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基于随机采样一致算法的卡车车厢点云分割 被引量：1
1
作者 耿磊 杨梅 +1 位作者 肖志涛 张芳 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第2期72-77,共6页
针对卡车种类多且车厢形变不易分割的问题,提出了基于随机采样一致(RANSAC)算法的分段式分割方法。首先将车厢面进行等分获得多个近似平面的面片,利用Kd-tree建立面片点云之间拓扑几何关系,将点到平面的欧式距离作为判断准则,通过距离... 针对卡车种类多且车厢形变不易分割的问题,提出了基于随机采样一致(RANSAC)算法的分段式分割方法。首先将车厢面进行等分获得多个近似平面的面片,利用Kd-tree建立面片点云之间拓扑几何关系,将点到平面的欧式距离作为判断准则,通过距离阈值对面片进行初始分割;然后设计角度阈值结合RANSAC算法对面片进行优化合并,实现多类型卡车车厢精确分割。实验结果表明:本文设计的卡车分割模型能够对多种类型的卡车车厢进行分割,其中对于双面卡车、四面卡车以及五面卡车的车体尺寸信息的最大相对误差分别为0.048、0.031和0.046 m,测量精度满足工程需要。 展开更多
关键词 物料装车 激光雷达 点云分割 RANSAC算法
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基于CTN的航班保障时间资源协同规划
2
作者 黄邦菊 杨正媛 +1 位作者 林子怡 杨敏 《航空计算技术》 2025年第2期6-11,共6页
为提高机场地面保障资源的合理高效利用,缓解天气原因下的航班延误带来的时间资源冲突,建立了基于选择时间网络(Conditional Temporal Net,CTN)的多航班地面保障模型,该模型较简单时间网络可以根据不同的条件进行选择。通过冲突检测与... 为提高机场地面保障资源的合理高效利用,缓解天气原因下的航班延误带来的时间资源冲突,建立了基于选择时间网络(Conditional Temporal Net,CTN)的多航班地面保障模型,该模型较简单时间网络可以根据不同的条件进行选择。通过冲突检测与消解以及时间解耦算法得到时间规划方案。实例仿真结果表明:基于CTN的多航班保障模型求解得到的时间规划方案能减少航班延误导致的时间资源冲突,同时其时间规划满足要求,且相关保障服务的规划总时间得到了有效地缩短。 展开更多
关键词 航班保障 航班延误 时间网络 时间资源协同规划 时间规划方案
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基于布谷鸟算法的云存储任务分配研究
3
作者 王涛 王谦 +2 位作者 贾正锋 杨海波 贾军营 《长江信息通信》 2025年第8期70-72,共3页
在云存储系统中,任务分配的合理性对服务器集群的负载均衡和资源利用效率至关重要。为了提升云存储集群的效率提出了一种基于优化布谷鸟算法的云存储任务分配方法,目标是最小化系统负载均衡评价函数,实现任务在服务器间的高效分配。该... 在云存储系统中,任务分配的合理性对服务器集群的负载均衡和资源利用效率至关重要。为了提升云存储集群的效率提出了一种基于优化布谷鸟算法的云存储任务分配方法,目标是最小化系统负载均衡评价函数,实现任务在服务器间的高效分配。该方法利用布谷鸟算法的全局搜索能力,通过Levy飞行生成新的任务分配策略,并结合自适应混沌扰动机制,引入分布熵以避免陷入局部最优解,从而获得全局最优分配方案。通过动态调整任务分配,该方法有效实现了负载均衡。实验结果表明,与传统方法相比,优化布谷鸟算法显著提高了系统负载均衡性,缩短了任务完成时间,并降低了单点过载风险,为大规模云存储集群的资源调度提供了高效、可靠的解决方案。 展开更多
关键词 云存储 布谷鸟算法 负载均衡 适应度函数
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一种向量索引支持的时态知识图谱高效搜索方法
4
作者 朱红 胡新雨 +3 位作者 高莉莎 张强 徐晓轶 朱盟盟 《计算机技术与发展》 2025年第2期138-145,共8页
知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)将实体和关系表示为低维、连续的向量,使机器学习模型能够轻松适应知识图谱(Knowledge Graph,KG)的搜索任务。然而,在大规模知识库(Knowledge Base,KB)的搜索密集型应用中,现有的模型大多... 知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)将实体和关系表示为低维、连续的向量,使机器学习模型能够轻松适应知识图谱(Knowledge Graph,KG)的搜索任务。然而,在大规模知识库(Knowledge Base,KB)的搜索密集型应用中,现有的模型大多侧重于提高在静态KG上搜索的准确性,忽略了在动态时态知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)上搜索的时间效率。为此,提出了一种向量索引支持的TKG高效搜索方法,以提高在TKG上的搜索效率。具体来说,首先,将实体,关系和时间信息映射到向量空间,并利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)学习关系类型的时间感知,从而建立了具有时间信息感知与关系联合编码的TKG向量库。然后,利用向量数据库建立大规模TKG的向量索引库(IndexIVFFlat)。注意,该索引通过聚类操作来划分搜索空间,以提高知识的搜索效率。最后,在拥有高效索引的TKG上通过相似度计算执行近似性搜索与实验评估。结果显示,该方法在时间效率上优于未建立索引的方法,且在搜索准确度上优于一些强相关的方法。表明,该向量索引库的建立在保证了搜索准确性的前提下提高了在TKG上的搜索效率。 展开更多
关键词 知识图谱嵌入 时态知识图谱 索引 搜索 向量数据库 机器学习
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肺癌免疫治疗疗效的智能预测:现状、挑战与未来方向
5
作者 杨菀婷 段建雄 +4 位作者 武炜 赵涓涓 强彦 赵慧兰 孔晓梅 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第5期821-838,共18页
【目的】免疫治疗,特别是免疫检查点抑制剂(ICIs),作为一种颇具前景的持续抗肿瘤治疗策略,为肺癌患者带来了新的治疗希望。然而,该疗法高成本、显著的毒副作用以及疗效的个体化差异成为临床实践中的重大挑战。因此,准确预测个体患者对... 【目的】免疫治疗,特别是免疫检查点抑制剂(ICIs),作为一种颇具前景的持续抗肿瘤治疗策略,为肺癌患者带来了新的治疗希望。然而,该疗法高成本、显著的毒副作用以及疗效的个体化差异成为临床实践中的重大挑战。因此,准确预测个体患者对免疫治疗的反应成为当前研究的热点。随着人工智能(AI)技术在医学领域的成功应用,越来越多的研究证据表明,借助AI技术能够更有效地预测免疫治疗的疗效。【结果】本文综述了目前在免疫治疗疗效预测方面的研究进展与实际应用,重点涵盖了基于分子标志物和驱动基因改变的间接预测方法,以及基于临床结果和随访影像数据的直接预测模型。同时,本文还探讨了AI在免疫治疗领域所面临的挑战及未来的研究方向,旨在为疗效预测研究提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 人工智能 免疫检查点抑制剂 生物标志物 非小细胞肺癌 疗效预测
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基于流体质点浓度方差的射流泵混合程度分析
6
作者 黄呈棋 王乐 +2 位作者 程怀玉 赵凯 龙新平 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-284,共7页
准确评价射流泵内两股流体间的混合程度是研究其混合特性的前提,一个通用性强、准确度高的混合程度评价方法对于射流泵式混合器的优化设计以及高效混合工况参数的选取具有重要指导意义。通过逆向追踪技术实现了流体质点溯源,提出了基于... 准确评价射流泵内两股流体间的混合程度是研究其混合特性的前提,一个通用性强、准确度高的混合程度评价方法对于射流泵式混合器的优化设计以及高效混合工况参数的选取具有重要指导意义。通过逆向追踪技术实现了流体质点溯源,提出了基于拉格朗日观点的流体质点浓度方差混合程度评价方法,并利用该方法对不同时刻、不同工况射流泵各截面上的混合程度进行了分析。结果表明,流体质点浓度方差方法对不同流量比、不同面积比的截面混合程度的对比分析具有很好的适用性。不同时刻同一截面上的混合程度随时间的变化很小,瞬时速度场的变化对混合程度的影响较小,但混合程度随着流动向下游发展逐渐增大。在吸入管及喉管前段,各工况由于流核稳定,混合程度增长速度平缓;在喉管末端,流量较小的工况流核消散较快,混合程度提升也较快。 展开更多
关键词 射流泵 质点追踪 混合特性 数值模拟 拉格朗日观点
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边缘计算网络安全技术的创新与自适应防御机制 被引量：2
7
作者 叶勇 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第1期43-45,139,共4页
边缘计算因其接近数据源进行实时处理而成为解决云计算实时性难题的关键技术。然而,它也面临着多种安全挑战,如终端渗透、数据篡改等。为此,基于边缘计算网络建立了一种针对边缘计算网络的动态、异构冗余防御机制,通过增强组件多样性、... 边缘计算因其接近数据源进行实时处理而成为解决云计算实时性难题的关键技术。然而,它也面临着多种安全挑战,如终端渗透、数据篡改等。为此,基于边缘计算网络建立了一种针对边缘计算网络的动态、异构冗余防御机制,通过增强组件多样性、动态调度和维护异构储备,提升系统安全性,灵活应对威胁,确保网络稳定安全。当检测到攻击时,系统根据动态调度算法替换受损组件,消除攻击环境。通过MatLab仿真验证了该机制的有效性,特别是在高丢包率环境下,随着冗余度的增加,攻击者的成功率显著下降,证明了该防御机制的安全性和有效性。 展开更多
关键词 边缘计算 安全防御 网络安全 信任度
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基于组稀疏的地下浅层震动波衰减反演重建方法
8
作者 郭陈莉 李剑 +3 位作者 孔慧华 臧丹枫 刘瑞 马明星 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期64-70,共7页
在进行地下浅层震动场区域衰减反演成像过程中,由于地下介质复杂、测点稀疏以及空间区域较大,造成了在稀疏测点条件下的重建精度难以保证。针对上述问题,提出联合代数重建算法结合组稀疏正则化(SART-GSR)的方法来实现稀疏测点条件下衰... 在进行地下浅层震动场区域衰减反演成像过程中,由于地下介质复杂、测点稀疏以及空间区域较大,造成了在稀疏测点条件下的重建精度难以保证。针对上述问题,提出联合代数重建算法结合组稀疏正则化(SART-GSR)的方法来实现稀疏测点条件下衰减反演成像。首先结合地下浅层衰减层析原理建立数学模型;其次利用SART算法对其进行求解得到衰减特征向量估计值;在SART结果的基础上,使用GSR对其进行优化处理。通过实验验证,将SART-GSR算法与SART算法的重建效果进行对比,均方根误差从0.027下降到0.004,峰值信噪比从24.40 dB提高到了38.12 dB。结果表明,SART-GSR算法相较于SART算法能够提升地下浅层衰减反演重建精度,对地下浅层衰减反演重建具有一定的应用参考价值。 展开更多
关键词 衰减反演重建 联合代数重建算法 组稀疏 字典学习
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基于岗位核心能力培养的课程体系构建——以昆明工业职业技术学院大数据技术专业为例
9
作者 吕凤花 赵树权 《无线互联科技》 2025年第6期109-112,共4页
随着大数据技术的飞速发展,社会对大数据技术人才的需求日益增长,大数据相关人才短缺成为制约我国大数据产业发展的关键因素。文章以大数据技术专业基础课程模块为例,探讨了高职院校大数据技术专业如何构建基于岗位核心能力培养的课程体... 随着大数据技术的飞速发展,社会对大数据技术人才的需求日益增长,大数据相关人才短缺成为制约我国大数据产业发展的关键因素。文章以大数据技术专业基础课程模块为例,探讨了高职院校大数据技术专业如何构建基于岗位核心能力培养的课程体系,通过研究不同职业岗位的核心技能需求,提出构建对策和原则,分层次分模块对课程体系进行设计,在课程体系中融入“岗课赛证”内容,以提升学生的实践能力和综合素质,满足大数据行业的社会需求。 展开更多
关键词 岗位核心能力 大数据技术 构建对策 分层次分模块 专业课程体系
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云量子机器学习研究进展
10
作者 杨俊鸿 王帮海 钟志 《广东工业大学学报》 2025年第3期1-11,共11页
随着量子计算和信息技术的飞速进步,云量子机器学习作为一种新兴解决方案,为资源受限的用户通过远程量子服务器处理量子机器学习任务提供可能,同时确保了数据与模型的隐私保护。本文较全面地展示了该领域的最新研究动态,从量子内积和变... 随着量子计算和信息技术的飞速进步,云量子机器学习作为一种新兴解决方案,为资源受限的用户通过远程量子服务器处理量子机器学习任务提供可能,同时确保了数据与模型的隐私保护。本文较全面地展示了该领域的最新研究动态,从量子内积和变分量子算法的基本理论出发,分析了基于量子内积的多种云量子机器学习和云变分量子算法的实施细节与应用实例。文章还讨论了当前技术面临的挑战,并对未来的研究方向提供了展望。 展开更多
关键词 云量子机器学习 隐私保护 量子内积 变分量子算法
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隐私保护的电动汽车充电行为安全预测方法
11
作者 郭静 顾智敏 +1 位作者 朱道华 梁伟 《电讯技术》 北大核心 2025年第7期1033-1041,共9页
随着电动汽车的迅速发展,充电基础设施成为新型城市基建的发力方向,而充电桩的选址定容是充电基础设施建设的核心问题之一。在此过程中,电动汽车充电行为的预测尤为重要。但由于用户的充电行为数据具有隐私性,而当前研究构建的预测模型... 随着电动汽车的迅速发展,充电基础设施成为新型城市基建的发力方向,而充电桩的选址定容是充电基础设施建设的核心问题之一。在此过程中,电动汽车充电行为的预测尤为重要。但由于用户的充电行为数据具有隐私性,而当前研究构建的预测模型中欠缺对这一重要因素的考虑,导致敏感信息泄露。针对此问题,提出了一种隐私保护的电动汽车充电行为及充电桩需求安全预测方法。首先,通过充电行为拟合充电负荷特性的概率密度函数;其次,结合Paillier同态加密,利用蒙特卡罗算法进行隐私保护的充电负荷预测;最后,根据负荷预测结果,采用粒子群优化算法对区域充电桩布局进行优化遍历,安全地得到充电桩预测结果。仿真实验结果表明,所提方法能够在保障用户隐私的情况下取得良好的负荷预测准确度,其中最大误差为11.9%,最小误差为2.8%;相较于现有方案,安全性提升的同时预测误差降低了32.98%。 展开更多
关键词 车桩网 数据隐私安全 充电负荷预测 同态加密 充电桩布局优化 粒子群优化
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一种基于终端策略的近似涟漪扩散算法
12
作者 王瑞祥 张盈斐 +1 位作者 李航 胡小兵 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1762-1770,共9页
针对k最短路径问题(k-SPP)的高效求解需求,提出了一种基于涟漪扩散算法(RSA)的改进方法。首先,对原始RSA进行优化,限制每个节点产生的涟漪数量以提高计算效率,形成近似涟漪扩散算法(ARSA)。其次,提出一种终端策略H T,通过对节点分层并... 针对k最短路径问题(k-SPP)的高效求解需求,提出了一种基于涟漪扩散算法(RSA)的改进方法。首先,对原始RSA进行优化,限制每个节点产生的涟漪数量以提高计算效率,形成近似涟漪扩散算法(ARSA)。其次,提出一种终端策略H T,通过对节点分层并设置不同的涟漪上限,以权衡最优性和计算效率。同时,利用模糊推理系统(FIS)根据网络特征动态设置终端策略H T,提高算法适用性。仿真实验结果表明,在网格网络、随机网络、小世界网络及无标度网络中,终端策略H T能有效提升ARSA的性能,而模糊推理系统则实现了终端策略的快速设置。现实网络的实验验证了改进算法在求解k-SPP上的高效性和可靠性,为复杂网络环境中的路径规划提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 k最短路径问题 近似涟漪扩散算法 终端策略 模糊推理系统 路径规划
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NSGA-SA:模拟退火增强型多目标优化算法及其热处理应用
13
作者 陈杰 庄百亮 +2 位作者 杨保华 朱柏崴 唐恒耀 《软件导刊》 2025年第9期87-98,共12页
在热处理工艺(淬火等)中,工艺优化的核心难点在于硬度最大化与能耗最小化之间的目标冲突。传统非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在处理该问题时,面临早熟收敛、解集分布不均等问题,难以满足现场对解集多样性、全局搜索能力及实时决策的需求... 在热处理工艺(淬火等)中,工艺优化的核心难点在于硬度最大化与能耗最小化之间的目标冲突。传统非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在处理该问题时,面临早熟收敛、解集分布不均等问题,难以满足现场对解集多样性、全局搜索能力及实时决策的需求。为此,提出一种融合模拟退火(SA)机制的改进算法——NSGA-SA。首先,将SA的温度衰减机制与Metropolis概率接受准则嵌入NSGA-Ⅱ的进化流程,使模型能在高温阶段进行广泛的全局探索,在低温阶段加速局部收敛,从而提升解集的多样性和收敛精度;其次,引入自适应温度调度策略、混合选择及越界反射修正机制,达成全局探索与局部精细优化之间的平衡。实验表明,在标准测试函数和热处理工艺优化案例中,NSGASA在超体积(HV)、世代距离(GD)和解集熵(SE)等核心性能指标上,显著优于原始NSGA-Ⅱ和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D),所获得的均匀分布的帕累托解集可直接应用于制造执行系统(MES)或数字孪生平台,为多目标工艺决策提供有效支持。 展开更多
关键词 多目标优化 NSGA-Ⅱ 模拟退火 概率接受机制 热处理工艺优化 算法融合 解集多样性
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基于IDBO-TCN-LSTM的短期光伏功率预测
14
作者 周新宇 姜志航 +1 位作者 白峻铭 梁宏涛 《计算机技术与发展》 2025年第7期125-132,共8页
为了解决光伏功率预测中存在的不稳定性和波动性问题,以及长短期记忆网络(LSTM)在参数确定方面的困难,该文提出了一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络相结合的短期光伏功率组合预测模型。首先,利用Tent... 为了解决光伏功率预测中存在的不稳定性和波动性问题,以及长短期记忆网络(LSTM)在参数确定方面的困难,该文提出了一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络相结合的短期光伏功率组合预测模型。首先,利用Tent混沌反向学习策略对蜣螂算法的种群进行初始化,以提高算法的探索能力和多样性;引入莱维飞行和动态权重因子更新解决原始算法收敛慢和易陷入局部最优的问题;引入高斯-柯西变异对最优个体进行扰动,增强全局搜索能力。其次,选择获得感受野更大的TCN作为特征提取层,以捕捉更加复杂的时间序列模式。最后,采用改进蜣螂优化算法优化LSTM网络模型的参数设置,建立IDBO-TCN-LSTM组合预测模型并在澳大利亚光伏数据集上进行仿真实验。对比结果显示,该模型在处理短期光伏预测任务的预测精度上优于其他模型。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 TENT映射 Levy飞行 变异策略 光伏功率预测 深度学习
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B/S架构下基于LSTM-AE算法的网络安全监控研究
15
作者 谢晓丽 姚兴平 《成都工业学院学报》 2025年第3期33-38,共6页
针对现有网络安全监控算法存在的检测率低、时间开销大等不足,设计了一种基于长短时记忆网络自编码器(LSTM-AE)的网络数据安全监控算法。首先,在B/S架构下设计监控网络的层次结构,再构建LSTM深度网络模型,LSTM的门控结构设计可在隐含层... 针对现有网络安全监控算法存在的检测率低、时间开销大等不足,设计了一种基于长短时记忆网络自编码器(LSTM-AE)的网络数据安全监控算法。首先,在B/S架构下设计监控网络的层次结构,再构建LSTM深度网络模型,LSTM的门控结构设计可在隐含层的训练中确保数据流连续更新,并有针对性地同步选择数据状态;其次,利用AE对LSTM模型进行性能优化,在AE的编码和解码过程中提取输入数据的深层特征,并实现对不同类别攻击数据特征的筛选区分。实验结果显示,LSTM-AE算法的检测率、误报率、召回率等指标均优于传统算法,且总体检测时间开销控制在100 s以内。 展开更多
关键词 深度网络模型 编码器 门控 特征 时间开销
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基于自适应权重和随机负采样的图卷积网络推荐算法
16
作者 李卫强 李相晖 +1 位作者 庞娜 马铭 《北华大学学报(自然科学版)》 2025年第2期262-272,共11页
推荐算法能够有效提升信息传递效率。目前,基于图卷积网络(GCN)的协同过滤推荐模型通常未考虑每个节点所扮演角色具有不同的重要性和权重;此外,在模型损失优化过程中容易出现样本不平衡,负样本远多于正样本,导致模型存在一定程度上的过... 推荐算法能够有效提升信息传递效率。目前,基于图卷积网络(GCN)的协同过滤推荐模型通常未考虑每个节点所扮演角色具有不同的重要性和权重;此外,在模型损失优化过程中容易出现样本不平衡,负样本远多于正样本,导致模型存在一定程度上的过拟合问题,限制了推荐性能。为了更好地提高推荐算法的推荐性能,提出一种基于自适应权重和随机负采样的图卷积网络推荐模型(ANS-GCN)。该模型可以在模块中计算节点权重,以捕获不同节点的重要性权重,是一种方便的即插即用方法;在损失优化模块融合了随机负采样策略作为辅助损失,缓解训练过程中样本类别不平衡问题,降低模型过拟合程度,提高泛化能力。在3个公开数据集上进行对比试验,结果表明,本文模型在Recall@20和NDCG@20两个评价指标上均优于基线模型。 展开更多
关键词 推荐算法 图卷积网络 协同过滤 自适应权重 随机负采样
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基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型
17
作者 李婷 王怀彬 《天津理工大学学报》 2025年第1期77-82,共6页
为了解决现有的基于图神经网络的推荐研究在利用用户的信任网络时忽略了信任关系的传递性以及存在对图节点隐含关系利用不充分等问题,提出了基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型。该模型包括节点潜在特征表示以及评级预测两个... 为了解决现有的基于图神经网络的推荐研究在利用用户的信任网络时忽略了信任关系的传递性以及存在对图节点隐含关系利用不充分等问题,提出了基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型。该模型包括节点潜在特征表示以及评级预测两个方面。用户节点的特征学习主要基于信任关系的传递特性,同时获取目标用户的一阶信任和二阶信任的评级信息并利用图神经网络对用户节点实现聚合。项目节点的特征学习首先挖掘用户项目评分矩阵中隐含的项目相似关系,再应用图神经网络对项目节点进行聚合操作。评级预测通过聚合用户和项目的节点潜在特征表示预测用户对未评分项目的评级。最后,通过在两个真实的数据集上进行实验证明了模型实现评级预测的有效性。 展开更多
关键词 图神经网络 推荐 信任传递 项目相似
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基于目标检测的飞行员驾驶异常行为检测系统
18
作者 严崇耀 《无线互联科技》 2025年第8期20-23,共4页
随着民航事业的快速发展,飞行员异常行为对航空安全的影响日益严重。为了解决这一问题,文章提出了一种基于目标检测的飞行员异常行为检测系统,该系统基于YOLOv8目标检测算法,旨在实时识别和预警飞行员在驾驶舱内吸烟、玩手机等异常行为... 随着民航事业的快速发展,飞行员异常行为对航空安全的影响日益严重。为了解决这一问题,文章提出了一种基于目标检测的飞行员异常行为检测系统,该系统基于YOLOv8目标检测算法,旨在实时识别和预警飞行员在驾驶舱内吸烟、玩手机等异常行为,从而提高飞行安全性。实验结果表明,该系统在飞行员异常行为的实时检测和预警方面具有较高的实用性和准确性。 展开更多
关键词 飞行员 异常行为 目标检测 人工智能
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虚拟现实技术在中职计算机组装与维护实训中的应用
19
作者 何苏宁 《信息与电脑》 2025年第15期161-163,共3页
随着计算机信息技术的高速发展,计算机组装与维护成为中职计算机专业的重要课程内容。但传统的实训教学有设备费用昂贵、故障排除训练形式受限、教学资源的使用率低、难以满足学生实践能力的培养需求。虚拟现实(Virtual Reality,VR)技... 随着计算机信息技术的高速发展,计算机组装与维护成为中职计算机专业的重要课程内容。但传统的实训教学有设备费用昂贵、故障排除训练形式受限、教学资源的使用率低、难以满足学生实践能力的培养需求。虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术提供了计算机组装与维护的全新教学模式。文章以VR技术为基础,对中职计算机的实训教学进行了需求分析,详细讨论了VR技术在计算机硬件仿真、虚拟组装、维护训练等方面的技术应用设计,以期对中职计算机实训课程教学提供优化参考。 展开更多
关键词 虚拟现实技术 计算机组装 维护实训 教学优化
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AI技术在河道断面测量内业中的应用
20
作者 高立超 《计算机应用文摘》 2025年第2期73-75,共3页
河道断面测量是水利工程、水文监测等领域的重要基础工作,其数据对于河流的规划、治理和管理具有重要意义。文章深入探讨了AI编程在河道断面测量中的应用。借助AI技术编写的VBA代码实现了对断面内业数据的自动化处理,显著提高了工作效... 河道断面测量是水利工程、水文监测等领域的重要基础工作,其数据对于河流的规划、治理和管理具有重要意义。文章深入探讨了AI编程在河道断面测量中的应用。借助AI技术编写的VBA代码实现了对断面内业数据的自动化处理,显著提高了工作效率与数据准确性。同时,对AI技术的应用优势进行了剖析,通过案例分析阐述了其在河道断面测量内业中的具体应用,对存在的不足及未来发展进行了探讨。 展开更多
关键词 AI编程 河道断面测量 VBA代码 数据处理
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