浅谈智能写稿的技术与实践

【目的】新闻报道对社会发展十分重要,但传统新闻写作效率低,难以满足需求。该项目利用ERNIE等预训练语言模型,通过训练新闻数据集,实现高质量新闻稿自动生成,以提高效率和准确性。【方法】使用百度新闻大数据,选取近百万篇高质量新闻作为数据集,采用ERNIE模型进行训练。设置合适的模型结构、超参数,使用训练集、验证集、测试集,通过预训练获得新闻写作模型。模型可自动生成标题、内容、摘要。【结果】实验结果表明,本方法生成新闻稿准确度好,客观中立,多样性较强,达到专业水准,实用性强。较人工写作提高效率,但个性化表述不足。【结论】该项目利用ERNIE等模型实现新闻自动写作,效率、准确度较人工写作有很大提高,实现了新闻采写自动化。但生成式新闻仍需人工审阅,人机协同很必要。该文为新闻自动写作研究与应用作出有益探索。

港口复杂物流货物的虚拟拆卸序列规划方法研究

设计了一种基于计算机三维模拟技术的、配合遗传寻优算法的虚拟拆卸序列规划方法,以各个拆卸顺序的组合作为遗传寻优算法的输入,经过计算得出最优调度方案,配合三维虚拟技术,将这种方案可视化,估计出最好的拆卸顺序结果。经仿真实验验证,该方法可以有效解决虚拟维修拆卸序列优化问题,使得物流港口调度过程预先可视化,保证了物流成本的有效控制。

解决欧姆龙PLC新老产品编程的方法

欧姆龙PLC新老产品在上传、下载时出现不兼容状况下的解决方案。

一种启发式算法和改进遗传混合算法在流水车间重调度中的应用

在解决以合同惩罚和存储成本最小化为优化目标的流水车间重调度问题时,提出了一种启发式算法和改进的遗传混合算法;传统的遗传算法是一种基于优胜劣汰的随机、自适应的优化算法;通过复制,交叉和变异,将问题解编码所表示的“染色体”群在逐代进化,最终收敛到最合适的群体,从而得到问题的最优或满意解;但缺点是求解结果依赖于初始值,且运行时间过长;因此对传统遗传算法做了相应的改进,考虑到启发式算法的快速性,为充分发挥两种算法的优势,提出启发式算法和改进遗传混合算法;最后对性能进行分析;试验结果表明:该算法运行时间短,且在大规模数据集下,更易于靠近全局最优解。

板式家具高速自动分拣系统出库及打包调度策略

为提升定制家具自动分拣系统出库及包装作业的整体效率,根据出库及包装作业的工作特点,将出库打包问题抽象为一类板件处理具有优先顺序约束及机器约束的三阶段柔性装配流水车间调度问题。在对各约束进行定义和数学描述的基础上,以最大出库完工时间、包装工位最大完工时间、板件平均等待时间三者加权和最小化为优化目标,建立了板件处理具有优先顺序约束和机器约束的三阶段柔性流水车间调度问题的数学模型;针对该模型,构造了一种启发式求解算法H^*。为验证算法的有效性,基于裂区试验设计的思想生成大量算例,并将启发式算法H^*与构造的9种组合规则算法、5种元启发式算法进行性能比较。结果表明,H^*算法可高效地获得高质量的解。

瑞气公司15万t/a二甲醚项目备煤系统优化设计

云南瑞气化工有限公司15万t/a二甲醚项目采用碎煤加压气化(鲁奇炉)工艺技术,煤种选用云南小龙潭褐煤。设计就其备煤的筛分、破碎、输送等进行了系统优化设计。