简介：摘要：即便信息技术发展迅速，网络图依旧存在一些不足之处，但网络图本身具有操作性简单，算法清晰等优势。在绘制网络图时必须要按照相关规范完成，并通过设计计算机算法思路和设计算法等方式合理地设计计算机算法。

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。

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

简介：摘要：本文对机器人路径规划的优化算法进行了深入研究。首先介绍了机器人路径规划的基本概念，然后详细比较了基于搜索、梯度、模拟退火和遗传算法的四种优化算法，并分析了它们的优缺点和适用场景。最后，探讨了未来机器人路径规划的研究方向，包括多智能体协同路径规划、强化学习与路径规划的结合、深度学习在路径规划中的应用以及实时路径规划与控制。本文对于推动机器人路径规划技术的发展具有一定的指导意义。

简介：摘要：为了克服Chameleon聚类算法无法有效的处理混合属性数据的缺点，本文提出一种改进的Chameleon聚类算法。该算法首先采用一种新的两阶段聚类整合算法，适用于处理大规模数据集；其次对聚类分析中计算相似性的欧式距离进行拓广，使新算法能够处理混合属性数据。通过实例验证该算法可以很好的解决含有混合属性的大规模数据集问题。

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：在电机控制领域，滑模控制算法因其具有良好的动态性能和抗扰动能力而备受关注。然而，滑模控制算法在实际应用中也存在抖振问题，影响了系统的稳定性和性能。为了克服这一问题，将探讨一种基于时变边界层的滑模控制算法，并在两相混合式步进电机控制中进行应用。

简介：摘要：本项研究的目的是探索磨削加工刀具磨损机理，并研制出自动磨损补偿算法来提高加工精度，延长刀具寿命。在磨削加工过程中，刀具磨损主要受到磨削力，热应力和材料去除率等因素影响。通过深入地分析这几个因素对刀具磨损所产生的作用，研究并设计出一套磨损补偿自动算法。算法主要由实时监测技术，数据处理和分析，补偿策略制定等部分组成。通过对算法进行编程实现与实验验证表明，所提补偿算法可有效改善磨削加工性能。试验结果表明设计的自动磨损补偿算法能够显著改善加工精度并有效地延长刀具使用寿命。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：在当今复杂多变的商业环境下，组织面临着日益增长的决策挑战。这些决策涉及市场营销、供应链管理、金融风险评估、资源分配等众多方面。本论文旨在深入研究业务决策支持模型及算法技术，探讨其在不同领域的应用和发展。业务决策是组织成功的关键因素之一，它需要利用有效的模型和算法来帮助管理者做出明智的决策。本文将介绍业务决策支持的概念、重要性以及现有的模型和算法，并对其在实际应用中的应用案例进行分析和评估。最后，我们将探讨未来业务决策支持模型及算法技术的发展方向。

简介：【摘要】随着信息时代的到来，客户数据量急剧增加，这使得客户智能分析成为企业决策的重要组成部分。客户智能分析作为一种重要的数据驱动决策方法，通过对客户数据进行分析和挖掘，为企业提供战略指导和决策支持。本论文旨在研究客户智能分析模型及算法技术，探讨其在实际应用中的价值和挑战。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：随着深度学习的发展，用计算机处理图像，辅助人类视觉进行检测和识别得到了广泛应用，如人脸检测和人脸关键点定位技术。人脸的检测和关键点定位在生活中经常于人脸的分析处理，如人脸识别、脸部体温测量、表情识别等，同时在视频监控、人机交互等方面有广泛的应用前景。

简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

简介：摘要：电机控制系统作为现代工业中不可或缺的重要组成部分，其性能与效率直接影响整个生产线的稳定性和经济效益。然而，传统的电机控制方法往往存在效率低下、响应速度慢和能耗过高等问题。为了解决这些问题，智能优化算法在电机控制领域得到了广泛研究和应用。本文将深入探讨智能优化算法在电机控制中的应用，并分析其对电机性能提升和能源节约的优势。

简介：

简介：摘要：现代科学技术快速发展，各类技术被广泛应用于网络运行、企业管理网络系统搭建、社会交流与信息传输网络结构建设方面，陆续形成发能付应用成果，如：企业上云专线、Cloud VR/AR等。随之而来的，是更强的网络运行挑战。无论是社会企业的信息传输、日常办公交流，还是群众个人的交流沟通，都对承载网的流量、稳定性提出了更高要求。此种背景下，如何进一步优化承载网结构，将更多智能技术应用于承载网中，提升网络运行稳定性、安全性，是应当重点思考的问题。本文简要阐述了智能承载网关键技术，之后分别从路由算法、仿真分析两个方面入手进行探索。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。