关键词： 数字化转型   铁路客运   营销辅助决策系统   大数据   人工智能   物联网  

摘要： 随着数字化技术的不断进步,铁路客运行业迎来了前所未有的发展机遇。本文研究了在数字化转型框架内,构建铁路客运营销辅助决策系统,并分析大数据、人工智能和物联网等前沿技术在其中发挥的提升铁路客运营销策略与决策效率的作用。本研究在深入剖析当前铁路客运系统的基础上,构建了一套以数字化转型为支撑的营销辅助决策系统架构,并对其关键职能与实施策略进行了详尽阐释。研究成果指出,该系统能显著增强铁路客运行业的市场竞争能力和服务品质,从而为铁路客运公司在这场严酷的市场竞争中提供了坚实的助力。

关键词： 智能农机   设计优化   数据分析   机器学习   物联网(IoT)   实时监控  

摘要： 智能化农业机械系统的设计与优化是现代农业技术发展的重要方向,是推动农业可持续发展的主要技术支撑。该文基于智能化农业机械的背景和发展现状指出其在提高农业生产效率、减少劳动强度和优化资源利用方面的优势,系统阐述了智能化农业机械系统的核心组成部分,并分析了各部分的功能和相互协作的机制,针对目前智能农机发展存在的问题提出了基于数据分析与机器学习的优化方法,通过对农业生产数据的采集和分析,优化机械系统的工作参数,提高作业效率和产品质量。同时,探讨了物联网(IoT)和边缘计算在智能农业机械中的应用,强调了实时监控与远程控制的重要性,提出了可能的技术创新方向和应用前景。通过本研究,旨在为智能化农业机械系统的设计与优化提供理论基础和实践指导,促进农业机械化和智能化水平的提升,实现农业可持续发展。

关键词： 机器学习   气动噪声   声场重构   压缩感知  

摘要： 气动噪声源自气体流动过程中的压力脉动,可能引发声疲劳和声振耦合,是航空器安全性和舒适性的重要影响因素,其研究方法主要包括理论方法、风洞试验测量和数值模拟。然而,这些方法存在测量结果单一、难以与流动结构建立有效关联、高精度噪声数据获取困难等问题。机器学习方法具有高效、快速、低成本等优势,在航空气动噪声领域展现出巨大潜力。本文概述了机器学习在航空气动噪声领域的最新研究进展,重点综述了其在稀疏测点下声场重构和气动噪声预测方面的应用。最后,分析了目前机器学习方法在气动噪声研究中泛化性弱、预测精度不足、缺乏物理解释性等共性问题,并展望了其未来发展趋势,为基于机器学习方法进行气动噪声研究提供参考。

关键词： CAXA制造工程师   零件加工   数字化转型   智能制造   生产效率  

摘要： 随着制造业向数字化和智能化转型,CAXA软件作为一款集设计、加工和管理于一体的工程软件,能够有效提升零件加工的精度和效率。以典型轴类零件加工为案例,探讨CAXA制造工程师软件在零件加工中主要功能模块,包括三维建模、工艺规划和数控编程,通过具体实例,阐述如何利用CAXA软件进行加工路径的优化、刀具选择及切削参数的设定,从而实现高效、精准的曲面加工,并展望了其在未来智能制造中的发展潜力,讨论其如何帮助企业应对快速变化的市场需求,提升产品质量和生产灵活性,为制造业的可持续发展提供强有力的支持。

关键词： SF_(6)气体   气体传感器阵列   分解产物识别   机器学习  

摘要： 六氟化硫(SF_(6))因其优越的电气性能和化学稳定性成为气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)等高压电气设备的首选绝缘介质。当SF_(6)电气设备内部发生局部放电等故障时,SF_(6)气体会发生分解反应,产生SO_(2)、H_(2)S等物质。而SF_(6)气体分解产物的组分体积分数反映了电气设备的运行状态。因此,监测设备内部的气体组分能够有效评估SF_(6)电气设备的运行状况,从而对设备内部可能的故障起到预警作用。文中通过搭建气敏测试平台,研究来自中日知名传感器制造企业12种商业传感器在SF_(6)背景下对H_(2)S和SO_(2)气体的响应特性,筛选出4种对两种气体选择性最好的传感器,即MP-5、TGS2611、TGS2612和TGS2618。在实验数据的基础上,构建SF_(6)气体分解产物数据集,对比研究K近邻(KNN)、支持向量机(support vector machines,SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、梯度提升(Gradient Boosting)和极限树(Extra Tree)5种分类算法对SF_(6)气体分解产物的识别准确率。结果表明,极限树具有最高的识别准确率(83.33%),采用极限树算法能够有效识别SF_(6)气体的分解产物。

关键词： 人工智能   “1+X”证书制度   基层会计人员   职业能力提升  

摘要： 技术变革与“1+X”证书制度推广下,基层会计人员需融合传统会计知识与新兴技能,主动融入“1+X”证书要求的新技能点,持续增强专业能力和综合素质。文章从AI技术和“1+X”证书制度对基层会计人员职业发展和能力的影响、基层会计人员能力提升路径以及实施策略等多维度展开论述,深入剖析人工智能(AI)技术的迅猛发展与“1+X”证书制度推行对基层会计人员职业发展和能力需求产生的深远影响,并据此提出一系列切实可行的能力提升建议。

关键词： 人工智能   高中英语听力教学   个性化学习   即时反馈   虚拟现实   增强现实  

摘要： 人工智能如今正在高中英语听力教学领域派上了大用场,由其定制化的学习路径、即时的反馈机制、种类繁多的听力资源以及沉浸式的学习环境构成的优势,极大地激发了学生的学习热情并提升了效率。探讨的焦点在于人工智能在高中英语听力教学中的现状、特点及其对学生英语听力技能提升所扮演的积极角色。跟随者本文,需沿着智能语音识别技术、智能推荐系统以及虚拟现实和增强现实技术等应用案例的线索,同行者将见证人工智能所带来的革命,以及它如何打破传统听力教学模式的束缚,鼓励学生自我掌握学习进程,从而促使他们的全面发展。

关键词： 高速铁路   级配碎石   最大干密度   机器学习   三层次评估模型  

摘要： 完善高速铁路路基级配碎石压实标准对实现振动压实质量高精度智能预测具有重要意义。首先,开展振动压实试验,基于多参数协同测试方法,探究级配碎石最大干密度ρdmax确定方法;其次,在大量试验数据基础上建立级配碎石特征与ρdmax之间的关系,并采用灰色关联度分析算法明晰影响ρdmax的主控特征;最后,将级配碎石主控特征作为输入特征建立预测ρdmax的机器学习(machine learning,ML)模型,并基于ML模型预测性能三层次评价方法确定最优ML模型。结果表明:力学参数动刚度K rb曲线“拐点”对应的压实时间T lp为级配碎石最佳振动时间,进一步通过T lp确定级配碎石ρdmax;明晰影响级配碎石ρdmax的主控特征为最大粒径d max,级配参数b、m,扁平细长颗粒Q e以及洛杉矶磨耗LAA;综合三层次优选结果,各ML模型综合评价指标CEI由小到大分别为:ANN(artificial neural network)模型(1.8797)、SVR(support vector regression)模型(2.9646)、RF(random rorest)模型(4.5040)、Ridge(ridge regression)模型(6.2394)和DT(decision tree)模型(7.1319),ANN模型预测性能最优。研究成果可为高速铁路路基压实质量控制提供新标准,并对路基智能施工提供理论指导。

关键词： 通信技术   计算能力   人工智能   协同发展  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,通信技术和计算能力(算力)在现代社会中的作用愈发重要。通信技术经历了从模拟通信到数字通信的发展历程,实现了信息的高效传输和共享。尤其是5G技术的普及,极大地推动了各行各业的信息化和智能化进程。算力也在不断提升,从传统的中央处理器(CPU)到图形处理器(GPU),再到近年来专为深度学习设计的张量处理单元(TPU),为复杂计算和大数据处理提供了坚实的基础。AI技术迅速崛起,已渗透到社会生活的各个领域。文章详细探讨了通信技术和算力的发展历程及其在AI领域的应用,重点分析了高效数据传输与处理、大规模模型训练对通信与算力的需求、分布式训练与通信优化等方面内容,研究通信技术与算力的协同作用,对AI技术的创新和应用有着重要意义。

关键词： 椎弓根螺钉置入   超声检查   影像组学   支持向量机   机器学习   人工智能  

摘要： 目的基于影像组学分析提出一种针对椎弓根螺钉钉道超声图像的分类方法,以对钉道完整性进行评估。方法利用4例新鲜尸体的胸腰椎标本预建立50个钉道并获取钉道超声图像,选取2000张图像(钉道完整与破损的样本各1000个),采用五折交叉验证的方法将数据集按照4∶1的比例进行随机划分,形成训练集和测试集(分别包含1600个和400个样本)。首先利用大津阈值法找到感兴趣区的最佳半径,然后用pyradiomics提取组学特征,再采用主成分分析算法和最小绝对收缩和选择算子算法分别进行降维和特征筛选,最后分别使用支持向量机(SVM)、logistic回归、随机森林3种机器学习模型和视觉几何组网络(VGG)、残差网络(ResNet)、转换器模型(Transformer)3种深度学习模型对超声图像进行分类。采用准确度对各模型的分类性能进行评估。结果在感兴趣区半径为230像素时,SVM模型的分类准确度最高,为96.25%;而VGG模型的准确度只有51.29%,logistic回归、随机森林、ResNet、Transformer模型的准确度分别为85.50%、80.75%、80.17%、75.18%。结论在对椎弓根螺钉钉道超声图像的分类方面,机器学习模型整体上相较于深度学习模型表现更好,其中SVM模型的分类性能最佳,可用于辅助医师诊断。