信闭环及全景价值评价4个环节,实现学生计算思维、数字化素养与家国情怀的同步提升。同时,文章对方案实施过程中可能面临的挑战及应对策略进行了深入细致的分析说明;对方案作为可复制、可推广的公共编程课程范式并拓展应用于其他公共基础课程的前景进行了展望。