Loinel Messi 最真的梦

自从球王马拉多纳退出绿茵场以后,生活在潘帕斯高原上的人们一直在寻找着心目中新的“马拉多纳”,寻觅着那个曾经让无数人兴奋、尖叫、哭号,直至昏厥的“神”,但是奥特加、萨维奥拉、里克尔梅、特维斯、阿奎罗,都不是正确答案。

棒材小规格成品上冷床乱床问题探究

阳春新钢铁棒材线提速提产改造后,在轧制小规格时,成品上冷床易出现冷床乱床,且发生频率也很高。通过分析原因,制定了切实可行的整改方案,并进行改进,最终解决了冷床乱床问题。

Lionel Messi秘密 天力梅西的另一面

他从不看比赛回放!梅西说他永远不会看自己的比赛回放,他说:"我不会在赛后看自己比赛的镜头,很多人说那有益于你从中吸取教训,也许这适用于大多数人,但不包括我。"

The Glorious Messiness of English

The story of our English language is typically one of massive stealing fromother languages. That is why English today has an estimated vocabulary of overone million words, while other major languages have far fewer.

基于改善解集分布性的多目标优化

针对低维度多目标优化问题,目前的众多多目标优化算法已能保证足够接近问题的最优前沿,并兼顾解集的收敛性和多样性。然而,大多数算法往往忽略了解的分布性。在具有不规则帕累托前沿的多目标优化问题上,解的分布越均匀,越能充分覆盖问题的最优前沿超平面,提供给决策者的选择区间也越趋于合理。文中针对解的分布性的改善问题,以SPEA2算法为主框架,在改进个体适应度计算的基础上,提出一种新的多目标优化算法CM-SPEA2。该算法首先通过不等权重层次聚类法将种群划分为若干簇;然后改进原有杂乱度计算方法,衡量个体在所属簇内的杂乱度,寻找杂乱度最低的个体作为参考点;最后,基于其他个体与参考点的Manhattan距离计算表征分布性的算子并改进适应度函数,设置适应度阈值筛选参考点附近的非支配个体,从而间接调整环境选择策略,使保留的个体分布更加均匀,进而提升收敛性和多样性。对比实验结果表明,与一些类似的多目标优化算法相比,CM-SPEA2算法在IMOP、ZDT和VNT类型的测试问题上具有一定的优势。

基于改进YOLOv5的旋转目标检测算法及其应用研究

目的 提高工业分拣上常见的纹理多样、随机堆放盒体的检测与识别能力。方法 提出一种基于YOLOv5的旋转目标检测算法,该算法包括目标分类、位姿角度识别和边界框位置定位3个模块功能。目标分类模块中,通过自建数据集和设计8种目标分类标签以供模型分类学习;位姿角度识别模块对YOLOv5头网络中添加角度预测分支,引入环形平滑标签角度分类方法,实现分拣盒体的旋转角度精准检测;在边界框位置定位模块上,使用LCIoU回归框损失函数来计算旋转框回归损失,得到紧密包裹目标位置的边界框。结果 改进的YOLOv5算法在自建数据集上检测精度达到95.03%,在机器人多物体分拣实验中的准确率可达100%。结论 本文算法在盒体处于散乱堆放、密集堆放、堆叠堆放场景下均具有较高的定位与识别精度。

一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法

结构性测试是标识测试用例的基本方法之一.由于程序语言的复杂性以及被测程序的多样性,自动生成结构测试数据的一种有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.提出一种基于MessyGA的结构测试数据自动生成方法,将测试覆盖率表示为测试输入集X的函数F(X),并利用MessyGA不需要染色体模式排列的先验知识即可进行优化求解的性质对F(X)进行迭代寻优,进一步提高了搜索的并行性,并最终提高测试覆盖率.对一组标准测试程序和若干实际应用程序的实验结果表明,较之现有基于遗传算法的生成方法,该方法能够以更高的效率生成更高质量的测试数据,并适用于较大规模的程序.

利用Ground-Truth资料和Messy GA方法反演渤海湾盆地及其邻区地壳P波速度模型

收集了1978～2003年位于渤海湾盆地及其邻近地区(大体位于东经112°～122°,北纬34°～44°之间)所记录到的的总计10534个地震或人工爆破事件的Pn、Pg以及P波到时数据,运用GT5准则,从中挑选出相对精确和可信度较高,且具有代表性的的10个地震事件,使用MessyGA算法,分别反演了这10个地震事件所对应的一维地壳P波速度模型.反演的局部地壳模型与已知结果对应较好,基本反映了震中区的地壳速度结构特征.该方法原理简单,计算方便,可用于确定局部和区域的地壳速度模型.

基于电力系统日发电计划的混合智能messy遗传算法

机组组合是电力系统日发电计划中主要的优化任务,在满足各种约束条件下求得全局最优解是一个比较困难的问题。传统遗传算法的二进制编码和随机遗传操作不适合于求解大规模机组组合问题。针对电力系统日发电计划的特点,提出了一种混合智能messy遗传算法(HIMGA),该算法实现简单,大大减小了求解问题的规模,保证了群体的多样性,提高了算法的搜索效率,改善了算法的收敛性。仿真计算结果表明了该算法的有效性和实用性。

考虑时间可靠度约束的4PL路径优化问题研究

运输时间的不确定性是影响第四方物流路径选择的重要因素。本文将可靠性理论应用到路径优化问题中,把客户对时间可靠度的要求作为约束条件,以运输总费用最小为目标,基于多重图建立考虑时间可靠度约束的第四方物流路径优化问题的机会约束规划模型,设计双列变长编码机制的遗传算法求解模型。通过仿真实例验证模型和算法的有效性,结果表明针对客户对时间可靠度要求的不同,该算法可以快速并有效地帮助决策者做出最优的路径选择。

数码管动态显示乱码现象分析

提出了在单片机控制数码管动态显示时出现显示乱码现象这一问题;从人眼的特性及动态显示的过程出发,分析了单片机程序控制数码管时,产生显示混乱现象的原因;并且正反两方面的实验验证了所做的分析;最后还提出了解决这些问题的措施。

一种非均匀分布问题分布性维护方法

几乎所有多目标进化算法(multi-objective optimization evolutionary algorithm,MOEA)都是针对Pareto最优面为均匀分布问题而言.然而现实中很多问题Pareto最优面是非均匀分布的,决策者希望得到一个与Pareto最优面分布类似的解集.现存算法并不能有效解决该问题.对此,提出一种针对于非均匀分布多目标优化问题的维护方法(non-u-niformly diversity maintenance method,NUDMM).该方法定义一个反映个体分布"规则"程度的指标——杂乱度,并设计一种降低种群杂乱度的方法,在未知Pareto最优面分布规律情况下有效剔除造成种群混乱的个体.通过与NSGA-II和SPEA2在不同维数下8个非均匀函数上对比实验,表明NUDMM在有效保持问题真实分布的同时,具有良好的收敛性.

基于高效办公的书桌设计

书桌是人们工作不可或缺的家具,如何提高工作效率是设计者需要考虑的问题。普通桌面尺寸小,放置的物品增多易导致桌面凌乱,引起人心理上的不悦;结构固定、功能单一,使久坐的工作者的脊椎等部位产生不适。从书桌对人的心理和生理两方面的影响着手,对桌面尺寸、书桌结构与其所承载的功能等方面进行独创性再设计。书桌的中间主体部分是一个高度可调的L型超大桌面,可满足多人坐、立式办公,以缓解因久坐引起的身体不适;桌面面板内嵌有键盘和无线充电装置且局部可倾斜,使其不仅多功能化,而且可适应不同工作类型。左侧桌面下方设有悬挂式文件篮,右侧是开放式多功能置物架,左右协同使桌面保持整洁有序,解决小而乱的缺点。

基于混合遗传算法的对极几何估计

在未定标系统中 ,对极几何约束给出了图像间的全部信息 ,成为解决许多视觉问题的关键环节 .本文提出了一种基于混合遗传算法的对极几何估计方法 ,它利用每个基因代表一个匹配点 ,每条染色体作为对极几何估计最小子集 .此方法在很大程度上减小了出格点对估计过程的影响 ,能够较好地汇聚到全局 (或近似全局 )最优解 .模拟数据和真实图像的实验结果都表明 ,本文所给出的方法能够有效地检测和删除错定位和误匹配点 。

用遗传表达混乱遗传算法优化管网扩建工程

以降低管网造价和运行费用为目标,将基因表达混乱遗传算法(GEMGA)引入到供水管网系统的扩建优化设计中,对其在供水管网优化扩建实践领域进行了深入探索.模拟管网扩建实例计算表明:采用优化设计方案后,总投资比采用传统经验法节省近17%;与简单遗传算法(SGA)相比,GEMGA收敛速度大大加快,算例中只搜索约0.000 2%的可行域便找到问题的最优解.

新城市主义与城市公共空间品质

随着城市的发展、汽车时代的 来临,城市传统的公共空间及其户外生 活走向泯灭,城市公共空间质量急剧下 降。该文对这种现象进行了反思,引入上 世纪末兴起的新城市主义思潮,解读并 阐述了思潮中所提倡的可步行、混合功 能等原则对城市公共空间品质的启迪和 借鉴意义,并以此为基础,对我国城市公 共空间进行了战略思考。

dom4j解析xml文档保存数据的乱码问题

通过对dom4j解析xml文档的分析研究,对出现的乱码、缺陷进行处理,在java开发中遇到类似项目具有针对性的解决,而不至于盲目按照常规写出错误代码,导致项目出现问题。

随机体育运动图像捕捉点虚拟重建中凌乱误差控制

运动员进行不同的运动项目时,关节所成的角度,运动速度有差异,造成特征捕捉点不能很好对应关键区域,形成特征凌乱对应误差,影响形状基计算的准确性。传统的体育运动图像三维重建算法,受到形状基凌乱的影响,后期建模准确性很难控制。因此提出随机体育运动图像捕捉点虚拟重建中凌乱误差控制算法。利用因式分解法,建立人体运动时的三维动态仿真模型,运用stolt变换将所有图像捕获点的的方位偏移率调整为相同,使其在进行特征匹配时不会产生过大误差,对于过大的凌乱残余误差,进行三阶运动补偿,实现人体运动图像序列中的三维动态仿真建模。实验结果表明,这种算法提高了人体运动图像序列三维动态仿真的真实性。

数学与魔术的融合:艺术足球的审美维度

现代足球源于欧洲,浸润着深厚的欧洲理性思想和浓郁的艺术自由主义精神,以巴西和巴萨足球为典范的艺术足球是现代足球的优质品种。艺术足球不同于非艺术足球的典型性标志便在于其相当程度地压制了非理性的野蛮力量而保留了足球的合理野性。欧洲和美洲足球所追求的艺术足球的最高范式一直是现代足球的终极理想。艺术足球在媒介世界中的镜像功能具有新型传播学的示范意义,其在规则体系的制约与培植下完成了的人体自由意志的魔术性张扬与集团组合的数学性体现的统一。艺术足球使得球员群体组合的数学精确性和个体创造的身体魔幻性层面达到了高度的统一。艺术足球的真实美感即源于其数学之维与身体之魅的典型性融合。

塔河油田碳酸盐岩杂乱弱振幅反射储层识别方法研究

根据地质、地震、测井等解释成果,结合实际岩石物理参数,设计不同缝洞集合体正演模型,从正演出发,分析杂乱弱反射地震反射结构、能量和频率特征,开展多属性方法优选,提出频谱分解不连续属性为杂乱弱振幅反射储层识别预测的敏感属性,并在此基础上进行频段扫描优选出有利频段,通过实钻井的分析,综合AFE裂缝预测、频谱分解不连续属性和瞬时能量属性,预测十区西南部缝洞型储层的主要发育范围。