简介：摘要：在信息时代的大背景下，“互联网+”将成为国内企业经济转型的主要方向。同时要认识到电力服务模式和电力企业的运行模式都是以市场作为主导，借助“互联网+”的营销模式可以实现服务模式的创新，更好地解决国内电力企业发展所遇到的问题。

简介：摘要：初中美术教学中色彩感知能力的培养是一个重要的课题，色彩是视觉艺术作品中至关重要的元素之一，对于学生的审美能力和创造力起着至关重要的作用。随着社会的不断发展和进步，人们对于艺术的需求也在不断提高，因此培养学生对色彩的感知能力显得尤为重要。本文旨在通过对初中美术教学中色彩感知能力培养的探究，有效地提升学生的色彩感知能力，从而激发学生对美术的兴趣，促进其全面发展。

简介：摘要：本文深入探讨了智能交通工程中的环境感知与智能导航系统，着重介绍了传感器技术、车联网、人工智能和大数据在该领域的应用。环境感知技术通过雷达、摄像头等传感器实时获取道路和车辆信息，而车联网技术通过车辆之间和基础设施的通信提高了系统感知能力。智能导航系统不仅通过实时路径规划提高驾驶效率，还在自动驾驶和用户体验方面取得显著进展。当前应用现状展示了该技术在城市和汽车上的广泛应用，但仍然面临精度、安全性、用户隐私等方面的挑战。未来，传感器技术创新、人工智能与大数据深度融合以及智能导航系统的个性化定制将推动该领域更广泛、更深入的发展。

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简介：摘要

简介：摘要：随着气候变化的加剧，极端天气事件频繁发生，水淹厂房的风险日益突出。本研究基于智能感知技术，提出了一种水淹厂房报警预警模型。该模型通过整合传感器数据、机器学习算法和实时监测系统，实现了对水淹风险的准确识别和及时预警。本文首先介绍了水淹厂房的危害和紧迫性，然后详细阐述了模型的构建过程，并利用实际案例验证了其有效性。最后，对模型的应用前景和改进方向进行了讨论，为水淹厂房风险管理提供了新思路。

简介：摘要:随着信息技术的迅猛发展，电力网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施之一，负责供应电力能源。然而，电力网络面临日益增加和演变的威胁，如黑客攻击、恶意软件、电力供应链中的漏洞等，给电力系统的正常运行和社会经济稳定带来了巨大的风险。在这种背景下，电力网络安全态势感知与威胁分析成为保障电力系统安全与可靠运行的关键技术。本文旨在深入探讨电力网络安全态势感知与威胁分析的重要性、面临的挑战、技术应用以及未来的发展方向。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展和电力系统的日益庞大，电力通信网络在电力系统中的应用越来越重要。电力通信网络作为电力系统的重要组成部分，承担着调度、控制、监测、管理等多种任务，对保障电力系统的安全稳定运行具有举足轻重的作用。然而，电力通信网络的规模日益扩大，涉及的设备和业务日益增多，使得电力通信网络的运行和管理面临着巨大的挑战。因此，如何提高电力通信网络的运行状态感知能力，确保电力通信网络的安全稳定运行，已成为亟待研究和解决的问题。

简介：摘要：视觉感知是一种对周围环境进行感知和理解的重要能力，而在当今这个无人机技术发展飞速的时代，视觉感知对于反无人机技术的重要性日益凸显。无人机技术的广泛应用给人们的生活和国家安全带来了巨大变化，但与此同时，无人机的滥用和恶意破坏也成为了一个严重的问题。基于此，本文分析了视觉感知反无人机技术发展动态与趋势，以供参考。

简介：摘要：本文从安全态势感知平台能够实现全覆盖监测、全方位的实时分析、大数据技术监测异常网络行为三个方面，对安全态势感知平台的特点进行了详细的介绍。根据全方位的收集数据、站在不同角度和层面进行态势评估、预测安全事件发展趋势三个方面，对医院信息安全中安全态势感知平台的具体应用进行了相应的阐述，说明了安全态势感知平台在医院信息安全中应用的重要性。

简介：摘要：本文探讨了建筑设计过程中建筑美学与空间感知的关系。通过对建筑美学原理和空间感知的综合研究，思考如何在建筑设计中融入美学原则以优化空间感知。在设计过程中运用美学原则来创造令人愉悦、舒适和富有意义的建筑空间。

简介：摘要：视觉感知是一种对周围环境进行感知和理解的重要能力，而在当今这个无人机技术发展飞速的时代，视觉感知对于反无人机技术的重要性日益凸显。无人机技术的广泛应用给人们的生活和国家安全带来了巨大变化，但与此同时，无人机的滥用和恶意破坏也成为了一个严重的问题。基于此，本文分析了视觉感知反无人机技术发展动态与趋势，以供参考。

简介：摘要：本文首先界定了空间感知与用户体验的基本概念，其中空间感知是用户对空间位置、方向、大小等的认知与感受，用户体验是使用产品或服务的整体感受与反应。接着深入探讨了空间感知对用户体验的多方面影响，包括增强沉浸感、提升自然交互、优化信息获取以及影响情感共鸣等。还阐述了通过技术创新、设计策略、多感官融合等方法提升空间感知以优化用户体验，旨在为相关领域的发展提供理论支持与实践指导，以创造更优质的用户空间体验。

简介：摘要：本论文针对机器人感知与控制关键技术及其在智能制造中的应用进行了深入研究。文章介绍了机器人感知与控制技术的重要性和意义。而后详细探讨了机器人感知技术，包括视觉感知、声音感知和情感感知等方面。接着，讨论了机器人控制技术，包括运动控制、路径规划和智能控制等方面。着重阐述了机器人感知与控制的集成技术，包括传感器与执行器的接口技术和感知与控制算法的融合。最后，论文重点探讨了机器人感知与控制在智能制造中的应用，包括生产线优化和产品质量检测等方面。通过综合应用感知与控制技术，机器人能够实现自主感知、智能决策和精确控制，从而提高智能制造的生产效率和产品质量。

简介：摘要：随着大数据技术的不断发展，大数据在网络安全管理中的应用日益广泛。大数据态势感知系统作为一种重要的网络安全管理工具，可以实时监测和分析网络中的安全态势，帮助企业及时发现和应对安全威胁。本文介绍了大数据态势感知系统的基本原理和关键技术，探讨了其在网络安全管理中的应用场景，并通过实际案例阐述了其在提升网络安全防护能力和降低网络风险方面的重要作用。

简介：摘要：护理人员院感知识培训与教育的重要性在于提高护理人员对院内感染防控的认识和能力，从而有效预防和控制院内感染的发生，保障患者和医务人员的安全。首先，护理人员院感知识培训与教育可以增强护理人员对院内感染的认知。通过系统的培训和教育，护理人员可以了解不同感染途径、感染传播的相关知识，以及感染预防和控制的基本原则和方法。这有助于提高护理人员的专业素养和责任意识，使其能够正确地应对院内感染的风险和挑战。

简介：摘要：随着行车自动化技术的不断发展，车辆感知技术在其中扮演着重要的角色。通过利用各种传感器和算法，车辆能够实时感知周围环境，并获取道路、车辆、行人等相关信息。这些感知数据在自动驾驶系统中起到了至关重要的作用，用于实现车辆自主导航、障碍物检测和避障、交通信号识别等功能。本文通过研究车辆感知技术的应用，探讨了其在行车自动化中的重要性和应用潜力。相信车辆感知技术的持续研究和试验将进一步推动行车自动化的发展，提高道路安全性和交通效率。

简介：摘要：本文提出了一种利用现代深度学习技术进行输电线路单端故障定位的方法。通过精确检测故障位置，可以显著减少修复和恢复过程的劳动力成本。具体地，本文采用深度多层感知机网络来预测单端电压和电流测量的故障距离。为了捕获时间序列输入数据的时间相关性并保持平移不变性，本文采用卷积函数和池化层。此外，还使用了自适应矩估计等先进的深度学习技术，以有效训练神经网络并避免过度拟合。证明了基于深度学习的方法在单端故障定位中的高准确性和有效性。

简介：摘要目的探讨压缩感知（compressed sensing, CS）不同加速因子（acceleration factor, AF）对腰椎MRI图像质量的影响。材料与方法招募32例受检者（男12例，女20例），年龄（45.28±14.11）岁。行3.0 T MR结合敏感度编码（sensitivity encoding, SENSE）以及CS的腰椎矢状位T1WI、T2WI和轴位T2WI序列扫描，采用的AF分别为无加速、SENSE AF=2、CS AF=2、3、4、5。两观察者在矢状位T1WI、T2WI和轴位T2WI划定感兴趣区测量信号强度（signal intensity, SI）和噪声强度（standard deviation, SD），并计算信噪比（signal to noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast to noise ratio, CNR）。对图像质量进行五分法主观评分。组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）、Kappa检验分析两观察者测量数据和主观评分的一致性。对各序列不同组间图像的SNR、CNR和主观评分采用单因素ANOVA分析。结果两观察者测量数据和主观评分一致性良好（ICC：0.878～0.997，Kappa：0.763～0.948）。单因素ANOVA检验矢状位T1WI、T2WI、轴位T2WI不同AF间SNR、CNR及评分差异有统计学意义（P＜0.01）。两两比较结果：当CS=4时，矢状位T1WI椎体和间盘的SNR、矢状位T2WI椎体和间盘的SNR、CNR和主观评分较常规序列差异有统计学意义（P＜0.05）；当CS=3时，轴位T2WI椎体SNR较常规序列差异有统计学意义（P＜0.05）。结论腰椎MRI扫描时间随着AF的增加逐渐降低，在保证图像质量的前提下，临床推荐AF分别以3、3、2行腰椎矢状位T1WI、T2WI和轴位T2WI序列扫描。

简介：摘要：本文提出了一种利用现代深度学习技术进行输电线路单端故障定位的方法。通过精确检测故障位置，可以显著减少修复和恢复过程的劳动力成本。具体地，本文采用深度多层感知机网络来预测单端电压和电流测量的故障距离。为了捕获时间序列输入数据的时间相关性并保持平移不变性，本文采用卷积函数和池化层。此外，还使用了自适应矩估计等先进的深度学习技术，以有效训练神经网络并避免过度拟合。证明了基于深度学习的方法在单端故障定位中的高准确性和有效性。