关键词： 信息技术   交通流量分析   交通优化   数据挖掘   机器学习  

摘要： 信息技术是当今交通信息化呈现的基础框架,在道路和桥梁的交通流量分析以及优化提供助力中扮演重要角色。信息技术在交通流量管理中的应用越来越明显。而传统模式在处理这类交通流量分析和优化问题时有一定挑战。基于信息技术构建的这种新型交通流量分析与优化模型恰好针对这些问题进行了突破。以大数据分析为中心,将数据挖掘、机器学习等多种技术融合创新。不仅流量信息能被实时捕获和处理,对于未来的交通趋势,也可以做出更准确的预测。实验结果表明,与传统方法相比该模型能更有效地提高交通流量的分析精准度,优化交通组织,减少交通拥堵,提高道路交通效率。此研究成果有助于指导和推动我国的交通信息化建设,对于解决大城市的交通拥堵问题具有重要的实践意义。

关键词： 隧道照明   节能优化   智能控制   物联网   人工智能  

摘要： 随着交通基础设施建设的快速发展,隧道在现代交通网络中的作用愈发重要。隧道照明系统作为保障行车安全的关键设施,其能耗问题日益突出。本文深入探究隧道照明系统的节能优化与智能控制策略,分析传统隧道照明系统存在的能耗高、控制方式单一等问题,创新性地提出基于物联网、大数据分析、人工智能等先进技术的智能控制策略,并结合实际案例进行分析验证,旨在为隧道照明系统的节能降耗和智能化发展提供科学依据和实践指导。

关键词： 智能分拣系统   算法优化   效能提升   机器学习  

摘要： 文章深入探究动车配件智能分拣系统算法优化的意义,以及算法在效能提升方面所起到的作用。通过使用高级机器学习算法、对训练数据集进行扩展与优化、对硬件设备进行升级改造、建立算法持续优化机制等措施,分拣系统识别准确度与处理速度得到有效改善。研究结果表明:算法优化后分拣效率显著提高,错误率下降,对于铁路运输的安全与效率具有积极的促进作用。强调持续优化与技术创新的重要性,以期对智能分拣系统开发提供理论支持与实践指导。

关键词： 智能制造技术   汽车零部件生产   生产效率   预测性维护   数据安全  

摘要： 随着科技的持续发展,智能制造技术以其高效、精准的特性,正在汽车零部件生产中发挥重要作用。本文以汽车零部件生产为研究对象,探索并实践智能制造技术的应用。采用实地观察、深度访谈和文献检索等多种研究方法,全面解析智能制造技术在汽车零部件生产中的实际运用情况。研究结果表明,智能制造技术在提高生产效率、降低成本、保证产品质量方面取得显著的成效,如通过预测性维护可显著降低设备停机时间,通过自动化流程能大幅提高产能等。此外,智能制造技术对于加强产线员工的安全保护也有着重要的影响。然而,智能制造技术的推广应用还面临技术熟练度不足、数据安全等问题。此研究希望借助科技的力量,推动汽车零部件生产业更快发展,为相似领域提供借鉴。

关键词： 智能化制造技术   管道配件生产   物联网   人工智能   大数据技术  

摘要： 随着制造业智能化发展的推进,智能化制造技术在管道配件生产中逐渐得到广泛应用。本文旨在探讨智能化制造技术在管道配件生产中的具体应用及其带来的影响。通过分析管道配件生产过程中传统制造模式的局限性,提出基于物联网、人工智能和大数据技术的智能制造系统。采用实验研究方法,通过对比智能化生产与传统生产模式在效率、质量控制和成本管理方面的差异。旨在利用智能化制造技术显著提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量,并有效优化生产流程。研究结果对推动管道配件生产行业的智能化转型具有重要意义。

关键词： 人工智能   高职   国际商务  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,国际商务领域对复合型和数字化人才的需求愈加强烈。高职院校作为职业教育体系的重要组成部分,亟须将人工智能与国际商务专业的教学进行深度融合。本文基于人工智能与高职国际商务专业教学的深度融合的意义以及存在的问题,提出以“重构课程体系、革新教学模式、提升产教融合深度、升级师资与评价体系”为核心的深度融合路径,为高职院校国际商务专业教学提供理论与实践参考。

关键词： 电子信息工程技术   通信智能化   5G   通信   物联网   人工智能  

摘要： 在信息化高速发展的今天,通信产业正在发生巨大的变化,以智能化为主导的通信产业正在发生着巨大的变化。电子信息工程技术是推进信息采集、传输、处理和存储的重要组成部分,是实现通信系统高效运转、功能扩展和业务升级的重要支撑。从5 G通信、物联网、人工智能与通信融合、通信网络优化四个角度出发,对其在通信智能化中的应用进行了深入的研究,并对其在实际应用中所遇到的问题进行了分析,并给出了解决方案,从而揭示了 EIS技术对通信智能化的促进作用,为我国通信行业的不断创新和发展提供了理论基础和实践指导。

关键词： 风电场   风电变流器   并网振荡   稳定裕度   自主协同   自适应控制   人工智能  

摘要： 受出力波动和电网强度变化等时变因素影响，风电场并网稳定裕度呈现出时变特性，存在因裕度不足而导致的并网振荡风险。为此提出一种基于多机自主协同架构的风电场稳定裕度在线自适应控制方法，包括机组侧自主控制和场站侧矫正控制，前者用于保证对时变裕度响应的快速性，后者用于提升整场的响应精度。具体地，首先建立一种考虑多机交互且控制设计友好的风电场频域模型，基于该模型和时-频模态分析方法设计针对弱模式的多机附加阻尼环路，并将其阻尼参数作为裕度控制量；然后分别建立计及时变参数和裕度控制量的机组、场站裕度评估模型，构造裕度自主控制器和裕度矫正控制器；进一步提出基于人工神经网络(artificial neural networks，ANN)的裕度评估加速方法，实现对整场裕度的在线自适应控制。最后，基于实时仿真平台测试典型时变工况下的裕度控制效果，结果表明其可有效提升风电场稳定裕度对时变因素的自抗扰能力，起到振荡预防的作用。

关键词： 深度强化学习   自动化装配线   动态调度策略   智能制造  

摘要： 随着工业4.0时代的到来智能制造已成为推动制造业变革与升级的关键趋向,而在这一进程中自动化装配线扮演着智能制造体系心脏的角色,优化其调度策略旨在深度挖掘生产效率潜力并有效控制成本显得尤为重要且具有深远意义。相对之下传统的调度方法在面对复杂、动态变化的生产环境时往往难以达到最优效果,因此本文提出一种基于深度强化学习的自动化装配线动态调度策略旨在通过智能算法实现装配线的自主调度与优化以适应不断变化的生产需求。

关键词： 人工智能   道路桥梁病害   智能检测   预警系统   深度学习  

摘要： 为了改善道路桥梁病害的主观定量分析、精准检测和预警的问题,本研究基于人工智能技术提出并构建了一种道路桥梁病害智能检测与预警系统。首先,本文利用人工智能中的深度学习技术进行道路桥梁病害的自动检测;然后,以大数据分析为基础,构建并训练了强大的预测模型,从而提前预警道路桥梁病害。实验结果表明,相较于传统的病害识别方法,本系统能更精确、完全自动地检测出道路桥梁的病害,并进行及时预警,从而显著提高了道路桥梁病害的检测效率和预防效果。该研究为道路桥梁的病害检测与管理提供了新的解决方向,具有一定的研究价值和实用意义。