深度学习与蓝牙AOA融合的室内定位方法分析

本文提出一种深度学习与蓝牙AOA融合的室内定位方法。通过融合蓝牙AOA和深度学习网络,本方法能够快速将相位数据映射到空间坐标,并通过计算欧氏距离与定位误差允许范围进行对比,得到不同运动状态。针对不同状态采用扩展卡尔曼滤波算法滤波与多点平均滤波算法来优化蓝牙终端的实时定位结果,将蓝牙连接的AoA技术设计定位系统与深度学习网络融合,以提高定位数据的准确性。

一种基于自然语言的安全事故文本事件推理方法分析

传统的事故事件文本处理通常需要人工分析事故事件的原因、措施和违反相关规定的行为。而安全事故文本往往涉及特定场景,特别是在文本输入和要求结果方面,人工分析需要耗费大量的人力物力。本文提出了一种基于自然语言的安全事故推理方法,能够快速、准确地获取相关事件的发展脉络和信息,更高效、更客观、更准确地处理事故。

低填浅挖路基施工技术研究——以琼海旅游公路工程为例

文章根据实际工程案例,阐述了低填浅挖地基施工准备工作要点,介绍了低填浅挖技术方案,并对低填浅挖施工要求与技术要点进行了深入研究,以保障低填浅挖路基施工质量,提高公路路基的实际荷载能力,为我国公路运输事业创造良好的环境。

浅谈施工现场临时用电安全监管

为加强施工现场安全监管,防止电气线路触电、火灾等安全事故的发生,根据《施工现场临时用电安全技术规范》JGJ46-2005的要求,浅析施工现场临时用电安全监管需要注意的问题。

一种用于航空货运代理人信用等级分析的货检数据挖掘方法

安检是保障航空运输安全的重要环节,航空货运代理人有责任对其收运的货物进行监管。随着航空货运业务的快速增长,为了提高安检效率,可对不同信用表现的代理人进行差异化的安检。以航空货运差异化安检为背景,运用航空货运安检数据,基于约束种子K-Means聚类方法,通过引入少量的标记数据,对货运代理人的信用进行了评级。

中欧班列节点城市物流网络结构分析

中欧班列是推进"一带一路"建设的重要载体,分析中欧班列节点城市物流网络结构有助于中欧班列的健康发展。通过改进的熵权法测算中欧班列节点城市物流业发展水平,采用修正的引力模型测算了节点城市间的物流联系强度,借助社会网络分析方法,实证分析了中欧班列节点城市物流网络的网络密度、网络中心性和凝聚子群。研究结果显示:中欧班列节点城市物流网络密度较小,城市间物流影响较小;节点城市中,苏州、重庆、北京、南京和武汉5个城市网络中心性指数最高,对其他节点城市影响较大,其他节点城市间的物流联系主要通过这几个城市的中介效应来实现;中欧班列发展初期,建议选择北京、重庆、苏州和兰州作为中转集货枢纽开展重新编组作业,当货量足以支撑更多城市开行直达班列时,建议选择北京、重庆、苏州、南京、长沙、沈阳和兰州作为枢纽节点建设中欧班列国别班列重新编组中心。