简介：摘要：嵌入式系统设计与智能控制算法的研究在当今科技领域具有重要意义。随着物联网、人工智能等新兴技术的快速发展，嵌入式系统作为其重要组成部分，扮演着连接现实世界和数字世界的桥梁，广泛应用于智能家居、智能交通、工业自动化等领域。而智能控制算法作为嵌入式系统的“大脑”，决定着系统的性能和稳定性。

简介：摘要：智能路灯控制技术的研究与应用已经成为城市智能化建设中的重要组成部分。传统的路灯系统往往采用定时开关或光照传感器来控制照明，这种方式存在着能耗浪费和管理不灵活的问题。而智能路灯控制技术通过结合物联网、人工智能等先进技术，实现了对路灯的远程监控和自动调节，从而提高能耗效率和管理水平。基于此，以下对智能路灯控制算法与策略研究及能耗进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：智能控制算法在机电系统中广泛应用，其性能优化对提升系统效率和稳定性至关重要。本文针对常用的智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等，深入分析其在机电系统中的应用现状，研究其性能指标及影响因素，探讨基于优化算法、参数自适应等方法对算法性能进行优化研究.通过对智能控制算法的性能优化，可以有效提高机电系统的控制精度、响应速度和鲁棒性，为提升机电系统的智能化水平提供有力支撑.

简介：摘要：智能交通信号优化算法在当今城市交通管理中具有重要的意义。本文基于对传统交通信号控制算法的局限性分析，结合智能算法的优势，提出了一种创新的交通信号优化方法。针对传统信号控制算法在应对复杂交通环境下的不足之处进行了分析和总结，发现其在动态调整和应对交通突发事件等方面存在明显不足。这些算法能够自适应地根据实时交通数据进行优化调整，具有较强的适应性和实用性。结合实践案例，验证了所提出算法的有效性和实用性。通过在不同交通场景下的应用实践，发现新方法能够显著提高交通效率，减少拥堵现象，为城市交通管理提供了可行的解决方案。

简介：摘要：本文就机电系统智能控制算法与优化技术展开研究。首先，对机电系统进行概述，介绍其在工业生产、交通运输等领域的重要性。然后，阐述智能控制算法的基本原理以及常用分类与特点，探讨其在机电系统中的应用优势与挑战。随后，重点讨论优化技术在机电系统中的应用，分析优化问题与技术在提高系统效率、降低能耗方面的作用。最后，通过案例分析，评估智能控制算法在特定机电系统中的应用效果，展望未来的研究方向。本文旨在深入探讨智能控制算法与优化技术在机电系统中的应用，为相关领域的研究和实践提供参考与启示。

简介：   摘要：在现代信息化作战环境下，作战决策的智能化和高效性成为提高作战效率的关键。本研究基于智能编组的理念，提出一种新型的作战决策模型，并针对该模型设计了相应的算法。首先，根据作战任务需求和作战环境，以智能化的方式组织参与作战的力量；然后，基于多目标优化理论，构造了作战决策模型；接着，设计了一种全局最优解算法来求解该模型，并对其进行了详细的计算复杂性分析。研究结果表明，通过智能编组方式对作战资源进行优化配置，可以显著提高作战效率和执行效果，明显优于传统的决策模型。这一成果可为军事决策提供理论参考和实践指导。

简介：  摘要：近年来，人工智能技术在众多领域取得了显著的进展，尤其是在飞行器航迹规划方面。航迹规划作为飞行器自主导航的核心任务，对于提升飞行器的自主性、安全性和执行任务的成功率具有关键作用。本文深入探讨了基于人工智能的航迹规划算法，对比分析了各类算法的优势和局限性，并对未来研究方向进行了展望。

简介：摘要：智能图像处理技术紧跟科技前沿，其算法被广泛应用于实际生产中，带来了很多的便利和经济价值，尤其是基于计算机视觉图像的识别技术。计算机智能图像识别技术是自动化技术中的重要组成部分，也是有效推动社会各行业稳定发展的根本技术保障，以计算机智能图像识别技术的具体原理以及相关概念作为切入点，综合应用过程中的主要优势进行分析，进一步提升该项技术的社会应用价值。未来，计算机图像处理与识别技术将与人工智能相结合，实现计算机技术的升级优化，发挥更大的应用价值。

简介：在Banach空间中利用双线性连续泛函F代替内积引进了新的一类完全广义混合隐似平衡问题，引进了F强单调的概念，提出了该平衡问题的广义辅助问题，证明了广义辅助问题的收敛定理，给出了新的算法和由此算法产生的迭代序列的收敛特征．

简介：本文对带Dirichlet边界条件的二维双曲型方程初边值问题,使用块三对角奇偶约化和双层混合并行算法进行数值求解。通过组合并行算法的性能,提出保证并行效率和计算精度的分治策略。在上海大学超级计算机＂自强3000＂上,使用128个节点进行了此方法的数值实验,实验的结果与理论分析一致。即保证了精度,也得到线性加速比,并行效率达到90%以上,说明此方法有良好的可扩展性。

简介：针对捷联惯组历次测试数据小样本、非等间隔、非线性的问题,提出了一种基于分形插值的三次混合插值算法。通过第一次分形插值保证原始测试数据的变化趋势;通过第二次样条函数插值保证了插值的准确性,实现原始测试数据等间隔化;通过第三次分段线性插值,扩大样本容量,同时保证了原有测试序列的统计特性不变。实例分析表明,该算法很好的实现了对捷联惯组历次测试数据的等间隔处理和样本容量扩大,为捷联惯组历次测试数据小样本建模分析提供良好的基础。

简介：

简介：针对基于时间感知的测试用例优先排序问题,提出了整数线性规划与遗传算法相结合的混合求解算法.首先,基于整数线性规划,选择待测程序实体的覆盖量最大且满足时间约束的测试用例集;然后,根据程序实体覆盖矩阵对个体进行编码,以程序实体覆盖速率作为适应度函数,利用遗传算法对测试用例集进行排序.选择5个经典的基准开源项目进行实验,以分支和方法作为程序实体,时间约束分别为25％和75％．实验结果表明,混合算法收敛速度快、稳定性好,优于传统整数线性规划方法．该算法有助于尽早发现软件缺陷,降低回归测试成本.

简介：为提高运动目标检测的可靠性，提出了一种自适应的基于混合高斯模型的运动目标检测算法．该算法利用混合高斯分布对每个背景像素建模，高斯分布的个数不是固定不变的，而是随着像素值的混乱程度自适应变化．差分图像的像素按大小被分为2部分，然后对这2部分分别进行自适应阈值化分割，得到前景图像．利用基于形态学重构的阴影消除方法来改善前景图像分割的性能．不同实际场景的实验结果表明该算法能够快速准确地建立背景模型，且具有更强的鲁棒性．

简介：摘要：随着人工智能和大数据在汽车行业的发展，基于人工智能和大数据的汽车智能营销算法与模型成为了推动行业发展的关键。该论文提供了一个关于如何利用人工智能和大数据来进行汽车智能营销的研究框架。摘要主要包括：介绍了人工智能和大数据在汽车行业的应用；分析了智能营销算法与模型对汽车行业的价值和作用；探讨了大数据的收集与处理方法；详细讨论了机器学习算法和深度学习算法在汽车智能营销中的应用；讨论了基于人工智能和大数据的汽车智能营销模型设计和构建；探讨了汽车智能营销算法与模型所面临的挑战以及未来发展趋势。该研究将为汽车行业的营销决策提供理论和实践指导。

简介：【摘要】为了提高城市照明系统的智能化管理，本文设计了一套基于无线传输技术的 LED智能监测照明系统。该系统主要通过 GPRS系统技术和 ZigBee传感网络技术，实现了智能控制数据无线传输区域覆盖和照明系统网络智能控制功能。该系统还设计了智能监控算法，实现了照明系统的智能监控功能和智能控光功能。

简介：摘要随着科学技术的发展，我国的4G网络技术有了很大进展。利用海量ＭＲ数据将4G网络栅格能化，以栅格为单位，建立网络模型，将4G网络覆盖情况可视化呈现出来，相对于传统ＤＴ，海量用户上报数据能准确反馈网络问题，指标的分析更加贴近用户行为，能更深层次地剖析覆盖问题，更准确地评估4G网络问题区域，有效指导优化工作。

简介：摘要：近年来，随着社会发展，我国的科学技术水平随之快速进步。现阶段，人工智能（AI）技术已经广泛在各行业中应用，并且还在快速的迭代与发展，对整个社会的生产生活都带来了前所未有的影响。对于无法实现设备全面升级换代的企业来说，将传统的自动化设备与人工智能技术相结合，实现智能化升级成为一个优选途径。

简介：摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题，提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上，利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取，从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控，极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词：目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕，减轻了工作人员的负担，并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸，并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上，还增加了以下功能： 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 （ 1）视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对，若信息不匹配，则智能启动无人机，无人机将进行目标追踪。 （ 2）系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统，数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法（ YOLO v3） YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取，且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫： passthrough layer，假设最后提取的 feature map的 size是 13*13，那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接，有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强，在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法（最后融合了 3个 scale，其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52），在多个 scale的 feature map上做检测，对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍，将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接，这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息，将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图

简介：在智能电表的广泛部署给电网运营商提供了巨大数据量的同时,由于其包含了大量的用户敏感信息,由此涉及到了隐私保护问题。为了解决智能电表向主站发送海量计量数据产生的隐私保护问题,文章利用同态加密、数据融合算法和聚合签名技术,提出一个基于改进Paillier算法的智能电表用户隐私保护方案。利用改进的Paillier同态加密算法,可在不降低安全性的前提下减少运算量,提高算法效率,进而提高隐私保护方案的性能。