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Autonomy Evaluation of Unmanned Systems Based on Task Models
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作者 Yi Zou Zehao Ni +1 位作者 Xun Lei Chi Zhang 《Machine Intelligence Research》 EI CSCD 2024年第5期815-830,共16页
In this study,relevant work on autonomy evaluation(AE)in recent years was comprehensively reviewed and classified from the perspective of task models,and a closed-loop task models based theoretical framework for AE wa... In this study,relevant work on autonomy evaluation(AE)in recent years was comprehensively reviewed and classified from the perspective of task models,and a closed-loop task models based theoretical framework for AE was developed.The main contributions of this study are as follows.1)A taxonomy for AE based on task models was introduced to classify current theories,methods and standards.2)The limitations of the current autonomous evaluation methods were addressed to provide a theoretical framework for quantitative evaluation based on task models,and evaluation metrics for each stage were proposed based on the AE theoretical framework.3)Qualitative analyses of the superiority of the proposed AE framework based on the closed-loop task models were conducted.This study attempts to provide a reference for researchers and engineers in the autonomous unmanned systems field and inspire future development of AE. 展开更多
关键词 Unmanned system(UMS) autonomy evaluation task models closed-loop task models kill chain
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FPGA-based edge computing: Task modeling for cloud-edge collaboration
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作者 Chuan Xiao Chun Zhao 《International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing》 EI 2022年第2期148-167,共20页
With the development of the Internet of Things and devices continuing to scale,using cloud computing resources to process data in real-time is challenging.Edge computing technologies can improve real-time performance ... With the development of the Internet of Things and devices continuing to scale,using cloud computing resources to process data in real-time is challenging.Edge computing technologies can improve real-time performance in processing data.By introducing the FPGA into the computing node and using the dynamic reconfigurability of the FPGA,the FPGA-based edge node can increase the edge node capability.In this paper,a task-based collaborative method for an FPGA-based edge computing system is proposed in order to meet the collaboration among FPGA-based edge nodes,edge nodes,and the cloud.The modeling of the task includes two parts,task information and task-dependent file.Task information is used to describe the running information and dependency infor-mation required for the task execution.Task-dependent file contains the configuration bit-stream of FPGA in running of the task.By analyzing the task behavior,this paper builds four basic behaviors,analyzes the critical attributes of each behavior,and summa-rizes the task model suitable for FPGA-based edge nodes.Tasks with specific functions can be created by modifying different attributes of model nodes.Finally,the availability of the model and the task-based collaborative method are verified by simulation exper-iments.The experimental results that the task model proposed in this paper can meet cloud-edge collaboration in the FPGA-based edge computing environment. 展开更多
关键词 task modeling edge computing cloud-edge collaboration
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Modeling and Decoupling of Coupling Tasks in Collaborative Development Process of Complicated Electronic Products
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作者 WANG Xiaofei LIAO Wenhe +3 位作者 GUO Yu WANG Falin PAN Zhihao LIU Daoyuan 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2019年第5期868-878,共11页
It is important to improve the development efficiency of decoupling a coupling task package according to the information relevancy relation between development tasks in the collaborative development process of complic... It is important to improve the development efficiency of decoupling a coupling task package according to the information relevancy relation between development tasks in the collaborative development process of complicated electronic products.In order to define the task coupling model in the development process,the weighted directed graph based on the information relevancy is established,and the correspondence between weighted directed graph model and numerical design structure matrix model of coupling tasks is introduced.The task coupling model is quantized,thereby the interactivity matrix of task package is built.A multi-goal task decoupling method based on improved genetic algorithm is proposed to decouple the task coupling model,which transforms the decoupling of task package into a multi-goal optimization issue.Then the improved genetic algorithm is used to solve the interactivity matrix of coupling tasks.Finally,the effectiveness of this decomposition method is proved by using the example of task package decoupling of collaborative development of a radar’s phased array antenna. 展开更多
关键词 task COUPLING model task DECOUPLING weighted directed graph design structure matrix GENETIC algorithm
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Research on Model and Algorithm of Task Allocation and Path Planning for Multi-Robot 被引量:2
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作者 Zhenping Li Xueting Li 《Open Journal of Applied Sciences》 2017年第10期511-519,共9页
Based on the modeling of robot working environment, the shortest distance matrix between points is solved by Floyd algorithm. With the objective of minimizing the sum of the fixed cost of robot and the cost of robot o... Based on the modeling of robot working environment, the shortest distance matrix between points is solved by Floyd algorithm. With the objective of minimizing the sum of the fixed cost of robot and the cost of robot operation, an integer programming model is established and a genetic algorithm for solving the model is designed. In order to make coordination to accomplish their respective tasks for each robot with high efficiency, this paper uses natural number encoding way. The objective function is based on penalty term constructed with the total number of collisions in the running path of robots. The fitness function is constructed by using the objective function with penalty term. Based on elitist retention strategy, a genetic algorithm with collision detection is designed. Using this algorithm for task allocation and path planning of multi-robot, it can effectively avoid or reduce the number of collisions in the process of multi-robot performing tasks. Finally, an example is used to validate the method. 展开更多
关键词 Path Planning task ALLOCATION COLLISION Detection Mathematical model GENETIC Algorithm
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Emergency Tasks Planning Based on Formal Modeling of Emergency Plan and HTN Planning System SHOP2 被引量:3
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作者 Jun Tian Zhi Li 《Intelligent Information Management》 2012年第6期357-363,共7页
A theoretical approach of ordered emergency tasks generation is proposed for dealing with a specific emergency event rapidly, exactly and effectively. According to the general principles of an emergency plan developed... A theoretical approach of ordered emergency tasks generation is proposed for dealing with a specific emergency event rapidly, exactly and effectively. According to the general principles of an emergency plan developed to response to an emergency management, a workflow model is employed to complete the formal modeling of concrete emergency plan firstly. Then the HTN planning system SHOP2 is introduced, the transformation method of domain knowledge from emergency domain to SHOP2 domain is studied. At last, the general procedure to solve the emergency decision prob-lems and to generate executive emergency tasks is set up drawing support from SHOP2 planning system, which will combine the principles (or knowledge) of emergency plan and the real emergency situations. 展开更多
关键词 EMERGENCY Plan WORKFLOW model HTN PLANNING SYSTEM SHOP2 EMERGENCY task
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Mathematical Model and Algorithm for the Task Allocation Problem of Robots in the Smart Warehouse
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作者 Zhenping Li Wenyu Li 《American Journal of Operations Research》 2015年第6期493-502,共10页
In the smart warehousing system adopting cargo-to-person mode, all the items are stored in the movable shelves. There are some warehouse robots transporting the shelves to the working platforms for completing order pi... In the smart warehousing system adopting cargo-to-person mode, all the items are stored in the movable shelves. There are some warehouse robots transporting the shelves to the working platforms for completing order picking or items replenishment tasks. When the number of robots is insufficient, the task allocation problem of robots is an important issue in designing the warehousing system. In this paper, the task allocation problem of insufficient warehouse robots (TAPIR) is investigated. Firstly, the TAPIR problem is decomposed into three sub-problems: task grouping problem, task scheduling problem and task balanced allocation problem. Then three sub-problems are respectively formulated into integer programming models, and the corresponding heuristic algorithms for solving three sub-problems are designed. Finally, the simulation and analysis are done on the real data of online bookstore. Simulation results show that the mathematical models and algorithms of this paper can provide a theoretical basis for solving the TAPIR problem. 展开更多
关键词 SMART WAREHOUSE WAREHOUSE Robot task ALLOCATION PROBLEM MATHEMATICAL model HEURISTIC Algorithm
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复杂战场环境下的任务驱动智能目标识别方法综述
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作者 罗志军 王健瑞 殷佳伟 《空天防御》 2026年第1期1-11,共11页
复杂战场环境具有目标类型多样、任务约束复杂、环境状态高度动态变化等特征,因此对智能目标识别技术提出了超越传统感知精度优化的新要求。在此类环境中,目标识别结果不仅用于描述目标本身,还直接影响任务规划与决策执行的可靠性,现有... 复杂战场环境具有目标类型多样、任务约束复杂、环境状态高度动态变化等特征,因此对智能目标识别技术提出了超越传统感知精度优化的新要求。在此类环境中,目标识别结果不仅用于描述目标本身,还直接影响任务规划与决策执行的可靠性,现有目标识别研究大多以静态场景和感知性能指标为核心,难以充分刻画识别结果在任务执行过程中的实际价值。近年来逐步形成以任务需求为导向的目标识别研究范式,即在模型设计、训练与评价过程中显式引入任务相关信息,使识别结果能更有效支撑任务运用与系统级决策,围绕这一研究趋势,本文从方法论角度对任务驱动智能目标识别技术进行系统综述。首先,分析任务驱动目标识别的基本内涵,阐明其与传统感知驱动方法在输出形式、优化目标与系统角色定位等方面的本质差异;其次,立足任务相关信息建模视角,对面向语义与属性、目标状态与行为,以及不确定性与风险表达的目标识别方法进行系统梳理;再次,讨论任务约束条件在训练与优化阶段的建模方式及识别结果与任务执行和决策模块之间的协同接口问题;最后,结合复杂战场环境的典型特征与应用需求,总结任务驱动目标识别在动态环境适应、未知目标管理、不确定性可信表达和系统协同面临的关键挑战,并展望未来发展趋势。 展开更多
关键词 任务驱动目标识别 复杂战场环境 任务相关信息建模 不确定性与风险表达 深度学习
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自动驾驶接管提醒情绪氛围对接管绩效的影响
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作者 郑新夷 王越 +1 位作者 苏应竑 吴月燕 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第1期78-87,共10页
研究旨在探讨不同接管提醒氛围对自动驾驶接管绩效的影响,同时考虑接管提醒氛围和非驾驶任务之间的交互作用。首先,招募228名被试进行问卷调查,验证了不同接管提醒氛围(愉快提醒、警觉提醒、平静提醒)能唤起对应的情绪。其次,通过招募4... 研究旨在探讨不同接管提醒氛围对自动驾驶接管绩效的影响,同时考虑接管提醒氛围和非驾驶任务之间的交互作用。首先,招募228名被试进行问卷调查,验证了不同接管提醒氛围(愉快提醒、警觉提醒、平静提醒)能唤起对应的情绪。其次,通过招募48名被试参与的E-prime试验,验证了3种非驾驶任务(无任务、看视频、打游戏)对接管反应速度和认知负荷的影响。结果显示,打游戏时被试反应速度最慢、认知负荷最高,看视频时被试反应速度显著慢于无任务。最后,采用3(接管提醒氛围:愉快提醒、警觉提醒、平静提醒)×2(非驾驶任务:无任务、打游戏)的混合设计,招募36名被试在驾驶模拟舱中进行接管试验。结果发现,在平静提醒下,被试的接管绩效最佳且主观满意度最高;警觉提醒虽能提高反应速度,但也让被试反应更不平稳,接管绩效和主观满意度最低;非驾驶任务显著增加了被试的接管反应时,增大了方向盘转角。 展开更多
关键词 安全人体学 人机共驾 接管提醒 情绪环状模型 非驾驶任务
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为教育游戏用户创造心流体验:提升学习表现和满意度
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作者 孙竹墨 姜婷婷 +1 位作者 陈佩龙 许艳闰 《现代情报》 北大核心 2026年第2期4-17,共14页
[目的/意义]在“寓教于乐”理念和教育游戏广泛应用的背景下,如何提升教育游戏的有效性成为亟待解决的问题。本研究旨在探讨教育游戏中心流体验的形成与作用机制,并检验个体特质自主定向的调节作用。[方法/过程]本研究招募65名参与者完... [目的/意义]在“寓教于乐”理念和教育游戏广泛应用的背景下,如何提升教育游戏的有效性成为亟待解决的问题。本研究旨在探讨教育游戏中心流体验的形成与作用机制,并检验个体特质自主定向的调节作用。[方法/过程]本研究招募65名参与者完成教育游戏《我的世界:教育版》中的编程任务,使用量表测量其挑战—技能平衡、临场感、心流体验、学习满意度以及自主定向,并记录学习表现,采用偏最小二乘结构方程模型分析变量间的关系。[结果/结论]挑战—技能平衡和临场感均显著正向影响心流体验,心流体验对学习满意度具有显著的正向作用,并在心流前因与满意度之间起到中介作用。但心流体验对学习表现的正向影响较弱,并受到个体的自主定向水平的调节,高自主定向者更可能在体验心流后表现出更积极的行为结果。本研究为理解教育游戏中心流体验的影响机制提供了实证依据,为教育游戏的设计开发提供了实践指导。 展开更多
关键词 教育游戏 心流体验 用户—工具—任务模型 挑战—技能平衡 临场感 因果定向理论
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面向多无人机物流配送的双层任务规划方法
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作者 王飞 杨清平 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2026年第1期94-103,共10页
多无人机任务协同规划与配送路径规划是城市无人机物流配送的核心内容,两者相互耦合,需要进行一体化研究。为保障安全、高效完成多无人机物流配送任务,采用栅格法对三维城市超低空间进行环境建模,阐述了栅格危险度计算方法。构建一种无... 多无人机任务协同规划与配送路径规划是城市无人机物流配送的核心内容,两者相互耦合,需要进行一体化研究。为保障安全、高效完成多无人机物流配送任务,采用栅格法对三维城市超低空间进行环境建模,阐述了栅格危险度计算方法。构建一种无人机配送线路及航迹协同规划的双层规划模型,在上层规划模型中,考虑无人机载重及最大航程约束,以延迟惩罚代价最小为目标,引入遗传算法来确定无人机配送顺序;在下层规划模型中,考虑无人机性能约束,以时效性代价最小、无人机高度变化及栅格危险度最小为目标,提出一种综合改进粒子群优化(CIPSO)算法,求解无人机飞行路径。进行算例仿真分析,结果表明:与粒子群优化(PSO)算法、改进加速因子粒子群优化(ICPSO)算法相比,CIPSO算法总代价分别下降了65.00%和38.41%,所建模型与所提算法是可行的和有效的。 展开更多
关键词 物流无人机 任务分配 路径规划 双层规划模型 改进粒子群优化算法
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基于ArcGIS Server9.2的Tasks研究与应用 被引量:2
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作者 兰小机 王剑 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期204-206,216,共4页
ArcGIS Server9.2作为ESRI公司推出的一个创建企业级的GIS应用平台,提供了一个非常方便的开发方式,无需编程就可以创建Web GIS应用。其中最具特点就是构建Tasks的应用,Tasks的出现告别了繁琐的编程模式的WebGIS开发方式,使地理信息服务... ArcGIS Server9.2作为ESRI公司推出的一个创建企业级的GIS应用平台,提供了一个非常方便的开发方式,无需编程就可以创建Web GIS应用。其中最具特点就是构建Tasks的应用,Tasks的出现告别了繁琐的编程模式的WebGIS开发方式,使地理信息服务变得简单易用。本论文主要阐述了ArcGIS Server9.2中最关键的技术Task的研究与应用,并就构建Tasks,及涉及到的Modelbuilder和地理处理进行了较为详细的介绍。同时通过实例,以及与传统的代码编写来进行功能的实现作出比较,更体现出了Tasks技术的优越性。 展开更多
关键词 模型 modelbuilder 地理处理 taskS
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基于杀伤链的任务分解模型构建
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作者 孙翼 史红权 +2 位作者 董袁昊 吴志泉 张申宇 《指挥控制与仿真》 2026年第1期1-10,共10页
本文针对海上智能群组任务分解与规划问题,提出了一种基于杀伤链的逆向任务分解与参数建模方法。依据杀伤链作战理论,构建了搜索、跟踪、打击与通信四类核心任务模块,明确了各任务类型的功能边界与内部逻辑,构建了统一的任务单元模型,... 本文针对海上智能群组任务分解与规划问题,提出了一种基于杀伤链的逆向任务分解与参数建模方法。依据杀伤链作战理论,构建了搜索、跟踪、打击与通信四类核心任务模块,明确了各任务类型的功能边界与内部逻辑,构建了统一的任务单元模型,并对子任务进行了形式化建模和算法流程设计。采用逆向任务分解机制,以打击效果需求为目标,逐级反推前置任务所需参数和资源条件,确保任务链参数一致性和作战流程的逻辑闭环。通过构建任务分解想定,进行任务实例分解,验证了本方法在任务覆盖性、资源调度效率和执行精度方面的优势,为海上智能群组任务规划与协同执行提供了有效的理论与技术支撑。 展开更多
关键词 杀伤链 任务分解 参数建模 任务链规划
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盲道识别与障碍物检测的多任务模型
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作者 徐浩闻 李维乾 《计算机与现代化》 2026年第1期30-39,共10页
本文提出Amaterasu-YOLO多任务模型,旨在提升盲道区域分割与障碍物检测的精度与效率。该模型结合自适应串联模块(ECD)和多感受野空间注意力模块(MRSA),能够在复杂城市环境中实现高精度的盲道分割和障碍物检测。通过多任务学习的方式,Ama... 本文提出Amaterasu-YOLO多任务模型,旨在提升盲道区域分割与障碍物检测的精度与效率。该模型结合自适应串联模块(ECD)和多感受野空间注意力模块(MRSA),能够在复杂城市环境中实现高精度的盲道分割和障碍物检测。通过多任务学习的方式,Amaterasu-YOLO不仅优化了盲道分割和障碍物检测的联合任务,还显著降低了计算负担,提高了模型在资源受限的边缘设备上的应用效率。实验结果表明,Amaterasu-YOLO在盲道区域分割与障碍物检测任务上均取得了良好的性能,分别达到了90%的分割精度和85%的障碍物检测准确率。与传统单任务方法相比,模型展现出更强的鲁棒性和实用性,在智能城市建设和视障人士出行安全等领域具有广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 YOLOv8 盲道分割 障碍物检测 多任务模型 注意力机制 目标检测
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基于市域产教联合体的高职网络安全实战型人才培养模式研究
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作者 黄仕晖 周峰 《山东商业职业技术学院学报》 2026年第1期46-51,共6页
新质生产力的发展使得网络安全问题更加凸显,新的网络安全威胁层出不穷,攻击手段不断翻新,迫切需要新的解决方案。基于山东省山东大学网络空间安全市域产教联合体项目,针对高职院校网络安全类专业人才培养存在的问题,梳理了网络安全领军... 新质生产力的发展使得网络安全问题更加凸显,新的网络安全威胁层出不穷,攻击手段不断翻新,迫切需要新的解决方案。基于山东省山东大学网络空间安全市域产教联合体项目,针对高职院校网络安全类专业人才培养存在的问题,梳理了网络安全领军企业攻防实战人才岗位核心技能需求,提出了人才培养应以实战为准的观点,构建了人才成长递进培养模型,基于职业能力重构课程体系,实施“四化三真”特色教学法,形成了特色鲜明的校企“四轮交替”人才培养模式。 展开更多
关键词 市域产教联合体 网络安全 人才培养 task模型
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任务重要度感知的结果篡改自适应检测方法研究
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作者 霍盈宇 刘琪 +1 位作者 赵智慧 陈永乐 《太原理工大学学报》 北大核心 2026年第1期177-185,共9页
【目的】针对分布式协作计算环境中计算结果易被篡改且检测开销高昂的问题,旨在探索如何结合任务重要度设计自适应检测策略,以提高检测效率并降低不必要的资源消耗。【方法】提出了一种任务重要度感知的结果篡改自适应检测方法,利用大... 【目的】针对分布式协作计算环境中计算结果易被篡改且检测开销高昂的问题,旨在探索如何结合任务重要度设计自适应检测策略,以提高检测效率并降低不必要的资源消耗。【方法】提出了一种任务重要度感知的结果篡改自适应检测方法,利用大语言模型对用户提交的复杂任务进行自动化拆解,对各子任务的重要度进行量化评分,并基于任务重要度动态分配检测资源,优先检测关键子任务并自适应调节检测频率,从而平衡检测覆盖率与资源消耗。【结果】在GSM8K数据集和Worfbench数据集下进行仿真实验,结果表明该方法在未明显降低检测能力的同时,检测开销相比传统固定频率策略显著降低(节省比例约为68%),验证了该方法的有效性与可行性。【结论】实现了对高重要度任务的靶向检测,在提升检测效能的同时,具备较好的适用性与可扩展性,可应用于自动驾驶、多智能体协作、边缘计算等对计算结果正确性要求较高的场景。 展开更多
关键词 多方协作计算 结果篡改检测 自适应检测 任务重要度 大语言模型赋能
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四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务调度优化研究
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作者 许丽丽 谢星韡 +2 位作者 彭文明 鲁建厦 许愉航 《机电工程》 北大核心 2026年第1期117-127,共11页
为了解决多提升机对四向穿梭车仓储系统出库效率影响问题,对系统的任务调度问题进行了研究。首先,考虑了双提升机和四向穿梭车在缓存区的作业特点和作业完成时间,以总出库作业时间最短为目标,建立了四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务... 为了解决多提升机对四向穿梭车仓储系统出库效率影响问题,对系统的任务调度问题进行了研究。首先,考虑了双提升机和四向穿梭车在缓存区的作业特点和作业完成时间,以总出库作业时间最短为目标,建立了四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务调度模型,针对该模型,分别求解了四向穿梭车和提升机的作业时间,结合系统作业方式获得了总的出库作业时间;然后,为避免陷入局部最优,结合变邻域搜索和遗传算法的思想设计变邻域搜索遗传算法(VNSGA),对模型进行了优化求解;最后,分析了种群数量及交叉、变异、逆转、插入概率对算法的影响,获得了最优的参数组合,并在不同规模的任务场景中对该组合进行了验证。研究结果表明:在该参数组合下,针对系统调度优化问题,由四种算法的比较结果可知,VNSGA在优化效果和结果稳定性上均优于其他算法,在实验中其优化效果最高可优于其他算法6.9%;能获得稳定和近似最优解,并得到系统作业的合理出库调度方案,验证了算法和模型的有效性。该研究可为四向穿梭车仓储系统调度问题的深入研究奠定基础,从而有效提升系统的整体作业效率。 展开更多
关键词 调度优化问题 四向穿梭车双提升机仓储系统 任务分配及排序 出库任务调度模型 变邻域搜索遗传算法 模型优化求解
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Complex Problems Solution as a Service Based on Predictive Optimization and Tasks Orchestration in Smart Cities
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作者 Shabir Ahmad Jehad Ali +2 位作者 Faisal Jamil Taeg Keun Whangbo DoHyeun Kim 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第10期1271-1288,共18页
Smart cities have different contradicting goals having no apparent solution.The selection of the appropriate solution,which is considered the best compromise among the candidates,is known as complex problem-solving.Sm... Smart cities have different contradicting goals having no apparent solution.The selection of the appropriate solution,which is considered the best compromise among the candidates,is known as complex problem-solving.Smart city administrators face different problems of complex nature,such as optimal energy trading in microgrids and optimal comfort index in smart homes,to mention a few.This paper proposes a novel architecture to offer complex problem solutions as a service(CPSaaS)based on predictive model optimization and optimal task orchestration to offer solutions to different problems in a smart city.Predictive model optimization uses a machine learning module and optimization objective to compute the given problem’s solutions.The task orchestration module helps decompose the complex problem in small tasks and deploy them on real-world physical sensors and actuators.The proposed architecture is hierarchical and modular,making it robust against faults and easy to maintain.The proposed architecture’s evaluation results highlight its strengths in fault tolerance,accuracy,and processing speed. 展开更多
关键词 Internet of things complex problem solving task modeling embedded IoT systems predictive optimization artificial cognition task orchestration
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多智能体协作对软件开发生命周期的影响
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作者 林志鹏 钟一文 冯惠英 《湖北第二师范学院学报》 2026年第2期53-59,共7页
为解决软件开发生命周期的自动化管理存在动态任务分配效率低、冲突消解困难、决策过程缺乏透明度等问题,通过融合强化学习和博弈论技术,提出一种“三层混合分层模型”的理论框架。方法上,设计基于Q-learning的动态任务分配算法,实现需... 为解决软件开发生命周期的自动化管理存在动态任务分配效率低、冲突消解困难、决策过程缺乏透明度等问题,通过融合强化学习和博弈论技术,提出一种“三层混合分层模型”的理论框架。方法上,设计基于Q-learning的动态任务分配算法,实现需求分析、编码测试与部署运维阶段的自适应调度;构建多智能体冲突消解与决策透明化机制。实验表明,该框架在微服务场景中减少30%的开发周期冗余,并通过形式化验证代码缺陷率显著降低。 展开更多
关键词 多智能体协作 软件开发生命周期 混合分层模型 动态任务分配 冲突消解
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自动驾驶场景下的高效多任务视觉感知模型
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作者 刘博航 赵强 +2 位作者 唐政林 唐英龙 李业琪 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2026年第1期130-137,共8页
为高效利用自动驾驶车辆硬件算力,在YOLOv5的基础上构建了多任务感知模型OLAD,能够同时实现交通目标检测、车道线识别和可行驶区域分割。通过引入改进的SPPFCSPC模块、参考Slim-Neck重新设计特征融合网络,提高了模型特征提取能力、推理... 为高效利用自动驾驶车辆硬件算力,在YOLOv5的基础上构建了多任务感知模型OLAD,能够同时实现交通目标检测、车道线识别和可行驶区域分割。通过引入改进的SPPFCSPC模块、参考Slim-Neck重新设计特征融合网络,提高了模型特征提取能力、推理速度和检测精度,并在损失函数中引入MPDIoU以提升交通目标检测精度。模型性能验证方面,在BDD100K验证集中补充自制国内道路数据集进行综合性能评测,结果表明OLAD的检测精度和速度都优于目前SOTA的YOLOP;另外随机选取苏州市不同时段的公开道路图片以测试模型在国内道路的表现,结果显示本文的OLAD模型感知结果更准确、更适用于国内道路。 展开更多
关键词 自动驾驶 多任务感知模型 目标检测 车道线识别 可行驶区域分割
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基于深度学习的跨甲状腺与乳腺结节泛内分泌系统恶性风险预测模型研究
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作者 王宏 耿中利 +4 位作者 马震 顾晶亮 刘潇 惠婷 张锐 《中国医疗器械杂志》 2026年第1期24-34,共11页
目的构建基于多任务深度学习的跨器官AI模型,实现甲状腺与乳腺结节恶性风险统一预测。方法收集三家医院甲状腺结节(n=2386)和乳腺结节(n=2753)患者临床数据。基于Transformer架构构建多任务深度学习模型,采用特征共享层与器官特异性层... 目的构建基于多任务深度学习的跨器官AI模型,实现甲状腺与乳腺结节恶性风险统一预测。方法收集三家医院甲状腺结节(n=2386)和乳腺结节(n=2753)患者临床数据。基于Transformer架构构建多任务深度学习模型,采用特征共享层与器官特异性层结合的设计。通过五折交叉验证评估性能,在独立外部验证集(n=835)测试,采用SHAP分析解释模型决策。结果构建的泛内分泌结节AI模型的甲状腺结节预测达到AUC 0.932(95%CI:0.914~0.951),灵敏度86.5%,特异度89.2%;乳腺结节预测AUC 0.917(95%CI:0.896~0.938),灵敏度84.3%,特异度88.7%。与单器官模型相比,泛模型在小样本数据集表现更优(P<0.01),外部验证保持稳定(AUC>0.90)。SHAP分析显示边缘不规则性、钙化类型、内部回声为两类结节的共同重要特征,血流信号和TI-RADS/BI-RADS分级为器官特异性特征。结论成功构建高性能甲状腺-乳腺结节跨器官恶性风险预测模型,证实泛内分泌结节可通过统一深度学习架构实现精准风险分层,为内分泌肿瘤AI辅助诊断提供新范式。 展开更多
关键词 甲状腺结节 乳腺结节 人工智能 深度学习 多任务学习 恶性风险预测 跨器官模型 计算机辅助诊断
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