简介：

简介：摘要

简介：摘要：本文通过连续布置连接体，使连接体层间互相连接，将双塔连体结构简化为每层具有4自由度的串并联刚片体系，以二次型性能函数为目标函数，使用遗传算法，得到了连续布置的连接体的最优布置位置和支座及层间的最优刚度和阻尼系数。通过这些最优参数可以实现对结构平动位移和扭转位移的同时控制。本文选取一个算例，采用两种方案进行对比。使用本文方法优化后，结构的平动和扭转位移在地震时降低近四成。

简介：摘要：通过对人脸识别算法在ROS服务机器人上的应用分析，得出了其具备个性化服务、高效安全监控及自然人机交互三个方面的主要优势。实现原理主要从人脸检测定位、特征提取编码及特征匹配识别三点进行，机器人能够精确识别用户身份，并为用户提供定制化服务，确保场所安全，保证双方交互更加偏向于智能和自然。将人脸识别算法在ROS服务机器人上的运用优势与实现原理进行结合，并在应用期间积累相应的数据，能够确保人脸识别算法持续性优化。

简介：摘要：图像识别在现代计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，然而，实时性能一直是深度学习算法在图像识别中面临的挑战之一。本研究旨在探讨如何优化深度学习算法的实时性能，以提高图像识别的效率和响应速度。我们通过分析深度学习算法的基本原理和结构，结合硬件加速和优化技术，提出了一系列策略和方法，以实现在有限计算资源下的高性能实时图像识别。研究结果表明，通过适当的算法选择、模型压缩、并行计算以及硬件加速等措施，可以显著提高深度学习算法在实时图像识别中的性能，为各种应用场景提供了更高效的解决方案。

简介：摘要：图像识别技术实施的载体是计算机，随着计算机功能的不断拓展和强大，人工智能技术应运而生，得益于先进机器设备和科学技术的双重加持，传统的图像识别方式逐渐向更迅速、更准确转变。计算机能够对既定目标处理系统前端获取的条码或指纹等图片，进行分类处理和分析识别。在信息呈现爆发式增长趋势的现代社会，融入人工智能算法的图像识别技术，让计算机对烦琐物理信息的快速、自主处理成为可能，并越来越多地渗透和影响着人们的日常生活。

简介：摘要：本文探讨了信息安全与加密算法在现代网络通信、云计算和大数据环境中的重要性与应用。首先介绍了对称加密算法、非对称加密算法和哈希算法的基本原理与特点。其次，重点阐述了在网络通信中安全传输协议的选择与配置、端到端加密技术以及移动设备安全通信等方面的应用探索。接着，探讨了在云计算环境下的数据安全保障以及大数据安全处理与加密技术的应用情况。最后，强调了不断创新与完善信息安全体系的重要性，以及构建安全可信的信息社会的迫切需求。

简介：摘要：本文探讨了人工智能在电气工程领域的算法、应用、挑战和展望。首先介绍了机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，以及深度学习算法如CNN、RNN和深度强化学习。随后分析了其他人工智能算法如遗传算法、支持向量机和聚类算法。接着探讨了人工智能在电力系统、电机与驱动、电子设备与电路设计、智能感知与控制系统中的应用。在挑战方面，指出了数据质量、模型解释和硬件算法融合的问题。最后，展望了未来的发展趋势，包括跨学科合作、端到端解决方案和自主智能系统的发展。综上所述，人工智能为电气工程带来了巨大的机遇和挑战，未来将持续推动电气系统向智能化、自动化方向发展。

简介：摘要：本文探讨了深度学习与机器学习算法在通信网络中的应用。首先介绍了通信网络的基本架构，包括通信设备、传输介质和通信协议等。随后，分析了深度学习与机器学习在通信网络中的多个应用场景，包括信道估计与均衡、调制识别与解调、资源分配与功率控制等方面。在信道估计与均衡方面，深度学习算法能够准确建模复杂信道特性，提高信号接收质量。在调制识别与解调方面，深度学习通过学习大量信号样本，实现准确识别和解调调制信号。资源分配与功率控制方面，深度学习算法能够智能优化资源利用，提高系统效率。接着，讨论了机器学习算法在通信网络中的应用，包括监督学习算法在网络优化、无监督学习算法在资源管理、强化学习算法在网络控制等方面的应用。

简介：摘要：在信息化时代背景下，大数据与云计算技术的发展，对如何在大规模网络流量中实现数据安全高效传输提出了更明确的要求。传统网络架构采用分布式控制方式，但过多的分布式控制会给网络管理带来不便。如今，数据类型多样化、来源复杂化以及传输突发性等特征日益明显。企业通常以互联网为通信渠道与运营平台。随着数据异常流量下的系统问题增加，网络攻击和非法访问行为时常发生，最终导致网络通信发生故障，给企业带来不便。

简介：摘要：随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉和深度学习在人脸识别、视频监控等领域得到了广泛的应用。深度学习是一种基于数据驱动的学习算法，具有良好的泛化能力和自我学习能力，在图像处理、机器视觉等领域具有良好的应用前景。因此，将深度学习算法应用到视频监控中，能够提高系统的识别准确率，有助于在实际生活中提高安防监控系统的安全性。本文针对深度学习算法的视频监控人脸识别系统展开研究，供同行参考。  

简介：摘要：图像处理技术是计算机视觉技术的重要组成部分，与传统的计算机视觉算法相比，其具有运算速度快、运行效率高、运算精度高等特点。随着科技的发展和人们生活水平的提高，图像处理技术也得到了快速发展，使得图像处理技术在各行业领域得到了广泛应用。基于计算机视觉算法的图像处理技术主要是利用计算机和图像处理技术对图像进行分析和处理，从而提高图像信息处理效率和准确性。该文主要从图像的获取、分割和提取、优化、跟踪等四个方面，对基于计算机视觉算法的图像处理技术进行研究。通过对该技术进行研究，能够提高人们生活水平，推动社会经济快速发展，从而为人们提供更多便利。

简介：摘要：随着机器学习技术的快速发展，其在各个领域的应用也日益广泛。心理健康作为现代社会关注的重点之一，机器学习算法的应用为其提供了新的解决思路和手段。本文旨在探讨机器学习算法在心理健康领域的应用研究，包括其在心理健康评估、预测及干预等方面的应用，并分析其面临的挑战与前景。

简介：摘要：指纹识别是生物识别技术中的重要部分，然而，传统的光学和电容式指纹成像技术在一些特定环境中存在诸多问题，导致指纹识别的准确性降低。微波雷达，因其良好的材料穿透特性，成为具有潜力的新型指纹成像技术。为了进一步提升微波雷达指纹识别的准确性，本研究对微波雷达信号处理算法进行了深入探讨。采用了不同的信号处理算法，如预处理算法、特征提取算法以及比对算法进行实验对比。结果表明，新型的预处理算法可以有效地提升信号质量；改进后的（PCA）算法[y1]显著提升了识别准确性；同时，运用新提出的特征比对算法，进一步提高了微波雷达指纹识别的稳定性。

简介：摘要：随着城市化进程的加速和汽车保有量的持续增长，交通拥堵问题日益凸显，给人们的出行带来了极大的不便。传统的交通管理方式已难以满足现代城市交通的需求，因此，本研究旨在通过大数据技术的应用，探索智能交通管理与调度算法的优化，以缓解交通拥堵问题，提高交通运行效率。

简介：摘要：现今，无源测向技术因其自身所具备的优点被应用的越来越广泛，相关的研究文献也从各自角度提出了提高测向精度的方法，但较少考虑被测机动目标自身的运动特性。本文在相位干涉仪测向算法基础之上，结合被测机动目标运动特性建立系统模型。由于系统非线性，提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)针对机动目标的相位干涉仪测向算法。经仿真表明，新提出算法较常规相位干涉仪测向方式测向精度有明显改善。

简介：摘要

简介：摘要：在当今世界，随着航空业的迅猛发展和全球飞行器数量的不断增加，空中交通管制系统面临着前所未有的挑战。随着航空出行的日益普及，传统的空中交通管理方法已经显得力不从心，而且由此带来的空中拥堵、燃油浪费以及潜在的安全风险成为制约航空业可持续发展的关键因素。因此，对空中交通管制中的飞行器轨迹进行优化成为当前研究的焦点之一。随着计算机科学和数学建模技术的不断进步，研究人员在空中交通管制领域提出了各种各样的飞行器轨迹优化算法。这些算法的目标是通过合理规划飞行器的路径，提高空中交通系统的运行效率，降低能源消耗，减轻拥堵并增强飞行安全性。传统的线性规划方法和启发式算法为问题提供了一些解决方案，但是随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究开始尝试将其引入飞行器轨迹优化的领域，以期取得更为卓越的成果。

简介：摘要：随着计算机技术的飞速发展，人工智能逐渐成为了人们关注的焦点。人工智能的研究目标是使计算机具有人类的智能，从而能够自主地完成各种任务。机器学习作为实现这一目标的关键技术，得到了广泛的研究和应用。机器学习通过训练数据和算法模型的优化，使计算机能够从数据中学习规律，从而实现对新数据的预测和分类。

简介：摘要：本文探讨了大数据挖掘算法在社交媒体分析领域的广泛应用。随着社交媒体的普及，越来越多的信息和数据在这个平台上产生，这为研究者和决策者提供了宝贵的机会来了解用户行为、趋势和情感。大数据挖掘算法的应用使得从海量社交媒体数据中提取有价值的信息变得可能。