数字孪生多模态视觉推理的神经-符号系统

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系统对物理世界变化的适应性,提出一种融合多模态信息和外部知识的增强推理机制,该机制能有效地整合来自传感器的实时数据和历史知识库中的信息,以支持更加准确和合理的决策制定。以退役锂电池拆解过程为案例验证表明,该方法不仅能够在多模态数据环境中实现高准确率的识别和分析,还能够基于推理机制生成合理且逻辑一致的操作建议,有效提升了拆解效率和安全性。

党史知识竞赛系统的设计与实现

国家大力提倡“学习新思想,争做新青年”。当代,由于历史虚无主义盛行,导致高校部分学生对马克思主义和共产主义产生信仰危机,形成错误的历史观。因此,通过对学生学习党史知识的需求进行分析,设计一个基于SSM框架的党史知识竞赛系统。通过将党史知识学习与竞赛答题模式相结合,使学生对党史知识产生兴趣,增强抵御历史虚无主义思潮的免疫力,筑牢思想防线。党史知识竞赛系统实现了管理员对系统文章、公告、专题、习题的管理功能,用户能进行文章阅读、多模式练习以及竞赛答题,由此加强对党史知识的体会和感悟。