应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类

为及时准确的了解城市树种空间分布信息,提升城市居民生活水平和推动城市生态系统可持续发展。以福州市仓山区城市森林为研究对象,应用无人机(UAV)监测城市树种空间分布及其动态变化的可见光影像,根据最佳尺度对影像进行分割,并提取分割对象的光谱、地形、指数、纹理和几何特征。通过对不同类型特征的组合构建不同的分类方案,利用递归特征消除法(RFE)筛选出优选特征子集,利用面向对象方法结合随机森林(RF)模型对城市树种进行分类。结果表明:在随机森林模型分类的过程中,利用光谱特征对树种分类的总体分类精度为82.12%;地形特征对树种分类的贡献度率为14.96%;指数特征和纹理特征的引入,在一定程度提高了树种的分类精度;几何特征的贡献较小,在分类过程中没有明显的贡献。特征优选子集的S10方案分类精度最高,总体精度达92.42%,Kappa系数为0.91。说明特征优选能够降低高维度特征的复杂性,在大幅减少数据冗余的同时提高了分类精度。在最优特征子集下,随机森林(RF)算法分类的总体精度比极致梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升机(LightGBM)和k最近邻算法(KNN)分别提高了1.15%、1.81%和15.15%,Kappa系数分别提高了1%、2%和17%。

基于对象模型的煤矿数据采集融合共享系统

针对目前煤矿数据采集、融合与共享存在的设备属性缺乏标准化且语义不统一、数据采集规约无法跨操作系统、数据访问实时性差、数据共享效率低等问题,设计了一种基于对象模型的煤矿数据采集融合共享系统。在基于位号的煤矿数据编码标准的基础上设计设备对象模型,克服了设备属性缺少标准化和设备属性语义不统一的问题;采用工业规约采集、Restful API问答式采集和文件数据采集等数据接入方式,可支持国产化操作系统,提供了方便的报文监视工具,能够准确判断通信异常原因;通过设备对象模型映射实现数据融合,引入数据治理机制确保数据的准确性和一致性,以对象模型的形式存储数据来节省存储空间、提高存储效率;将所有设备对象数据存储到一张表中,对象化的数据共享接口可简化成实时数据共享接口和历史数据共享接口,减少了冗余接口,从而降低了数据访问次数。应用结果表明,该系统在对设备数据标准化后降低了数据使用过程中语义解析的难度,同时提高了数据的计算、存储和访问性能,为大数据分析提供了保障。

Bowtie模型在油气站场隐患排查对象清单编制中的应用

隐患排查是隐患治理的前提,为确保隐患排查的深度和广度,需要科学制定事故隐患排查对象清单。通过对Bowtie模型的分析和改进,建立了一种基于Bowtie模型的油气站场隐患排查对象清单的编制方法,较好地解决了油气站场现场隐患排查对象覆盖不全的问题,对基层事故隐患排查对象清单编制具有一定的指导意义。

基于文档对象模型(DOM)的综合实验项目设计

基于文档对象模型(DOM)的JavaScript代码能够实现Web页面的动态控制,是Web开发技术课程的重点内容,其应用灵活涉及知识点较多,是学生掌握的难点。为了使学生有效的理解各个知识点,提高其利用所学知识解决实际问题的工程能力,设计了类似于开盲盒的DOM综合实验项目。该实验项目融合了DOM事件、DOM操作、函数this指针和对象通信等知识点。实践证明,通过项目的运行和调试有助于学生理解和掌握相关知识点。实验项目的趣味性有效地调动了学生丰富系项目能积极性,使其软件开发能力得到锻炼。

基于监控对象模型抽象技术的监控系统设计

随着计算机技术快速发展,软件工程运用越来越广泛,如何让软件运行环境长期稳定,不仅取决于软件技术本身,也依赖于硬件环境的稳定。提出了一种基于监控对象模型抽象技术的软硬件监控系统设计方法,通过采集软硬件实时运行状态,建立监控对象模型,生成监控对象逻辑结构拓扑图及三维模型,实现对全系统的实时监控,并对异常数据进行分析判定,及时对异常情况进行告警,便于运维人员对设备以及系统的运行状态、故障信息、故障位置和故障类型等实时掌控,提高系统运维效率。

“人类疾病动物模型的复制”课程建设探索与实践

“人类疾病动物模型的复制”是研究人类疾病动物模型的复制原理和技术的一门课程,人类疾病动物模型又称疾病模型或动物模型,是指为生物学、医学、药学研究而建立的具有人类疾病模拟表现的动物实验对象和相关材料[1]。建立与人类疾病相似、可靠的动物模型,力求客观反映人类疾病的病理生理变化,是推动药学、医学创新发展的重要途径和基本方法,在医药学研究过程中具有举足轻重的作用[1]。

Web时态对象模型研究分析

研究Web内容要素中加入时态要素的Web时态对象模型,解决层次树结构对站点、栏目、子栏目和内容统一建模问题,根据数据与时序密切相关的特性,利用时态特征词对各时态要素进行自动提取及评估,提出利用LSTM网络学习时态节点之间的时态约束关系,将Attention机制引入预测模型;实验表明该体系能自动发现Web过时信息,在同类网站质量排序、时间感知的搜索排序等方面有着重要的应用前景,能极大地节约人力,提高Web信息质量。

大模型时代网络基础设施的机遇与挑战

大模型训练已经成为推动人工智能(AI)和云计算发展的核心驱动力之一,其底层基础设施的性能直接影响训练效率和模型表现.随着大模型规模的不断扩大,数据中心网络的性能需求也在持续提升,尤其是在支持大规模AI模型训练方面,成为未来云计算网络架构演进的重要研究对象.阿里云团队通过深入分析大模型训练中的网络瓶颈和技术挑战,从“网络架构设计、通信感知调度、故障分析定位”3个关键维度进行研究,提出了专为大模型训练设计的网络架构优化方案,实现了大规模训练任务的高效调度和网络传输优化,并在实际系统中取得了显著的性能提升.

资源描述领域的新模型LRMoo

面向对象的图书馆参考模型(LRMoo)是图书馆和博物馆领域合作与协调的产物,是对IFLA LRM的面向对象定义的全面描述。本文在回顾资源描述领域概念模型发展变化的背景下,阐述LRMoo研发过程、版本变化以及工作方法,重点阐析模型结构和类、属性、关系等主要内容,同时结合源模型相关内容以及有关本体的映射,阐释新模型如何做到兼容和互操作,最后总结和剖析新模型的特点,指出新模型为从书目领域向跨文化遗产领域在更广范围合作、交互以及标准化方面提供了更多可能。

积分对象模型预测控制研究

预测控制系统存在响应时间较大或者包含积分环节的非自衡对象系统时,为改善控制效果,需要加大预测时域,由于优化存在于预测时域中,数值求解过程可能随着预测时域过长陷入病态。为此,提出一种指数加权的渐进稳定优化策略。首先,对状态空间模型重构以嵌入积分作用简化反馈校正环节,同时引入Laguerre函数进一步提升MPC执行效率;然后,在预测控制设计中使用指数加权将模型特征值规定在单位圆内,保证模型的稳定;最后,通过修改权重矩阵实现长预测时域优化控制的闭环渐近稳定性。对包含积分对象的单变量及多变量系统进行仿真验证,仿真结果表明:提出的MPC算法可有效避免数值解病态,同时提升系统的动态及稳态性能。

一种场地污染环境的多粒度时空对象模型

目前针对污染场地的研究主要围绕污染态势及其发展状况,对于污染场地的实体特征缺乏较完整的表达,难以可视化展示污染场地多维度的信息。本文基于多粒度时空对象模型的构建思路,研究构建多粒度场地污染环境时空对象模型,将污染场地信息实体抽象成数据模型,进而对其时空实体的相关特征进行描述及可视化表达,实现污染场地的全空间信息大数据的集成与融合,并以重庆市某钢铁厂为例进行试验验证。试验结果表明,场地污染环境多粒度时空对象建模,可以高效表达污染场地多维度的特征,更全面地可视化展示污染场地信息,为污染场地的精准管控、污染评估和治理修复提供技术支撑。

基于TDL的测试系统可视化对象模型构建技术

随着航空武器装备试验测试的不断发展,分布式、独立的测试系统已越来越不能满足试验测试任务的需求,急需建立一种多区域联合试验测试技术体系架构,实现跨区域的联合试验与测试;文章针对多区域联合试验中的对象模型构建技术进行研究,采用基于TDL和MagicDraw的可视化建模技术对测试系统对象模型进行可视化建模,形成靶场运行控制平台可调用的组件化模型,并对典型飞行试验测试系统对象模型组件进行了调用、部署与功能测试;实验结果表明组件化的测试系统对象模型构建技术能够贴切的表述测试系统的功能特点,同时能够很好的与实物模型进行关联,测试系统对象模型内部的数据通信延时不大于150 ms,满足未来联合试验场构建需求。

基于地理本体的面向对象时空数据模型研究

时空数据模型是GIS实现地理空间数据处理、组织的前提,本文以地理本体为理论依托,地理空间实体为研究对象,对地理实体进行本体概念化,然后采用面向对象的思想对本体化的地理实体和地理空间对象进行数学解析和逻辑结构组织,分别构建了基于地理本体的面向对象时空数据概念模型和逻辑模型。重点研究了模型的存储方式和数据组织方式,有效解决了地理本体数据和空间实体对象在关系数据库中的一体化存储以及地理信息语义歧义问题,为GIS语义信息的共享共建提供了一种新的思路。

广西区域性暴雨深度神经网络预测模型设计与应用

遵循AI技术典型应用流程,从确定研究对象的数据表示开始,探讨从测试选用算法工具构建“区域性暴雨”深度学习预测模型,到调整优化模型超参数、对模型性能进行泛化增强,最终实现上线部署,成功对2023年广西“龙舟水”过程作出合理预测。结果表明,结合实际预报服务需求,在深入理解算法和模型架构特点基础上,选用能够模拟天气分析过程、合理解释预测机理的AI算法,可显著增强模型的实用性能。采用TimeDistributed层对样本时间层进行封装,先提取学习气象要素场空间特征和关联特征后再进一步学习时间变化知识,是一种符合天气分析思路且预测性能较好的气象AI模型构建方法。而针对“小概率”气象关注事件,在设定事件标签时适当降低气象评判指标、基于相似天气形势来增强样本数据,引导模型针对关注目标进行正向增强训练,是提升气象AI模型性能的有效技术手段,实现一个“有/无区域性暴雨发生”定性预报的基础分类模型。

软件设计模式下装饰模型的研究与应用

软件设计模式有很多种类,当需要通过一些基本功能的排列组合形成大量的功能时,简单地使用继承关系难以实现,针对该问题对软件设计模型进行研究。首先,介绍装饰模式和UML统一建模语言;然后,针对装饰模型设计对句的案例;最后,使用面向对象的Java语言进行实践,丰富装饰模型的应用案例。

一种UML模型跨图一致性检查系统设计与实现

统一建模语言是获取系统需求、进行系统设计的重要手段,使用多种UML模型图对同一软件进行描述和表达时,多个模型图中的对象命名、逻辑关系可能出现不一致的情况。现有可视化UML建模工具大多只在某一种模型图内部进行正确性检查,或依赖于人工进行跨图的一致性检查。随着软件系统规模的不断增大和逻辑复杂性的增高,仅依赖于人工难免存在疏漏。对此,设计并实现了一种基于规则的UML模型跨图一致性检查系统。用户上传的模型文件被解析后,采用所提出的7条规则,通过OCL描述对上述组件进行模型分析和跨图一致性检查。其中,模型分析包括词法分析、逻辑结构分析等,一致性检查规则包括类图、状态图、顺序图的相关规则。通过实现与验证,所设计的系统能有效地检测类图、顺序图等图中的不一致问题。

海洋保护地规划中生态系统模型的应用探究

海洋保护地是海洋生态环境管理的重要措施,科学有效的海洋保护地空间规划能够加强对海洋生物多样性和生态系统健康的保护。探讨面向对象的海洋生态系统评估(Object-oriented simulator of marine ecosystem exploitation,OSMOSE)模型在海洋保护地空间规划中的应用前景,通过深入分析模型原理、关键过程和研究进展,以及结合模型特征及其功能实现,对模型在海洋保护地空间规划中能够发挥的多方面优势进行了重点探究;同时与现有海洋保护地空间规划方法的对比以及与实际海洋保护地案例结合,探讨了OSMOSE模型与现有的海洋保护地空间规划技术方法的异同及有机结合的潜在可能。结果表明,OSMOSE模型在模拟海洋生态系统动态、预测管理策略效果方面展现出的显著优势,模型对多物种相互作用以及时空分布的精准模拟,可以为海洋保护地空间规划提供丰富的数据支撑和决策依据。模型的合理应用不仅为我国海洋保护地建设提供了新视角,还有助于提升海洋保护地的空间规划合理性与管理措施有效性,对促进我国海洋生态保护具有重要作用和应用前景。

高校移动图书馆个性化荐读服务模型构建

高校移动图书馆是高校图书馆数字化的延伸和补充,开展荐读服务可以更好地满足读者的个性化阅读需求。现结合高校移动图书馆的服务对象和业务特点,从用户层、应用层、资源层、技术层几个方面入手,构建高校移动图书馆个性化荐读服务模型,以期为高校移动图书馆服务效率和质量的提高提供助力,从而更好地为高校师生服务。

基于带根连通有向图的对象集成模型及代数

提出一种便于异构数据源集成的公共数据模型——ＯＩＭ对象模型．它基于带根连通有向图，图中可出现环路，因而能自然地描述复杂对象与其成员对象间的引用关系和ＷＷＷ上ＨＴＭＬ文件间的链接关系．它的每个对象含有描述符，特别适合于描述那些没有显式模式或模式无法预知的数据对象．ＯＩＭ对象代数提供对象并、差、选择、投影、粘贴及切削６种操作．比关系代数具有更大的灵活性。

基于对象的GIS时空数据模型设计方法

GIS时空数据模型是描述空间实体的时间特性和空间特性的有机体,是GIS存储、再现、分析动态的现实世界的基础。该文采用面向对象的思想将地理实体抽象为空间对象,对空间对象的空间几何信息、属性信息、时间信息进行封装,提出了基于对象的GIS时空数据模型的构建方法。重点探讨了基于对象的地理实体描述方法、空间对象的时态特征和时态数据的存储方法,为时空信息的有机集成、共享管理、决策分析与应用提供了关于时空数据组织与管理模式的新思路。