简介：摘要：推荐系统作为信息过载时代的重要工具，一直是研究和创新的热点。本文阐述了推荐系统领域主流算法的研究与创新。首先介绍了传统的协同过滤和内容过滤方法，然后重点关注了基于深度学习的推荐算法，如神经协同过滤（NCF）和深度内容过滤。此外，本文还讨论了推荐系统中的新兴趋势，包括多模态推荐[6]、增强学习[2]和可解释性推荐[7]。研究表明，深度学习在提高推荐性能方面取得了显著进展，但也面临着数据稀疏性和可解释性的挑战。未来的研究方向应聚焦于克服这些挑战，以提高推荐系统的效率和用户体验。

简介：摘要：本文针对军事领域信息处理中的要素抽取问题展开研究，提出了一种基于自然语言处理和机器学习的要素抽取算法。通过文本分析和模式识别，该算法能够有效地从海量军事文本中提取出关键的实体、事件和关系要素。我们将算法应用于军事情报分析和决策支持，取得了显著的效果。本文旨在介绍该算法的设计原理、实现方法以及在军事领域的应用，为军事情报处理和决策提供新的思路和方法。

简介：摘要：屏蔽门在我们的生活中被广泛使用，无刷直流电机为其提供主要的动力来源，本文基于屏蔽门的电机控制系统进行研究，在传统PID控制算法的基础上，提出了对于无刷直流电机转速的模糊PID控制算法，并通过建立MATLAB/Simulink模型仿真验证，得出采用模糊PID控制算法拥有更好的控制效果。

简介：摘要：近年来，随着科学技术的发展，从传统的人工识别方法到自动识别方法，目标识别已成为研究的热点之一，识别的准确性和效率大大提高。计算机视觉技术中目标识别是重要应用，已在各个工业领域得到应用。为了检测特定的环境和目标，由于恶劣条件的复杂性，没有针对其多种环境的通用算法。

简介：

简介：摘要：本文探讨了如何对Python开发的算法模型进行实时监控，以了解其对服务器资源的使用情况。首先介绍了监控算法模型运行的基本方法，包括系统资源监控、进程监控和日志分析。接着，详细讨论了整体框架设计和算法模型监控实施策略，并提出了针对监控结果进行性能优化的策略。最后，对未来监控和性能优化技术的发展进行了展望。

简介：摘要：智能交通信号控制算法是现代城市交通管理的重要组成部分，通过利用实时交通数据，能够显著提高交通信号的优化水平。本研究针对现有交通信号控制算法的不足，提出了一种基于交通流量实时优化的新算法。该算法能够动态调整交通信号时长，以适应不同时间段和路况下的交通流量变化，从而提高通行效率，减少车辆等待时间和排放量。通过仿真实验验证，该算法在高峰时段与非高峰时段均表现出良好的适应性和优化效果。研究结果表明，基于实时交通数据的智能信号控制算法能够有效改善交通状况，为未来智能城市交通管理提供了有力支持。

简介：摘要：经验模态分解（EMD）算法是由 NE. Huang 等人提出的一种将信号分解成特征模态的方法,它不以任何已经定义好的函数作为基底，而是将所分析的信号x(t)分解为一组本征模函数(Ci)和一个残余项（rn），涵盖了原始振动信号在各种时间尺度上的局部细节特征 。可以用于分析非线性、非平稳的信号序列，具有良好的时频特性。在基于经验模态分解(EMD)的基础上，利用k均值算法实现故障类型和故障程度的正确分类。

简介：摘要：本文提出了一种基于计算机深度学习视觉改进算法的图像识别方法，用于电子显微镜照片中AI杂质检测分析。该方法优化了传统的图像识别算法，并改进和优化了unet神经网络，在传统unet模型中增加了transformer，增强实际场景中模型的泛化能力，大大提升了识别的准确率和不同场景下的泛化性 。新模型和算法还具备更好的通用性，可以有效避免缺陷产生的视觉误差。实验结果表明，该方法具有显著的优点和效果。

简介：[摘要] 通过将电力系统的用户数据进行分类整理，并筛选出了高用电量用户与低电量用户。该项目设计了用户、电力系统、管理员三个界面并基于SpringBoot框架进行实现。通过所采集到的电力使用数据进行分类得到了高电量用户与低电量用户，随后采用回归拟合预测算法对用电量进行预测。

简介：摘要：本文探讨了传感器技术与自动控制算法在机械设备与自动化领域的集成优化。首先介绍了传感器技术的概述，包括其在设备监测、生产控制等方面的作用与应用案例。然后分析了自动控制算法的常见类型及其特点，以及与传感器数据的集成优化方法。最后，通过实际案例展示了集成优化技术在机械设备与自动化系统中的应用，并指出了其对提升生产效率、产品质量和智能化水平的重要意义。

简介：摘要：本文研究建筑智能化系统中的传感器数据融合与信息处理算法。通过对传感器数据的采集和处理，建筑智能化系统能够实时监测和控制建筑内部环境，提高能源利用效率，增强建筑的安全性和舒适性。本研究关注传感器数据的融合与信息处理算法，旨在提高系统的准确性、稳定性和响应速度。研究结果表明，该方案能够有效融合多个传感器的数据，并提供准确可靠的信息用于建筑智能化系统的控制与管理。

简介：摘要：社会和科学技术的快速发展离不开能源，传统能源（如石油、煤炭等）已经不能满足人类日益增长的物质需要，急需寻求新型的可再生绿色能源来弥补或者代替传统能源。太阳能是一种新兴的可再生绿色能源，太阳能光伏发电系统是一种以太阳能为主要能源的新型发电系统，此系统可以与电网系统直接连接并网运行，但是其输出特性不仅与负载有关，而且还受外部环境的影响。因此，为了提高光伏系统的光电转换效率，对太阳能光伏最大功率点跟踪控制技术（MPPT）进行研究是非常重要的。本文着重分析目前常用的几种MPPT控制算法。

简介：摘要：本文结合图论、目标规划等相关知识，为解决游客单源多目的地的出游最优路径规划问题，建立以行程时间、游玩景区时间、返程时间的累计时间最小为约束条件的目标规划模型，采用Floyd算法进行模型的求解，并通过具体实例验证，最终得出最优路径的总花费时间为379分钟，为游客出游最佳路线的制定提供了个性化服务，同时也为单源多目的地多目标路线规划问题提供了解决思路。

简介：摘要:本文针对在邻居用户协同评分识别数据极端稀疏的大环境下运行传统应用协同推荐过滤度量推荐评分算法可能存在的一些弊端,从如何提高不同邻居之间用户评分识别率的准确性角度出发,对目前传统用户相似性平均度量推荐方法特点进行大胆改进,在此方法基础上创新提出一种基于用户相关性平均值的协同推荐过滤算法。实验分析结果表明,该分析算法不仅能有效增强居民邻居推荐用户在居民推荐结果中的品牌影响力,有效帮助提高邻居推荐结果精度,改善邻居推荐结果质量。

简介：摘 要：通常我们所了解的人脸识别算法是指将人的五官特征或者局部特征经过图像处理，上传到系统后端，再和数据库的人脸照片进行比对，最终识别出所需要的类别。人脸识别算法比较广泛应用于监控、公安系统、考试系统、门禁检查、身份识别等领域，而基于特征提取的人脸识别算法是人脸识别系统中的关键部分，接下来我们将通过本文了解一下关于人脸识别算法的特征提取需要注意的事项。

简介：【摘要】随着我国民航事业的快速发展，新监视系统的研发与应用已是必然趋势。本文首先对多点定位技术 MLAT 与其他监视技术进行了比较，说明了多点定位技术的优势，并对其最具代表性的两种算法 Taylor 算法和 Chan 算法进行了深入研究以及仿真对比分析，提出了一种约束初值高精度迭代目标定位算法或者称为协同算法，即把 Chan 算法得到的初始解应用于 Taylor 算法，从而得到精度更高的目标位置。

简介：摘要 :

简介：摘要：交流伺服的控制系统能够将控制方式变得高端，这是因为在其应用中，充分具备了响应速度较快、定位精准度较高的特点，而伺服系统中电子元件、电机等技术有了较高发展，也给了伺服控制系统带来了新时代下的革新。本文基于双模控制算法，来对交流伺服系统的电机控制提出新的控制算法，该种算法能够将控制系统进行性能上的大幅提高。

简介：