多区域注意力的细粒度图像分类网络

目前细粒度图像分类的难点在于如何精准定位图像中高度可辨的局部区域以及其他辅助判别特征。提出一种多区域注意力的细粒度图像分类网络来解决这个问题。首先使用Inception-V3对图像特征进行提取,通过重复使用注意力擦除的方法使模型关注次要特征;然后通过背景去除以及上采样的方法获取图像更精准的局部图像,对提取到的局部特征进行位置统计,并以矩形框的方式获取图像整体,减少细节信息丢失;最后对局部与整体图像进行更加细致的学习。此外,设计联合损失函数,通过动态平衡难易样本和缩小类内差距的方法改善模型的识别效果。实验结果表明,该方法在公开的细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford-Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到89.2%、94.8%、94.0%,相较于对比方法性能更优。

农业知识驱动服务技术革新综述与前沿

农业知识驱动服务技术是指运用先进信息技术,科学、高效调配农业领域专业知识服务资源,为农业行业提供智能化知识服务的技术,在解决农业技术服务供需严重失衡等难点问题方面具有重要意义,日益成为支撑农业转型升级和高质量发展的重要引擎,代表着核心研究方向,伴随着技术发展全过程。目前农业行业迫切需要解决的是知识供给严重不足、服务效率不高的问题。农业知识驱动服务技术经历较长时间发展,在知识高效匹配和精准供给方面取得了较大进步,特别是2022年11月以来ChatGPT这类技术的出现,充分展现了超大规模预训练模型在知识智能服务方面的巨大潜力,这也是农业知识驱动服务可以取得突破的关键所在,可以在这方面发挥重要作用。该文在分析农业知识驱动服务相关技术现状的基础上,展望了农业领域可行的知识驱动服务技术路径,预测农业领域知识服务大模型研发构建会呈现参数由少到多、算力由弱趋强、强化训练逐渐加深的特点得到快速发展应用,未来将在专业技术指导、农业“装备-信息-农艺”融合、农业信息系统平台服务总线等方面系统升级现有农业知识服务范式,多模态服务将得到系统融合加深,人机交互模式将向“人性化”方向进一步黏合增强,从而为农业智能化转型升级提供全新的技术支撑,引领农业知识服务从数据检索、语义匹配迈向生成式知识驱动模式转变。

基于改进YOLO v5算法的道路小目标检测

为解决交通道路小目标检测难度大、精度低,容易出现错检漏检的问题,提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先,增加小目标检测头用于适应小目标尺寸,缓解漏检情况。然后,引入可变形卷积网络v2(deformable convolutional networks V2,DCN V2)提高模型对运动中小目标的学习能力;同时,增加上下文增强模块,提升对远距离小目标的识别能力。最后,在替换损失函数、提高边界框定位精度的同时,使用空间金字塔池化和上下文空间金字塔卷积分组模块,提高网络的感受野和特征表达能力。实验结果表明,所提算法在KITTI数据集小目标类别上平均识别精度达到了95.2%,相较于原始YOLO v5,算法总体平均识别精度提升了2.7%,对小目标的检测效果更佳,平均识别精度提升了3.1%,证明所提算法在道路小目标检测方面的有效性。

基于轻量化YOLOv5的交通标志检测

为了提高道路交通标志的检测速度,提出一种基于轻量化YOLOv5的改进模型。首先,使用Ghost卷积和深度分离卷积(DWConv)构建新的主干模块,减少计算量和参数量;引入加权特征融合网络(BiFPN)结构,增强特征融合能力;将CIoU损失函数替换为SIoU损失函数,关注真实锚框与预测的角度信息,提升检测精度。其次,对TT100K数据集进行优化,筛选出标签个数大于200的交通标志图片和标注信息共24类。最后,实验结果取得84%的准确率、81.2%的召回率和85.4%的所有类别平均精确率的平均值mAP@0.5,相比原始YOLOv5,参数量减少29.0%,计算量减少29.4%,mAP@0.5仅下降0.1百分点,检测帧率提升了34帧/s。使用改进后的模型进行检测,检测速度有了明显提升,基本达到了在保持检测精度的基础上压缩模型的目的。

基于云计算的软件工程方法在通信网络中的应用与效益

文章探讨了云计算与软件工程方法的结合,以及这种结合在通信网络中的应用和效益。首先,概述了云计算的基本概念和软件工程方法,分析了两者的结合点。其次,深入探讨了基于云计算的软件工程方法如何满足通信网络的软件需求并解决存在的问题,并评估了这种方法带来的效益,包括提高工作效率、降低运营成本,以及提高网络的可靠性和安全性等。最后,总结了软件工程方法的未来发展趋势,并对未来通信网络的发展趋势和预期效益进行了预测。

基于数据挖掘的电炉企业财务数据分类管理系统设计

为提升电炉企业财务数据处理效率、提高财务数据分类管理效果,本文研究提出并设计出了一种基于数据挖掘的财务数据分类管理系统。设计系统主要在传统硬件的基础上,优化系统功能模块,其主要包括财务数据管理模块、网络管理模块等。在财务数据管理模块中,本次采用数据挖掘方法确定属性相似的财务数据,并借助Hadoop架构对电炉企业财务数据进行管理;在系统网络管理模块中,通过光纤/DDN传输中实现系统通信网络拓扑的搭建,并在TCP/IP等通信协议的支持下,完成网络管理模块的设计。通过优化各个功能模块,完成电炉企业财务数据分类管理系统设计,实现电炉企业财务数据分类管理功能。实验结果表明:所提系统响应速度快,CPU占有率低,分类管理准确度高于93%,用户反馈满意率高于80%,均优于对比方法,具有较大的应用价值。

一种基于四平面的图像插值算法

针对现有图像插值算法存在的不足,提出了四平面插值算法,根据待插入点周围的4个像素点结合周边的像素点,从4个平面中选择一个作为插值平面,对于不符合平面插值的情况,则利用双线性插值,规避了用同一个插值公式对所有像素进行插值存在的不足,实验结果和数据分析表明了本方法的有效性。

群体化学习方法及其在课程教学中的应用

针对当前教育教学存在的物理边界封闭、对教师教材依赖大、学习问题及其解答难以重用等问题,借鉴群体智能和开源软件的思想,提出群体化学习的理念和方法。其核心是打破传统班级、年级和学校的界限,以开放社区的形式支持学习者围绕特定的主题开展自主协作式的社会化学习,包括问题讨论、经验分享和资源共创等。这种方法可产生大量高质量、个性化的学习群智知识,支持学习者解决课程学习和实践中遇到的问题,帮助教师提升课程教学的效率和质量。文中介绍了群体化学习支撑平台LearnerHub,结合软件工程课程教学实践,分析了群体化学习方法在课程教学中的应用模式,通过调查问卷和数据分析的方法检验了该方法的有效性,结果表明学生高度认可群体化学习方法在课程学习和实践中发挥的重要作用,学生群体化学习综合实践表现与考试成绩二者之间存在正相关的关系。

基于信息采集的航空测试实验室数据安全监测方法

为更好地对航空测试实验室中的数据进行安全监测,设计一种新的实时监测方法。采用椭圆曲线法设定数据点传输位置,以数据监测完整性为基础构建预言模型,初步判断航空实验室测试信息的安全性。以模块化理论划分数据标准,按照多个测试数据的评估类别,在独立操作模块中设定安全监测功能需求。假定数据中存在风险发生比参数,选择似然估量函数计算概率,确定安全与风险信息分布区间。基于信息采集技术设定目标,在规定时间内按照设定阈值实时监测信息,完成航空测试实验室安全监测方法设计。应用结果表明:该方法能实现99%以上的数据监测,当存在攻击时也能够完整保留测试数据量,对航空测试实验室信息的安全管理具有重要价值。

面向新工科创新人才培养的实践教学设计

面向新工科创新人才培养,构建专业交叉—课程贯通—任务驱动的实践教学体系,融合多源在线实践教学平台,设计层次化的实践内容体系,创新改革考核方式,创建一个全方位、敏捷的实践创新环境,以解决制约实践教学中的一些难题,如学科交叉弱、大规模实践开展时空受限、实践内容系列化—层次化—阶梯性、学生主动参与和创新不足、实践过程管理陈旧等问题。哈尔滨工业大学的教学实践表明,实践教学在赋能新工科建设和创新人才培养方面发挥了切实有效的作用。

基于Kubernetes的工业AI项目开发平台

随着人工智能(AI)成为改变世界的前沿技术,企业也迫切需要系统地开发和实现人工智能来升级新一代工业系统的基础。考虑到将人工智能应用开发集成到工业开发中存在开发流程环节多、AI项目开发人员能力背景不一等问题,以企业实际需求为背景设计实现了一个AI项目开发平台。探讨了人工智能项目开发平台的概念和实现,并且基于企业实际需求对其进行定制化。在传统开发流程基础上完善更多开发工作流环节。在企业内部成功进行部署和测试。结果表明:项目开发平台的功能合理、运行正常、管理便捷对AI项目开发效率、体验、规范化有积极影响,提高了计算加速部件利用率。

多校区校园网一体化DNS网络架构研究

高校多校区一体化管理中,校区间人员流动频繁,如何保证学校师生在不同校区获得一致的上网体验成为一个难题。除了加快建设多活数据中心,实现重要信息系统的容灾备份体系之外,网络基础设施服务域名系统(Domain Name System,DNS)的一体化部署也面临新挑战。以河海大学南京校区和常州校区为例,通过多活容灾网络架构等技术手段部署一体化智能DNS服务,有效解决网络拥塞和信息系统访问瓶颈的问题,同时提升DNS管理的便捷性和服务的安全可靠性,对相关应用场景具有一定参考价值。

基于敏捷软件开发方法的C语言符号表构造实现研究

信息化飞速发展,需求随之变动,现今社会对软件产品质量的要求逐渐提高。该文首先介绍传统软件开发和敏捷软件开发体系,然后对比分析瀑布模型与极限编程,测试驱动开发与传统软件测试、V模型的各自特点,并结合实际,具体阐释敏捷软件开发方法在C语言符号表的构造实现,最后从测试覆盖率方面评估此次测试集。从测试评估报告结果看,采用先测试再编码步骤的测试驱动开发TDD方法开发的软件,不仅测试更为完备、彻底,而且更适用于需求变动的环境。

MapReduce模型在大规模数据并行挖掘中的应用

MapReduce并行编程模型通过定义良好的接口和运行支持库,能够自动并行执行大规模计算任务,隐藏底层实现细节,降低并行编程的难度。系统阐述MapReduce的基本工作原理及其工作流程,以TeraSort算法为例,针对其存在的问题,提出动态数据分区和数据压缩等优化建议。研究成果表明,优化后的TeraSort算法能够显著缩短数据处理时间,优化系统的吞吐量,并改善资源分配的均衡性。

基于知识图谱的高校智慧教学平台建设与实践

针对高职院校计算机专业课程存在的内容抽象,理解难度大,导致学生在学习过程中会丢失大量学习机会及专业指引等问题,本研究设计实现了一个基于知识图谱的高校智慧教学平台。通过引入知识图谱技术,主要实现了知识图谱显示、知识路径查询、知识点关系管理、习题推荐、资源推荐、智能问答等功能,有助于学生形成系统的学科知识体系。

基于云计算技术的移动办公应用设计与实现

移动办公环境中新媒体类型越来越多,传统的移动办公应用已难以满足大数据与新媒体交互的需求。随着云计算技术在各行业应用的普及,移动办公领域也开始借助云计算技术实现复杂的办公业务需求。将云计算技术应用到移动办公领域,设计并实现一个基于云计算的移动办公应用系统,优化移动办公应用系统内的数据交互,为移动办公用户提供更好的体验。

基于树莓派的实验室环境检测系统的研究

传统的感知控制系统是在单一的传感器数据基础上实现的,其粗粒度的数据结果无法用于对实际环境中人员活动情况的检测。针对该问题,通过布置树莓派智能采集系统感知环境数据,分析并建立了综合的活动感知模型。分布在不同关键位置的树莓派Pico采集器将分散的检测数据发送给树莓派进行收集汇总,其中包括环境光照、温湿度、噪音、人体活动、照明、空调等方面的数据。依据汇总的多传感数据建立了数据模型,通过模型更新并找到了最优阈值,解决了由于不同采集工具的应用和采集位置的变化而导致的阈值差异问题。研究发现,采用多层神经网络可以学习环境数据,实现对实验室活动类型的精确甄别。该检测系统实现了对实验室环境的动态感知与智能管理,减轻了实验室管理人员的工作量,优化了资源调配,减少了能源消耗。

新规下快递末端高质量发展浅析

快递联系着千家万户,事关社会的稳定和谐。本文深入分析了快递新规施行后行业现状,发现快递末端运行存在不送货上门、踩踏快件和收到不明快递等问题仍存在,发现可能存在诸如快递业务量的剧增、快递价格恶性竞争、数智化应用不充分、快递员队伍服务意识不强、物流公司末端管理细则不规范和通讯不畅的多种因素并存等原因。综上,本文从快递末端高质量发展的必要性、内涵和目标出发,构建了相应的指标体系,并从创新服务方式、强化队伍建设、加大设备投入、完善管理细则、加大宏观调控力度以及收件方亦要理解派件员和物流企业等角度提出建议。

软件验证与确认技术和标准化研究

软件验证与确认是保证软件质量方面最有效手段之一,对于安全攸关软件的安全性、可靠性的质量提升效果显著,验证与确认两个概念也经常被混淆。从标准化角度对软件验证与确认的概念进行分析和对比,选取典型标准开展分析和阐述,以推动标准在软件生存周期的应用,促进软件质量提升。

基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计

为提高在线教学的效率和质量,文中基于人工智能技术设计了计算机网络在线教学平台。首先,设计了平台的总体框架,包括平台管理、教师、学生等模块以及集成性的人工智能模块,其中人工智能模块涵盖智能学习资源推荐系统、自动评分系统和个性化学习路径规划模块。同时,对用户界面的设计进行了细致的探讨。在系统测试部分,对平台进行了全面的性能测试。结果表明,该平台在提高教学互动性、个性化学习体验及教学资源利用率方面表现出色,验证了其在现代教育中的应用价值和潜力。文中不仅为在线教育提供了一种新的智能化解决方案,也为教育技术的未来发展提供了重要的理论和实践参考。