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使用Python制作随机提问程序的应用
1
作者 孙晓叶 鹿玉红 刘颖 《电脑编程技巧与维护》 2026年第1期38-40,共3页
结合当下人工智能的发展趋势,通过调用先进AI接口实现智能问题生成,并利用PyQt构建直观友好的用户界面。系统设计采用模块化思想,核心组件包括AI接口调用模块、问题生成算法模块和用户界面模块。设计了基于主题分类和难度梯度的随机化... 结合当下人工智能的发展趋势,通过调用先进AI接口实现智能问题生成,并利用PyQt构建直观友好的用户界面。系统设计采用模块化思想,核心组件包括AI接口调用模块、问题生成算法模块和用户界面模块。设计了基于主题分类和难度梯度的随机化算法。实验结果表明,该系统生成的问题多样化、高质量,其实用性和扩展性强。 展开更多
关键词 PYTHON语言 PyQt框架 随机提问 AI调用 界面设计
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基于RoBERTa和指针网络的中文实体与关系联合抽取方法
2
作者 陈燕 韦紫君 +3 位作者 廖宇翔 谭志湘 胡小春 宋玲 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期41-50,共10页
为了有效解决非结构化文本中实体与关系联合抽取时的三元组重叠问题,提出了一种基于RoBERTa和指针网络的中文实体与关系联合抽取方法。首先,针对实体重叠问题,基于指针网络设计了实体识别模块,将实体识别任务构建为token-pair识别问题,... 为了有效解决非结构化文本中实体与关系联合抽取时的三元组重叠问题,提出了一种基于RoBERTa和指针网络的中文实体与关系联合抽取方法。首先,针对实体重叠问题,基于指针网络设计了实体识别模块,将实体识别任务构建为token-pair识别问题,通过识别实体的开始和结束位置来提取所有可能的实体;其次,针对三元组重叠问题,设计基于多头注意力机制和Ptr-Net的关系抽取模块,将三元组(s,r,o)抽取任务构建为五元组(s_(h),s_(t),r,o_(h),o_(t))识别任务;最后,在中文信息抽取数据集DuIE上进行大量实验。实验结果表明:所提模型综合性能优于所有基线模型,其精确率、召回率和F 1值分别为81.04%、85.82%和83.36%。 展开更多
关键词 实体与关系联合抽取 RoBERTa 指针网络 自然语言处理 深度学习
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“Python语言程序设计”知识图谱的构建与学习路径优化
3
作者 陶少华 邱颖豫 +2 位作者 王敬文 姚佳明 戚佳佳 《微型计算机》 2026年第3期223-225,共3页
文章基于知识图谱技术研究了“Python语言程序设计”知识体系的构建方法与学习路径优化策略。通过分析智慧审计知识体系框架构建的技术路径和学科知识图谱的三层框架设计,结合编程教育领域知识图谱构建的实践经验,提出了“数据层—知识... 文章基于知识图谱技术研究了“Python语言程序设计”知识体系的构建方法与学习路径优化策略。通过分析智慧审计知识体系框架构建的技术路径和学科知识图谱的三层框架设计,结合编程教育领域知识图谱构建的实践经验,提出了“数据层—知识层—应用层”的Python编程知识图谱构建模型。研究采用自顶向下与自底向上相结合的混合构建方法,设计了包含基础知识、控制流程、函数与作用域、面向对象程序设计等核心模块的知识本体框架。在学习路径优化方面,借鉴目标优先路径生成算法和过程优先路径生成算法,构建了基于学习者认知水平和学习行为特征的动态推荐机制。实证研究表明,该知识图谱系统能有效提升学习者的编程思维能力和知识掌握效率,为解决编程教育中的“知识碎片化”和“学习路径单一化”问题提供了可行方案。 展开更多
关键词 Python编程 知识图谱 学习路径 个性化推荐
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AI驱动的“JavaWeb程序设计”智慧课程设计与探究
4
作者 孙丽 张域 《微型计算机》 2026年第6期148-150,共3页
文章以高职院校“JavaWeb程序设计”课程为例,分析了课程教学痛点,构建了课前图谱导学、课中人机协同以及课后AI评价的智慧教学模式,并结合AI工具设计了相应的教学活动,以提升学生的工程素养与自主学习能力。
关键词 JavaWeb程序设计 智慧教学 人机协同 工程素养
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基于对抗训练和多头注意力机制的火灾事故信息提取方法
5
作者 赵宝熙 王明达 冷高强 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第3期1307-1313,共7页
为解决火灾事故信息抽取任务中存在的实体分布不均衡、部分实体边界模糊的问题,提出一种基于对抗训练和多头注意力机制的火灾信息抽取模型RA-BMAF(residual attention-based multi-head fusion)。以264篇火灾事故报告为样本进行实体标... 为解决火灾事故信息抽取任务中存在的实体分布不均衡、部分实体边界模糊的问题,提出一种基于对抗训练和多头注意力机制的火灾信息抽取模型RA-BMAF(residual attention-based multi-head fusion)。以264篇火灾事故报告为样本进行实体标签标注,构建了火灾文本试验数据;采用RoBERTa-wwn-ext模型生成动态词向量,通过对抗训练对词向量扰动生成对抗样本,并与原始输入共同嵌入模型进行联合训练,缓解火灾样本实体分布不平衡问题;在特征提取层中通过引入多头注意力机制对BiGRU(bidirectional gated recurrent unit)模型提取的序列特征进一步优化权重分布,增强对实体模糊边界的关注;在解码层利用条件随机场预测序列特征。实验结果表明,本文模型在精确率、召回率和F_(1)上分别达83.10%、91.13%和86.89%,均优于RoBERTa-wwn-ext-BiGRU-CRF基线模型,在解决火灾事故实体提取过程中的实体不均衡和边界模糊问题上取得了显著进展。 展开更多
关键词 火灾事故文本 命名实体识别 自然语言处理 多头注意力机制 FGM对抗训练
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基于人工智能的高职软件专业课程教学改革研究
6
作者 胡霞 《移动信息》 2026年第2期71-73,共3页
人工智能作为引领新科技革命的核心驱动力,正在推动各行领域变革。针对高职软件技术专业,文中提出了以任务为牵引、以数据为驱动的课程改革框架。该框架通过人工智能驱动课程教学改革,在教学过程中重构了教学内容,利用AI赋能“课前、课... 人工智能作为引领新科技革命的核心驱动力,正在推动各行领域变革。针对高职软件技术专业,文中提出了以任务为牵引、以数据为驱动的课程改革框架。该框架通过人工智能驱动课程教学改革,在教学过程中重构了教学内容,利用AI赋能“课前、课中、课后”过程管理,并建立了基于学习分析的多元化评估体系。实践表明,该模式显著提高了学生的学习成绩和实践技能,为人工智能与职业教育的深度融合提供了可复制和可扩展的解决方案。 展开更多
关键词 人工智能 教学改革 个性化学习 多元评价
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Python程序设计课程混合式教学模式的设计与实践
7
作者 王琳 《中国信息界》 2026年第1期180-183,共4页
引言随着人工智能、大数据成为全球范围内不可忽视的发展方向,Python作为在这些领域的核心编程语言,在世界范围内实现强势发展,目前Python以23.37%的市场份额稳居编程语言市场第一[1]。在此背景下,Python程序设计课程已成为人工智能、... 引言随着人工智能、大数据成为全球范围内不可忽视的发展方向,Python作为在这些领域的核心编程语言,在世界范围内实现强势发展,目前Python以23.37%的市场份额稳居编程语言市场第一[1]。在此背景下,Python程序设计课程已成为人工智能、大数据开发、软件工程和计算机科学与技术专业的核心专业基础编程课,其课程建设质量直接影响学生后续专业课程的学习效果与专业能力培养。 展开更多
关键词 混合式教学模式 Python程序设计
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一种针对Python代码的提取与分析方法研究——理论与实证研究
8
作者 黄佳璐 邓海生 《计算机科学与应用》 2026年第1期268-280,共13页
随着人工智能与大数据技术的快速发展,代码知识结构的自动化提取与可视化分析逐渐成为程序理解、教学辅助及智能开发的重要方向。在当前软件工程与教育实践中,Python作为应用最广泛的编程语言之一,其代码所涵盖的知识点类型多样、依赖... 随着人工智能与大数据技术的快速发展,代码知识结构的自动化提取与可视化分析逐渐成为程序理解、教学辅助及智能开发的重要方向。在当前软件工程与教育实践中,Python作为应用最广泛的编程语言之一,其代码所涵盖的知识点类型多样、依赖关系复杂,传统人工解析方式效率低且缺乏系统性。为解决知识点识别不精准、代码结构难以直观呈现、知识复用程度不足等问题,本文提出一种针对Python代码的提取与分析方法。该方法通过构建专家知识库,提取Python编程中的关键知识点及其对应指令;基于抽象语法树(AST)对代码进行解析,将语法结构与知识点进行逐级匹配;通过出现频次、调用深度与依赖关系的综合权重模型计算知识点的重要程度;并基于三元组结构构建“知识点–关键指令–关系类型”的知识关联体系。随后利用NetworkX与Pyecharts等工具实现知识网络拓扑、交互式图谱与词云图的可视化呈现,使代码知识结构能够以直观、系统化的方式展示。实验结果表明,该方法能够有效揭示代码中知识点分布规律与逻辑关联,为编程教学、教材分析、智能代码分析系统等应用提供可靠支撑。本研究不仅验证了Python代码知识点可视化体系构建的可行性,还为教学管理、学习路径规划及智能编程辅助工具的发展提供了新思路。 展开更多
关键词 Python代码 知识点提取 抽象语法树 三元组 知识图谱 可视化分析
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基于YOLOv11为底层架构的零部件检测算法研究
9
作者 林德智 朱勇衡 《中阿科技论坛(中英文)》 2026年第2期71-75,共5页
近年来,深度学习技术持续突破,基于卷积神经网络与Transformer架构的目标检测模型在零部件检测领域应用日益广泛。然而,工业场景下的零部件常呈现尺度小、外观相似度高、排列密集、易遮挡、反光干扰强等特点,传统目标检测方法难以满足... 近年来,深度学习技术持续突破,基于卷积神经网络与Transformer架构的目标检测模型在零部件检测领域应用日益广泛。然而,工业场景下的零部件常呈现尺度小、外观相似度高、排列密集、易遮挡、反光干扰强等特点,传统目标检测方法难以满足现实生产对高精度、高鲁棒性的核心需求。针对外观形状相似、颜色相近、反光、倒影及重影等复杂环境下的金属零部件检测难题,文章以YOLOv11为底层架构,通过改进交并比损失函数计算方式与设计新型非极大值抑制机制,在保证识别准确率的同时有效提升召回率。此外,本研究构建并标注了包含5类常见金属零部件的MPset数据集(共2000张图像),用于模型训练与验证。实验结果表明,改进后的YOLOv11模型平均精度均值达93.7%。 展开更多
关键词 YOLOv11 小目标检测 金属零部件 损失函数 非极大值抑制
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基于船载5G增强型系统架构的目标轨迹融合
10
作者 吴育斌 潘志标 彭凯 《海洋技术学报》 2026年第1期41-49,共9页
本文提出一种基于船载第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)增强型系统架构下船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)与雷达自动标绘仪(Automatic Radar Plotting Aid,ARPA)目标轨... 本文提出一种基于船载第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)增强型系统架构下船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)与雷达自动标绘仪(Automatic Radar Plotting Aid,ARPA)目标轨迹动态信息融合算法,旨在解决船舶航行中AIS与ARPA目标轨迹信息融合的实时性与精确度问题。通过构建半实物仿真平台,不仅集成了5G网络模拟与边缘计算架构,还设计了自适应传输策略。改进的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)与运动预测模型相结合,使得航向角误差在目标交叉场景下成功降至1.87°,在恶劣海况场景下,最优改进率达50.32%。这些结果通过多次测试得到了验证,显示出系统在复杂场景下的优越性能。通过将5G通信技术与边缘计算相结合,在典型港口场景下将端到端时延压缩至129.70 ms,完全满足国际海事组织(International Maritime Organization,IMO)避碰系统的实时性要求。动态权重优化机制表现出色,使航向估计方差降低45%以上,即使在密集目标场景下仍能保持2.67 m的定位精度,相较传统方法提升47.85%。这些数据不仅在实验中得到了验证,而且在实际应用中具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 5G通信 AIS ARPA 信息融合 边缘计算 低轨卫星组网
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Python在综合布线工程施工质量大数据分析中的应用
11
作者 刘晓艳 《科技视界》 2026年第2期91-94,共4页
Python凭借丰富的数据库支撑,在综合布线工程施工质量大数据分析中实现多维度应用,其重点成果涵盖构建全流程数据采集通道、开展质量症结深度挖掘、达成数据可视化呈现、搭建实时风险预警模型等。在应用后,质量管控效能增加30%以上,工... Python凭借丰富的数据库支撑,在综合布线工程施工质量大数据分析中实现多维度应用,其重点成果涵盖构建全流程数据采集通道、开展质量症结深度挖掘、达成数据可视化呈现、搭建实时风险预警模型等。在应用后,质量管控效能增加30%以上,工程师无须高深编程技能即可完成分析,多源数据整合周期缩短50%,继而打破数据孤岛,质量风险发生率降低40%左右,实现从“事后分析”到“事前预警”的转变。其量化价值体现在数据处理效率、风险预判精准度、评估客观性的显著提升,推动工程质量管控从经验驱动迈向数据驱动,为工程的平稳可靠运行带来技术支撑。 展开更多
关键词 PYTHON 综合布线工程 施工质量 大数据分析 数据处理
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基于OC-SVM-MF算法的水电机组运行状态异常诱因快速检测
12
作者 吴昊 刘轩 +3 位作者 雷俊雄 张之皓 邓文涛 聂靓靓 《水电站机电技术》 2026年第2期5-9,135,共6页
针对水电机组运行数据异常诱因定位效率低、依赖人工经验的问题,提出一种基于单类支持向量机(OCSVM)与矩阵分解(MF)的融合算法。该方法首先利用OC-SVM对机组时序运行数据进行无监督异常检测;在识别出异常时段后,再应用MF算法挖掘多源监... 针对水电机组运行数据异常诱因定位效率低、依赖人工经验的问题,提出一种基于单类支持向量机(OCSVM)与矩阵分解(MF)的融合算法。该方法首先利用OC-SVM对机组时序运行数据进行无监督异常检测;在识别出异常时段后,再应用MF算法挖掘多源监测数据中隐含的关联关系,快速推荐最相关的异常诱因测点。以某抽蓄机组下导摆度异常实例验证,该方法能准确捕捉异常事件,并从38个测点中有效推荐出8个关键关联测点,为现场排查指明方向,极大提升了故障诊断效率。结果表明,所提OC-SVM-MF算法为水电机组状态异常的高效、自动化溯源提供了新思路。 展开更多
关键词 水电机组 异常检测 诱因推荐 单类支持向量机 矩阵分解
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关于C语言的语法算法研究
13
作者 刘延祥 孙艳 孙洁 《微型计算机》 2026年第5期172-174,共3页
C语言作为一种通用的过程式编程语言,因其高效性和灵活性而广泛应用于系统编程、嵌入式开发、操作系统、文本编辑器、网络应用程序等领域。在C语言编程中,语法与算法不仅是基本要素,更是实现高效软件设计与问题求解的关键。
关键词 C语言 语法 算法 软件编程 程序设计
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基于Python的手势识别算法设计与应用
14
作者 马岩昊 《数字技术与应用》 2026年第2期174-176,共3页
本文在阐述Python脚本语言及MVVM架构模式相关原理的基础上,结合卷积神经网络等技术,研发了一套基于Python的手势识别系统。该系统可实现静态图像的精准识别与动态图像的较高精度识别,具有访问便捷、操作简易、实用性突出等特点。一、M... 本文在阐述Python脚本语言及MVVM架构模式相关原理的基础上,结合卷积神经网络等技术,研发了一套基于Python的手势识别系统。该系统可实现静态图像的精准识别与动态图像的较高精度识别,具有访问便捷、操作简易、实用性突出等特点。一、MVVM架构模式计算机视觉及人工智能的技术进步,使得手势识别这一人机交互的模式愈发获得关注,涉及机器语言学习、图像自动处理、深度学习等多方面的技术^([1])。编程语言选择P ython,作为一种面向对象的开发语言,其功能强大、简单易懂、易于上手,非常适合用来进行深度学习的开发。 展开更多
关键词 动态图像 机器学习 图像处理 PYTHON MVVM架构
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基于链表结构的高效C语言排序算法优化研究
15
作者 仇学敏 牛青 《微型计算机》 2026年第4期28-30,共3页
文章围绕着基于链表结构的高效C语言排序算法优化开展研究,分析链表在插入、删除以及内存操作方面的独特优势,比较传统数组排序算法在链表环境中的适配性与局限性,提出基于链表结构的改进型归并排序、快速排序和桶排序优化策略,并从时... 文章围绕着基于链表结构的高效C语言排序算法优化开展研究,分析链表在插入、删除以及内存操作方面的独特优势,比较传统数组排序算法在链表环境中的适配性与局限性,提出基于链表结构的改进型归并排序、快速排序和桶排序优化策略,并从时间复杂度、空间利用率、运行效率等多个维度进行理论验证,为低资源环境下排序性能的提升提供参考路径。 展开更多
关键词 链表结构 C语言 排序算法 算法优化
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海上油田海陆一体化智能仓储物资管理建设研究
16
作者 李硕 陈长钦 +1 位作者 刘绪清 何文康 《科技与创新》 2026年第3期66-68,73,共4页
物资设备是油气田生产运营的重要资源,与陆上油田相比,海上油田仓储物资管理涉及海上平台与陆地仓库两大单元,如何实现二者的深度融合,构建统一的海陆一体化智能物资管理平台,对于保障海上油田安全高效生产意义重大。基于此,重视信息化... 物资设备是油气田生产运营的重要资源,与陆上油田相比,海上油田仓储物资管理涉及海上平台与陆地仓库两大单元,如何实现二者的深度融合,构建统一的海陆一体化智能物资管理平台,对于保障海上油田安全高效生产意义重大。基于此,重视信息化技术的应用,打破依靠传统手段管理物资设备的现状,开展海上油田海陆一体化仓储物资管理信息化建设研究,推动海上油田物资装备的全生命周期管理理念落地生根。 展开更多
关键词 海陆一体化 海上油田 仓储物资管理 信息化
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一种大语言模型支持的用电异常智能检测方法
17
作者 刘同阳 张强 +5 位作者 胡新雨 徐晓轶 毛艳芳 吕晓祥 李正佳 孙大军 《电力需求侧管理》 2026年第1期120-125,共6页
时间序列分析在工业领域极其重要。精准识别时间序列中的异常,能够有效提高生产效率,降低生产成本。针对电力使用,用户用电量时间序列的异常检测对于降低电力公司的运用成本、提升其服务质量具有重要的作用。随着大语言模型的快速发展,... 时间序列分析在工业领域极其重要。精准识别时间序列中的异常,能够有效提高生产效率,降低生产成本。针对电力使用,用户用电量时间序列的异常检测对于降低电力公司的运用成本、提升其服务质量具有重要的作用。随着大语言模型的快速发展,大语言模型被用在越来越多的领域,包括新兴的时间序列预测。因此提出一种基于大语言模型的用户用电时间序列异常检测方法,该方法通过提示工程与大语言模型交流,通过对时间序列进行预处理,使大语言模型能够理解输入数据信息,并正确执行异常检测任务。通过在用户用电时间序列数据集上进行实验分析,结果表明,与现有的异常检测模型相比,所提方法能够有效检测出异常数据。 展开更多
关键词 用户用电量时间序列 用电异常检测 大语言模型 提示工程
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基于CNN-LSTM-Attention的公共建筑能耗预测
18
作者 张子瑞 郭伟 《机电工程技术》 2026年第2期67-72,共6页
随着城市化进程的不断加速,公共建筑能耗问题日益成为社会各界关注的焦点。准确预测公共建筑能耗,对于优化能源管理、提高能源利用效率具有不可估量的重要性。传统的能耗预测方法往往受限于数据处理的复杂性和模型的局限性,难以满足当... 随着城市化进程的不断加速,公共建筑能耗问题日益成为社会各界关注的焦点。准确预测公共建筑能耗,对于优化能源管理、提高能源利用效率具有不可估量的重要性。传统的能耗预测方法往往受限于数据处理的复杂性和模型的局限性,难以满足当前复杂多变的能耗预测需求,深度学习技术的快速发展为能耗预测提供了新的解决方案。结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列处理能力,并引入注意力机制以增强模型对关键信息的捕捉能力,构建了CNN-LSTM-Attention公共建筑能耗预测模型。实验结果表明,CNN-LSTM-Attention的loss值在训练轮次达到70次之后,基本稳定在一个较低的水平,最终稳点在0.0002左右,并与其他模型对比后评价指标都是最优,其中MAPE为0.0052,R^(2)为0.9977,充分证明了其在公共建筑能耗预测中的精确度。 展开更多
关键词 公共建筑能耗 卷积神经网络 长短期记忆网络 注意力机制
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基于Dynamo的Revit-Midas/Civil斜拉桥模型信息转换 被引量：4
19
作者 蔡金标 刘鸾翔 +2 位作者 冯倩 何欣 徐荣桥 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期132-138,共7页
BIM模型不支持有限元计算,且BIM模型与有限元分析模型数据交互困难,故BIM技术正向设计过程中存在建模效率低、模型修改困难等问题,无法做到BIM结构设计与有限元力学分析一体化,增加了结构模型建模与纠错成本.本文依托Revit和Midas/Civi... BIM模型不支持有限元计算,且BIM模型与有限元分析模型数据交互困难,故BIM技术正向设计过程中存在建模效率低、模型修改困难等问题,无法做到BIM结构设计与有限元力学分析一体化,增加了结构模型建模与纠错成本.本文依托Revit和Midas/Civil软件平台,在Dynamo环境下采用IronPython语言设计了一套Revit-Midas/Civil的模型信息转换程序.以博士大桥主桥为对象,通过程序自动实现:1)Revit模型桥梁构件分解、截面特性计算、拉索及梁塔弹性连接处理,并转换成适用于Midas/Civil的语言格式MCT文件,实现了Revit向Midas/Civil模型信息自动转换;2)将有限元计算结果反馈到Revit模型中,对作用效应信息按数值大小赋予渐变颜色,实现了在BIM模型中显示有限元分析结果的展示功能.本文程序可实现Revit-Midas/Civil模型信息转换,有效提高了BIM正向应用效率,弥补了BIM技术在桥梁结构分析方面的不足. 展开更多
关键词 斜拉桥 模型转换 Dynamo混合编程 REVIT MIDAS/CIVIL
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基于多尺度空洞卷积与融合注意力的轴承故障诊断
20
作者 徐雨桐 曾宪文 《上海电机学院学报》 2026年第1期31-38,共8页
针对卷积神经网络在噪声环境下对轴承故障诊断精度不足的问题,本文提出一种结合多尺度空洞卷积与融合注意力机制的抗噪声卷积神经网络模型。首先,该模型通过多尺度空洞卷积提取不同尺度的特征,在不增加卷积层的情况下扩大感受野,从而提... 针对卷积神经网络在噪声环境下对轴承故障诊断精度不足的问题,本文提出一种结合多尺度空洞卷积与融合注意力机制的抗噪声卷积神经网络模型。首先,该模型通过多尺度空洞卷积提取不同尺度的特征,在不增加卷积层的情况下扩大感受野,从而提升模型的泛化性。其次,将提取的特征进行融合后,并行送入通道注意力模块与空间注意力模块,以增强关键特征的表达。最后,通过自适应平均池化进一步融合特征,并由全连接层完成分类。该模型通过融合多层次的特征,有效抑制了噪声干扰。在不同工况与不同信噪比的噪声条件下进行实验,结果表明,与现有方法相比,所提出的MDFA模型展现出更优的轴承故障诊断性能。此外,该方法在大量标记数据下展现了良好的轴承故障诊断能力,然而实际应用中获取特定轴承故障标注数据较为困难,未来将进一步研究数据不平衡情况下的故障诊断问题。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 多尺度 空洞率 通道注意力 空间注意力 卷积神经网络
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