电子信息自动化技术在物联网中的应用

阐述物联网技术的发展现状,分析电子信息自动化技术在物联网中具有操作便捷,安全可靠、传输效率高、实现自动化操作与控制的特点。探讨电子信息自动化技术在物联网中的应用,包括运输系统的智能化构建、智能电子订货系统、卫星定位系统、信息识别模式的应用。

信息技术推进职业教育课堂革命的探索——以《C语言程序设计》为例

职业教育“课堂革命”是政府推进的重要教育改革实践,关乎人才培养质量的提升。本文研究信息技术推进课堂改革优势,探索发挥信息技术在职业教育中支撑发展与引领创新的重要作用,并以《C语言程序设计》为例详细阐述信息技术推进教学模式与教学方法的革命。

基于YOLO的电路板瑕疵检测技术分析

阐述基于YOLO的电路板瑕疵小目标检测方法。电路板图像通过深层网络,多尺度下修改锚定框,能更好地检测小目标。实验表明,基于YOLO的电路板瑕疵小目标检测方法的平均精确率达到99.45%。

人工神经网络下5G通信网络信息安全防护研究

网络应用、服务与终端用户呈现暴增趋势,为网络信息安全带来极大的威胁.而网络信息安全是保证其稳定运行的基础与前提,为此,提出基于人工神经网络的5G通信网络信息安全防护方法.明确5G通信网络信息安全问题成因,构建通信用户实名认证架构,在源头验证用户身份信息,选取DES算法(对称加密技术)加密处理网络信息.基于人工神经网络创建网络信息分类器,将网络信息集合输入至训练好的分类器中,即可完成异常网络信息的检测.实验结果显示在不同场景下,应用提出方法获得的异常网络信息检测时延更短,网络信息安全参量取值更大,证实提出方法应用性能较佳.

物联网技术在智能农业中的应用

为了探讨物联网技术在农业中的应用及其对未来农业发展的影响,以温室大棚和茶叶基地为例,分析了物联网在农业领域的具体应用情况。研究表明,物联网技术通过实时数据采集和分析,显著提高了农业生产的精准度和效率,改进了资源利用和产品质量安全;物联网在农业中的应用促进了生产方式和管理模式的现代化,为农民提供了更多决策依据和操作指导。建议政府和企业共同推动物联网技术在农业中的进一步研发和应用,以促进农业向智能化、高效化和可持续发展方向转型,实现农业现代化。

基于ZigBee和云平台的大棚环境监测系统设计与实现

针对温室大棚环境的实时监测问题,利用ZigBee无线传感网络和GPRS远程传输技术,设计远程监测系统,在云端搭建服务器,采用Spring Boot服务框架,开发Android移动端APP.测试表明,系统能对温室大棚环境进行远程监测和预警,系统运行稳定、部署灵活、便利性好,有利于提高大棚农业管理水平.

室内空气调节系统的研究与设计

车间环境中,生产活动可导致空气质量恶化,极大影响员工身体健康。文章提出了一种空气调节系统,用于监测室内空气粉尘和VOC污染物浓度,适时开启换气系统,使空气参数保持在较高的水平。该系统集成多组粉尘和VOC检测模块和双向换气装置,根据发生空气质量恶化区域自适应调整空气流动路径,有针对性的净化空气。车间外设置风向传感器,根据自然风的风向调整室内换气方向,提高换气效率。各个监测点和执行点利用WiFi实现自组网,点与点之间密切配合,提高系统换气效率。验证试验表明:监测器能够稳定运行,点与点之间配合良好,高效率、针对性实现空气净化,大大改善了车间生产环境。

科技特派员赋能乡村人才振兴适切性与进路——基于科研育人视角

在全面推进乡村振兴战略的进程中,乡村人才资源及其充分运用是关键要素,而乡村人才储备与培养不足已经成为亟需破解的问题,需要发挥各界力量参与开发与培养。科技特派员在实现科技与乡村产业发展有效融合,促进农业生产力发展等方面发挥重要作用,挖掘这部分群体参与乡村人才培养将是一支重要力量。文中从科研育人的视角分析了科技特派员赋能乡村人才振兴的适切性,提出立足“一懂两爱”,培养高素质农民、创新人才、产业链人才的进路,并以漳州职业技术学院长期以来开展的科技特派员工作为例,实践表明了,提出的科技特派员赋能乡村人才振兴进路的可行性和实效性。

改进残差网络的逆变器开路电路故障诊断

针对传统三相电压源逆变器开路故障诊断方法存在准确率低和鲁棒性差的问题,提出一种用于故障诊断的改进二维卷积神经网络优化方法.该方法首先引入一种新的数据预处理方式,通过马尔可夫变迁场(MTF)将原始时域电压信号数据转换成二维灰度图像,有效保留特征的时空关系;其次,提出采用并行注意力机制对卷积神经网络ResNet18特征提取层提取的特征分别进行通道和空间特征筛选,并完成有效特征融合;最后,融合的特征经ResNet18全连接层和输出层得到故障分类结果.实验结果表明,所提出的改进故障诊断方法能将诊断精度提升至99.80%;在不同噪声条件下均能保持90%以上的分类准确性,验证该方法可有效提高逆变器开路故障诊断性能和鲁棒性.

激光投影显示中复合散斑抑制方法的研究

为了有效抑制激光投影显示中的散斑,基于散斑统计理论,建立了光纤长度与光纤末端出射光场衬比度的数值表达式;采用积分散斑统计学方法理论分析了级联位相片散射特性和运动特性对散斑衬比度的影响;实验研究了不同光纤长度下振动光纤前后图像的散斑衬比度;比较了运用散斑抑制技术和复合散斑抑制技术所获得的散斑图像衬比度。结果表明,采用振动10 m多模光纤与旋转级联位相片相结合的复合散斑抑制技术,可将散斑衬比度降低到3.76%;采用复合散斑抑制技术将增加系统自由度,从而更有效地抑制散斑。该研究为激光投影显示中开展复合散斑抑制技术研究工作提供了参考。

5G时代基于FISCO BCOS联盟链版权保护系统的研究

5G时代数字版权保护面临更加复杂的挑战,区块链技术中联盟链不仅符合我国监管实际,也契合版权保护的技术要求,可以较好解决确权难、授权难、维权难等问题。基于FISCO BCOS联盟链的版权保护应用系统,按照应用层、服务层、核心链层、数据存储层架构,用solidity编写智能合约,采用前后端分离开发方式以及IPFS与区块链相结合的链上链下协同存储方式,实现版权注册、查询和可信交易,有利于缓解链上存储压力,增强系统安全,提高数字版权保护水平。

基于光电传感器和中值滤波的公共停车场监控图像空位目标检测方法

公共停车场要提高整体服务水平和服务效率,为车主提供精准的空位信息是十分必要的.为此,通过公共停车场安装的监控设备,获取车位监控图像,利用光电传感器和中值滤波处理后,使其成为16×16的图像块,通过计算每个图像块的能量特征、对比度和熵,得到该车位整体的状态参数;将包含车辆纹理特征的图像块用白色网格标记,不包含的则用黑色网格标记;通过对比白色图像块占所有图像块的比例,与阈值对比后即可明确该车位是否停放车辆.将所提方法应用在实际停车场中,结果验证了所提方法可以为车主提供精准的空位信息,并且与实际情况完全吻合.

基于深度可分离卷积神经网络的端到端高效车牌识别方法

车牌识别易受到天气或光照条件等不可预见干扰的影响。因此,文章提出了一种无需分割的车牌识别框架,该网络模型结合了先进的深度学习方法和设计思想,采用了深度可分离卷积来极大地降低计算量。与之前相比,它以更低的计算要求实现了更高的识别精度。在两个不同的数据集上对所提方法的有效性进行了评估,并获得了超过99%识别准确率和70以上的帧率,该方法稳健高效,值得推广。

等离激元调控金纳米孔阵列的超快非线性光学响应

为了明确表面等离激元对金属纳米结构的超快非线性光学响应的调控机制,以金纳米孔阵列为对象,通过电磁场-传热耦合仿真研究不同激发条件下等离激元模式的瞬态光学响应。结果表明,共振激发等离激元模式可以得到比非共振激发更强更快的瞬态光学响应,而且不同等离激元模式诱导产生的瞬态光学响应也存在明显的差异。通过该研究可以为设计高性能全光调控器件提供一种新的思路,并有助于从物理机制上理解表面等离激元共振相关的超快非线性光学效应。

面向农业大棚温度均匀度的智能感知系统设计

针对当前非规模化农业大棚种植温度感知、调整不及时不科学而导致棚内农作物长势不统一,产量上不去的问题,构建了一种基于层次分析法的温度均匀度评估模型,设计了农业大棚温度均匀度智能感知系统,并在闽南地区辣椒大棚进行了实验.实验结果表明:辣椒整体长势、产量逐步均匀,取得了预期成果,验证了系统的有效性.

基于AlDense文本匹配与双层动态权重调整的岗位推荐算法

基于现有就业推荐系统在个性化推荐能力上的不足,创新性地提出一种基于Albert与DenseNet结构的长文本匹配模型AlDense以及一种基于双层动态权重调整的推荐算法;其中,AlDense能够有效计算求职者简历与企业岗位信息文本的匹配度,而双层动态权重算法则为每个用户单独建立搜索权重体系,捕捉用户在多次检索过程中体现出的求职倾向变化,最终实现提升系统人岗个性化匹配质量的目的。实验结果表明,AlDense相比传统长文本匹配模型,能够更精确地计算简历与岗位信息文本的匹配度;在此基础上,结合双层动态权重算法得到的岗位推荐信息更全面地考虑了求职者的能力与需求,有效提升了系统的个性化推荐能力。

融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习研究

原有知识表示模型没有充分考虑知识图谱以外的丰富信息,在缺少对应信息时难以完成推理和补充,处理知识推理任务时会产生较大性能缺陷,本文研究了融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习方法.采用最大似然值任务概率,在相似性计算函数中定义知识图谱实体.结合目标检测算法构建残差网络层次结构,在多输出维度中提取知识图谱局部特征.融合人工智能图像特征表示知识图谱,实现学习方法设计.实验结果表明:将本文方法应用在多个知识表示模型中,对缺失的实体关系完成推理预测,可以增加多个模型推理结果的准确性.

基于CiteSpace手绘表现技法教学改革进展研究

手绘表现技法是设计相关专业的基础课程。随着数字技术的发展,以往的手绘表现技法面临着新的挑战和机遇。该文通过CiteSpace软件梳理手绘表现技法教学改革方面的中国知网文献,分析当前手绘表现技法存在的问题、研究热点和发展趋势。结果表明,手绘表现技法教学改革研究处于稳步增长阶段;从单一的教学改革逐渐扩展至产教融合、环境设计等多方向的研究;园林、艺术设计等专业是研究手绘表现技法教学改革的主力;多元化的手绘教学模式将成为重要的研究发展趋势。

面向数据中心的控制器排队性能评估模型研究

软件定义网络SDN(Software-Defined Networking)是通过逻辑控制器对整个网络进行集中控制管理,这种集中式的软件管理保证了网络的开放性且有利于管理,但极易造成网络性能瓶颈。为此,在SDN实际部署网络场景之前,对SDN控制器所在的网络进行性能评估是当前所面临的问题。设计了一种基于排队论在SDN控制器所控制的网络数据中心的性能评估模型,根据SDN在数据中心的Fat-Tree部署模式,及多个OpenFlow交换机发送的Packet-in消息过程特点,分析了Packet-in消息在控制器中的处理时间分布情况。以此为基础,构建了该排队解析模型的理论推导过程和主要性能指标参数,并评估了SDN控制器的处理性能。最后,通过该模型测试了控制器性能,并与现有测试模型进行比较。实验结果表明:该模型比现有测试模型更接近于工具Cbench所测性能指标参数,对实际部署控制器应用网络数据中心具有一定的性能参考价值。

人工智能可穿戴科技创新知识图谱分析

知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具,以实体、属性、关系等为基础元素,将复杂的知识结构化,并建立知识之间的联系。通过知识图谱分析,可以实现对人工智能可穿戴科技创新进展的有效梳理。基于此,本文由知识图谱的构建展开论述,阐述了知识图谱分析思路,并从学科关注度增长、学科研究质量情况、学科研究成果应用、学科研究地域差异这四个方面,分析了人工智能可穿戴科技创新知识图谱,梳理了人工智能可穿戴科技创新进展情况。