关键词： 3D NAND FLASH   现场可编程门阵列(FPGA)   机器学习   鹦鹉优化器(PO)   核极限学习机(KELM)  

摘要： 随着半导体行业的快速发展,以及各种芯片国产化的趋势越来越明显,3D NAND FLASH作为当前存储器件的重要代表,其寿命预测对于保障系统可靠性至关重要。因此,通过硬件搭建现场可编程门阵列采集平台,对3D NAND FLASH进行特性分析,在不同擦除/写入次数下模拟FLASH可能发生的不同误码情况,分析耐久性、数据保持特性以及读、写干扰特性的变化趋势。同时提出鹦鹉优化器改进的核极限机器学习机,由于核极限学习机参数寻优困难,鹦鹉优化器通过搜索位置提高参数寻优速度和准确度。采用将已使用的循环次数作为输出结果对FLASH进行寿命预测。实验结果表明,相比其他机器学习,采用鹦鹉优化的核极限学习机预测模型精度可以达到98.5%,在提升训练速度和准确度中具有重要的现实意义。

关键词： 汉王科技   人工智能   数学算法   网络模型   大国工匠   工程师  

摘要： 小档案姓名:彭菲出生年月:1985年11月工作单位:汉王科技股份有限公司获得荣誉:2023年,荣获全国五一劳动奖章;2024年被评为2023年“大国工匠年度人物”。敢为世界先2010年,彭菲从清华大学毕业,进入汉王科技股份有限公司成为一名算法工程师。对于算法工程师而言,玄妙的人工智能背后是数学算法、网络模型。彭菲的工作就是通过代码,让机器去看、去听、去说、去想,最终让机器服务于人。

关键词： 无线终端   无线网络   终端设备   接收功率   信号传输速度   人工智能   系统参数   实时调节  

摘要： 本文利用贝叶子斯理论模型和多层感测器预测策略,搭建了一个5G无线网络的优化系统。该系统设计的主旨在于,能够实时调节5G网络硬件和各个系统参数,其目标则是优化5G无线终端的性能表现。通过采用此系统,5G终端有能力获得更高比例的信号与噪音比以及更好的接收功率,同时还减少了通信误差,并有效加快了信号传输速度。此项科研成功地克服了人工无线网络在优化上的低效率和高额成本,不仅提高了终端设备的表现,还优化了网络资源利用率,降低了维护成本,使5G网络更为稳定、高效,并为其广泛应用提供了可靠的技术基础,为5G网络的性能和效率提升提供了重要的技术支持。

关键词： 人脸识别   人工智能   专利分析  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,人工智能在人脸识别领域得到了深入的研究,人工智能的快速发展为人脸识别带来了新的机遇。基于人工智能的人脸识别能有效降低人力成本,提高识别准确度,本文借助专利检索分析平台对人工智能的人脸识别技术的相关专利信息进行检索和统计分析,重点对专利技术构成、国内专利申请趋势、主要申请国申请量、国内主要申请人、国内主要省市分布及国内重点专利进行了分析。通过专利分析对相应领域的审查员和各创新主体在把握现有技术、拓展新的研发领域等具有一定的帮助和启发。

关键词： 机器视觉技术   质量检测   智能制造  

摘要： 在智能制造行业发展速度不断加快的情况下,在智能制造领域中对机器视觉技术的应用也越来越普遍。机器视觉技术可以通过计算机系统对人类的视觉感知系统进行模拟,完成图像理解,是一种比较先进的识别技术。在本次研究过程中主要探讨智能制造领域机器视觉技术的具体应用原理以及实际应用情况。借此分析机器视觉技术在智能制造中的应用算法,发挥机器视觉识别技术在智能制造产品质量检测过程中的作用。

关键词： 大数据   人工智能   网络安全态势感知   深度学习  

摘要： 在大数据的环境下,网络安全态势感知领域越来越多地采用人工智能技术,这已经成为确保网络安全的核心技术之一。本文首先系统地论述了以人工智能为核心的网络安全态势感知,涉及数据收集和预处理、威胁检测和分类、情报分析和整合、威胁的预测和反应以及系统的自我学习和适应。其次集中于人工智能的主要应用方面展开研究,包括机器学习用于异常检测、深度学习用于恶意软件的识别和分类、自然语言处理用于网络威胁情报分析以及强化学习用于自适应防御策略。这些技术的应用,极大地提升了网络安全防御效率和智能化程度,为网络安全提供有力技术支持。

关键词： 云计算   大数据   人工智能   新兴平台   新就业形态  

摘要： 随着云计算、大数据、人工智能的发展,带动一批依托于新兴平台企业的新业态企业迅猛崛起,形成一种低准入、高收入的灵活性、自主性和多样化的劳动力市场。新就业形态从业者群体实现就业,但同时存在着对工作的不稳定性、工作风险性复杂多变、缺乏劳动权益保障等问题。基于以上问题,从多角度分析新就业形态从业者现状,获取其缺失劳动权益保障的具体原因,并提出改善新就业形态下从业者的劳动现状的对策,以维护从业者的劳动权益。

关键词： 人工智能   ChatGPT   微博   评论文本   主题挖掘   情感分析   公众感知   BERT-LDA模型  

摘要： [研究目的]社交媒体评论是分析研判公众对新技术应用态度感知的重要对象,为突破传统文本主题挖掘技术的随机性弊端以及情感分析技术的单一性限制,提升文本数据量化分析的精准性以及实现更佳的可视化效果,亟需构建新的主题模型方法与情感分析手段。[研究方法]通过建立结构性融合的深度学习模型——BERT-LDA模型,以ChatGPT微博评论文本为研究对象,利用BERT和LDA分别提取文本的复杂语义信息和关键主题,实现了对深度隐藏主题特征的挖掘,并基于BERT情感分析,从整体、主题和态度多维度视角设计了情感演化的可视化分析。[研究结论]研究表明,BERT-LDA模型能够高效处理大规模、短文本、非结构的社交媒体评论数据,成功识别出公众对ChatGPT在就业教育、未来发展、产品开发、技术变革等不同领域带来影响的态度差异;与传统主题识别模型(LDA、TF-IDF、BERT)相比,BERT-LDA模型在主题识别效果和泛化能力上表现更优,尤其体现在对关键主题和重要词汇的精准挖掘能力上;公众对ChatGPT的认知态度并不统一,表现出赞誉与质疑并存的复杂情绪。

关键词： 人工智能   视频制作   应用   发展趋势  

摘要： 视频制作作为多媒体领域的重要组成部分,随着互联网和移动设备的普及,已经成为信息传播的重要载体。随着人工智能技术的不断发展,尤其是深度学习、计算机视觉、语音识别等技术的突破,人工智能在视频制作领域的应用日益广泛,为视频制作带来了革命性的变革。本文将从人工智能技术在视频制作中的应用价值、具体应用和发展趋势3个方面进行探讨,以期为推动视频制作领域的技术创新和产业发展提供参考。

关键词： 字体设计   人工智能   机器学习   字体生成   字体评估  

摘要： 在人工智能发展背景下,分析机器学习技术在字体设计中的应用与价值,并指出有待解决的问题,对未来研究方向提出展望。文章从艺术设计视角出发,分析当前机器学习技术在字体设计中的相关研究,提炼字体设计过程中设计师关注的重要因素,对相关研究现状进行综述;基于分析对未来发展趋势及挑战进行预测,完成对机器学习技术与字体设计相关研究的发展过程、应用、优势及未来趋势的综述。机器学习技术的进步为字体设计带来新的发展机遇,不仅提高了设计的效率,而且使得字体设计的方式更加多样化,但目前机器学习技术在字体设计中的应用仍面临众多挑战,未来机器学习技术在字体设计还有较大的发展空间。