简介：摘要：随着物联网技术的迅速发展，农业领域也开始应用物联网技术来实现智能化农业管理。物联网能够将传感器、设备和网络连接起来，实现对农田环境、作物生长状态等信息的实时获取和监测。农业感知数据的融合应用可以提供准确、全面的农业信息，帮助农民和农业管理者制定科学的决策和管理策略。

简介：摘要：近几年，由于森林火灾和砍伐日益严重，导致全球生态系统遭到了严重性破坏，全球气候逐渐变暖，自然性森林火灾在世界范围内频繁发生，给人类的生命和财产安全造成了极大的破坏。随着现代科技的发展，应用森林智慧防火体系在一定程度上可减少森林火灾的发生。

简介：摘要：本文分析了社区治理工作的现状和主要需求，并在此基础上研究了基于多维感知和综合杆集成的关键技术，探讨了相关技术在社区治理工作的作用。

简介：摘要：综掘面是煤矿进入深部开采后的高危险系数区域，智能化超前感知等理论与技术的有效应用，有助于综掘工作安全高效开展，为围岩支护设计提供系统的、量化的、可验证的岩体工程特性信息。本文提出了以“智能化超前感知为基础，以多源数据计算为中心，以安全智能快速掘进为目标”的煤矿智能综掘技术体系，对智能化超前感知技术进行总结，以期实现综掘面多参量智能感知目标，为相似条件综掘面智能化技术应用提供支撑。

简介：摘要：本文提出在光学图像加密处理中应用压缩感知理论，并联合应用双随机相位编码技术，对图像进行多重加密处理。通过应用压缩感知理论创建随机测量矩阵，将其作为密钥，对图像进行加密处理，并利用Arnold变换进行二次加密处理，同时，联合应用4f光学系统进行双随机相位编码，据此对图像进行多次加密，以降低采样数据量，提升密钥响应敏感度，确保能够抵御攻击。

简介：摘要：所谓深度态势感知，即在态势感知基础上的深度感知，也可以看作是一种全新的人机智慧。其不仅涵盖了人类的智力，也进一步融合了机器的智能，因此被称为人机融合智能系统。伴随着深度学习等智能技术的发展，智能化技术显然已经成为时代背景下的主要发展趋势。其中，人工智能产生的机理包括认知、情感以及情境等。人机融合智能系统的发展难题主要在于机器智能与人类智力在时空上的认知并不周全[1]。对此，本文通过分析人工智能相关的发展因素，找出深度态势感知的产生缘由与内涵，并在此基础上，根据人的智慧与人工智能之间的发展差异，引出当前人机融合智能系统中深度态势感知存在的问题。

简介：摘要：本文探讨了深度学习在无人车辆感知与决策系统优化中的关键作用。首先介绍了深度学习在无人车辆感知领域的应用，特别是在视觉、雷达和激光雷达等传感器数据处理中卷积神经网络和循环神经网络的有效性。其次，深入研究了深度学习在无人车辆决策中的关键技术，包括路径规划、交通场景理解和驾驶策略生成。针对感知与决策系统的集成，提出了一种有效的融合方法，旨在提高无人车在复杂交通环境中的适应性和鲁棒性。通过实验证实了该方法在真实道路场景中的性能，展示了其在提高车辆感知准确性和决策效果方面的优势。

简介：摘要：随着互联网迅速发展和新闻数量的激增，如何准确获取新闻的重点和核心内容已成为一个亟待解决的问题。由于中文新闻文本摘要的关键信息提取准确率较低，因此提出了基于实体感知的生成式摘要算法，旨在全面捕捉新闻中的核心信息。该算法将实体特征融入T5-Pegasus摘要模型中，使模型能够学习新闻中不同词语之间的实体相关性，从而提高摘要的准确性。实验结果表明，与传统的T5-Pegasus模型相比，该模型生成的摘要在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上均有提升，有效提高了事实准确性，生成了更好的文本摘要。

简介：摘要：本研究旨在深入探索网络空间安全态势感知技术的核心原理和应用，通过态势评估与预测，实现对网络安全的实时监控和预警。借助决策支持与响应机制，提高应对网络安全事件的能力和效率。本研究通过综合分析现有技术、构建数学模型、开展模拟实验等方式，深入研究态势感知技术的关键问题和解决方案。研究结果表明，该技术能够显著提升网络空间的安全性，为应对日益复杂的网络安全挑战提供了有力支撑。

简介：摘要：随着农业现代化的不断推进，农业机械智能感知与识别技术的研究与应用成为提高农业生产效率和质量的重要手段。本文综述了农业机械智能感知与识别技术的发展历程、技术原理、应用现状及未来发展趋势。首先介绍了智能感知与识别技术在农业生产中的意义，然后详细阐述了该技术的关键技术、主要应用领域以及面临的挑战。最后，展望了未来农业机械智能感知与识别技术的发展方向，为推动农业现代化进程提供了参考。

简介：摘要：目前供电企业主要使用在户外电力设备安装护栏和反光警示牌两类社会安全保障措施进行告警，警示手段缺乏主动性，告警成功率不高等。针对现时社会安全保障措施的局限性与不足，该文介绍了一种可自动运作的户外电力设备警示装置，在提高告警成功率、降低成本的同时，希望以此促进社会安全保障的可靠性不断提升。

简介：摘要：智能车身结构感知与控制技术的研究和应用对汽车行业具有重要意义。传感器技术在车身结构感知中发挥关键作用，数据融合与处理方法及实时环境感知与识别算法提高了感知精度。基于感知信息的车身姿态控制和车身动力学建模与控制策略确保了车辆的稳定性和安全性。智能车身结构控制系统的设计与实现将智能化水平提升到新高度。智能车身技术的发展方向在于提高安全性能、改善驾驶体验，并应对挑战如隐私保护与法规制定等。

简介：摘要：视觉感知与控制技术是当前机器人技术发展的热点之一。通过模仿人类视觉系统的工作原理，机器人可以从传感器获取的图像数据中提取有用的信息，并做出相应的决策和控制。然而，深度神经网络的训练和推断过程仍然面临着计算资源需求、数据标注和模型泛化等挑战，需要进一步的研究和改进。基于生物视觉仿生下的图像处理具有非常广阔的研究前景和价值,通过深入研究内在机理,并建立类视觉系统工作机制的仿生视觉计算数学模型,这为后续仿生视觉系统在实际图像处理研究与应用中提供了新的理论指导。

简介：摘 要：多晶硅还原工序是多晶硅生产的关键环节，工艺复杂、能耗高、产品质量受多因素影响。本文探讨通过智能感知技术对还原工序进行实时监测与数据采集，并结合优化决策模型提升工艺效率和产品质量。研究梳理了还原工序的关键参数和影响因素，设计了一套智能感知系统，通过传感器网络与数据处理平台实现工艺参数的实时监控与反馈调节，构建优化决策模型进行动态优化。实验结果表明，该方法提高了工艺稳定性与产品合格率，同时显著降低了能耗。

简介：摘要：主要阐述了为了探索一套体系化的、客观的、全流程的互联网感知评估方法，建立基于云管端的全生命周期感知评估模型，建立全业务链条的互联网指标体系，并配套开发一键式的互联网感知检测客户端及端到端感知测试平台，将以上评估模型、指标体系运用于现场感知投诉处理及质量优化中。

简介：摘要：随着科技的迅猛发展，智能感知技术在电力工程领域的应用日益广泛且不断深化。本文全面且深入地探讨了智能感知技术在电力工程中的多样化应用，涵盖了其在电力设备监测、电力系统运行状态感知、电能质量监测以及智能电网建设等关键方面所发挥的重要作用。

简介：摘要：智能感知系统在工程领域的意义重大且应用前景广阔。本文深入分析了其在提高工程效率与安全性、促进工程管理精细化和智能化方面的重要性。同时，从设计原则和优化方法两个层面展开，阐述了系统性与模块化设计、以用户需求为导向、基于性能指标的系统参数优化以及基于机器学习的算法优化等方面。本研究旨在为智能感知系统在工程领域的应用提供坚实的理论依据与实践指导。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展和工业控制系统的广泛应用，工控网络的安全问题日益凸显。传统的工控系统设计之初并未过多考虑安全问题，其封闭性、专用性使得它们长期游离于互联网之外。然而，随着信息化与工业化的深度融合，越来越多的工控网络接入互联网，安全风险也随之急剧增加。近年来，针对工控网络的攻击事件频发，给工业生产和社会生活带来了巨大损失，凸显了工控网络安全防护的紧迫性和重要性。

简介：摘要：AI赋能的网络安全态势感知系统通过结合机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习等技术，实现对网络威胁的实时检测、分析与应对；基于大数据驱动，系统具备异常行为识别、威胁情报自动化收集以及主动防御策略优化的能力；通过云计算与边缘计算的架构设计，提升了系统的分布式部署能力与实时性；虽然AI赋能系统面临模型攻击与数据隐私保护的挑战，但通过优化模型训练与性能，可以增强系统的安全性与鲁棒性，为网络安全提供更加智能化的防护手段。

简介：摘要