简介：

简介：摘要

简介：摘要：电动车的充电系统是电动车发展的一个重要基础支持体系，对电动车充电站的选址进行优化是电动车发展的关键。本文首先对影响充电站位置的因素进行了分析，并依据充电站建设的基本原理，对充电站的运行费用和用户的充电费用进行了数学建模型；最后，利用遗传算法对充电选址问题进行优化求解，并通过实例验证该模型和算法的可行性。

简介：摘要：PID算法控制在控制系统中是最基础、最重要的部分、本文简单阐述了PID控制原理及算法分类。

简介：摘要：飞机在航线上的运行特性直接影响着燃油消耗，时间，污染物排放，温室效应等。在此基础上，基于飞行动力学模型，采用遗传算法作为主要的优化手段，构建了飞机在各阶段的性能指标优化模型，实现飞机在各阶段的最优控制。

简介：摘要：在移动终端飞速发展的背景下，社交网络已然成为人们人际交往的重要媒介。在GPS定位服务加持下，用户不仅可以在线上交流沟通，亦可凭借定位功能，将交流由线上转为线下，实现面对面社交。现今，如何优化用户感兴趣的位置推荐，已然成为基于位置社交网络的重点钻研内容。基于此，本文首先阐述推荐系统运作流程，随后对基于位置社交网络推荐算法中的用户与算法展开分析，以望借鉴。

简介：摘要：为智能体的核心是智能算法，我们便有了深入探讨智能算法主体资格的现实价值。作为当下社会功能实现所必需的智能化个体，智能算法在整个数字文明进程中所发挥的社会功能之重要性不言而喻，对其法律主体问题的回应也成为解决上述难题的根本前提。因此，有必要借此突破口以深入探索智能算法主体地位的构建，从而促进科学技术向上向善，推动全社会数字化转型和社会变革。

简介： 摘要：本文探讨了智能IC卡数据管理与优化算法的关键问题。首先介绍了智能IC卡技术的基本原理和广泛应用，然后着重讨论了与数据管理相关的挑战，包括数据采集、存储、安全性和分析。随后，探讨了各种优化算法在解决这些问题上的应用，包括数据质量、存储、安全性和分析的优化方法。通过案例研究，我们展示了这些算法在实际应用中的有效性和效益。最后，总结了研究的主要发现，强调了其在提高智能IC卡系统性能和数据管理方面的重要性，以及未来研究的方向。

简介：摘要：为了解决并联供水泵组运行效率低、投入运行数量不合理等问题，本文以四台并联泵组的实例进行了深入研究。在考虑了泵总台数、转速比以及供水需求等约束条件的前提下，通过麻雀搜索算法来建立了一个多目标优化模型，以寻求最优的组合策略。通过对应用实例进行分析，优化后的运行方案使得泵送系统能够更早开始扬水，且运行时长相较于优化前提升了23.58%。同时，总扬水量也得到了显著提升，较之前提升了9.2%。这一优化策略的实施显著提高了泵站的利用效率，为解决现有问题提供了有力的解决方案。

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简介：摘要：本文针对智能汽车的感知与决策算法进行研究，旨在提高智能汽车在复杂交通环境下的感知能力和决策准确性。我们综合分析了当前感知与决策算法的问题和挑战，并提出了一种基于深度学习和强化学习的综合算法，有效提升了智能汽车的感知和决策能力。通过实验验证，该算法在各项性能指标上取得了显著的改善。

简介：摘要：脑静脉窦血栓（Cerebral Venous Thrombosis，CVT）是一种相对罕见但危害严重的脑血管疾病。本研究旨在探讨基于计算机断层扫描（CT）影像的CVT早期诊断算法，以提高CVT的早期诊断准确性和患者预后。通过深度学习技术，本文提出了一种基于CT影像的CVT自动检测算法，对大规模的数据集进行验证，并分析了该算法的临床应用前景。

简介：摘要：本文旨在探讨基于智能优化算法的电力调度策略，并分析其应用效果。本文介绍了电力调度的背景和重要性。本文详细介绍了智能优化算法的原理和种类，以及其在电力调度中的应用。接着，通过案例研究和数据分析，评估了智能优化算法在电力调度中的性能。最后，总结了研究的主要发现，提出了未来研究的展望。

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简介：摘要：大数据已经成为全球信息技术和信息产业的热点，它具有数据量大、多样性、价值密度低、处理速度快、分析能力强等特点，能够快速的处理和分析海量的数据。在大数据时代，数据量呈爆发式增长，要想保证信息处理的高效率和准确性，必须要有完善的数据处理和分析技术，并且对算法进行合理的设计。在此背景下，本文将对大数据算法与数据分析技术进行探究，首先介绍大数据的相关概念以及特征；其次对大数据处理与分析技术进行简单的介绍。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，无功补偿在电力系统优化和稳定运行中起着越来越重要的作用。传统的无功补偿方法主要是通过手动调节和固定设备来实现，但这种方式存在着一些局限性，如难以适应系统负荷变化、难以实现精确控制等问题。随着智能优化算法的兴起，研究人员开始利用这些算法来解决无功补偿问题。智能优化算法具有自主学习、自适应和高效的特点，可以有效地应对复杂的电力系统运行情况和负荷变化。本文主要分析基于智能优化算法的无功补偿策略研究。

简介：摘要：在数字化时代，目标跟踪技术已成为计算机视觉领域的核心内容，尤其是在智能监控和自动驾驶等场景得到了广泛应用。然而，传统的目标跟踪算法在处理复杂动态环境时往往存在稳定性和准确性不足的问题，特别是在面对目标形态变化和遮挡情况时。针对这一挑战，本文提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。通过引入自适应机制来动态调整卷积网络，这种方法不仅提高了算法的泛化能力，还显著提升了跟踪过程中的稳定性和准确性，为实时监控和自动驾驶系统等领域的目标跟踪提供了一种有效的解决方案。

简介：摘要：变电站机器人是目前电力系统应用领域研究的重点方向之一。基于深度学习算法，可大大提升机器人的操作精准度。只需通过在远端平台对机器人下达操作/巡检指令后，通过机器人摄像头对现场传输回的图像数据进行检测，可准确判定待操作对象是否正确，检测对象状态是否正确（包括压板/手车/闸刀）。基于深度学习算法的图像识别检测精准率高、检测速度快、模型的泛化性好，可以保证机器人准确完成操作命令，提高了变电站机器人操作的可靠性。

简介：摘要：离心风机的叶轮因输送的介质造成磨损或附着，造成转子动平衡不好或失效，从而引发设备振动，严重则损坏风机设备，影响生产。大多数运行的风机在生产过程中不允许停机拆卸检修，因为设备解体检修耗费大量时间，影响生产运行。

简介：摘要：烟气分析仪对于许多工业，都起着至关重要的作用。各个行业的烟气组成各异，但大多数都含有二氧化硫、一氧化碳以及其他有害物质。通过使用烟气分析仪，我们可以准确地检测出空气中的二氧化硫、氮氧化物和一氧化碳的含量。通过选择性配置，传感器可以测量多种气体。这篇文章将探讨烟气分析仪的工作原理，分析仪器在运行过程中遇到的一些挑战，探讨一些常见的故障，并给出一些实际的解决方案。