摘要：车辆违法停车将会降低道路通行效率,引发交通拥堵和交通事故.传统的车辆违停检测方法参数量大且准确度低.为此,本文提出了一种使用改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测方法.首先设计了轻量化的特征提取模块,减少模型参数量;其次在模型中加入注意力机制,从通道维度和空间维度增强模型的特征提取能力,保证模型精度;接着使用混合数据增强丰富数据集样本,提升复杂背景下的检测效果;然后选用EIoU作为损失函数提高模型定位能力.实验结果表明,改进后的模型均值平均精度达到91.35%,比原始YOLOv5s提升1.01个百分点,并且参数量减少35.79%.最后将改进后模型与射线法结合,在Jetson Xavier NX嵌入式平台的检测速度可以达到约28帧/s,能够实现实时检测.

摘要：阐述了汽车仿生设计的内容要素,分析汽车仿生的意义价值,以海芋为对象讨论相关汽车设计仿生思路,并进行结构造型和内外装饰设计实践。

摘要：无线通信发展到B5G/6G,随着太赫兹通信等技术的诞生,信号的调制阶数、信道信息的复杂度增加,接收信号检测的难度也是不断上升。现大多研究都将无线通信领域与机器学习相结合,但经典机器学习的方案很可能会遇到算力瓶颈。量子机器学习作为量子计算与机器学习的交叉学科,有可能成为6G的潜在技术。本文首次将量子机器学习应用于无线宽带通信中的信号检测,基于张量网络设计了一种量子-经典混合机器学习模型,混合模型由含参量子电路和神经网络构成,由量子计算机和经典计算机协同实现,信号数据在量子电路里被映射至希尔伯特空间进行训练,有着快速收敛,代价低,性能高等优势,神经网络对量子电路输出结果起到非线性修正的效果。本文仿真在Google公司的Tensorflow-Quantum平台上进行,结果表明,本文提出的量子-经典混合机器学习模型在信号检测问题中,以误码率为量化指标,与现有的纯量子算法和神经网络算法相比降低大约10个百分点。

摘要：冷链末端储存环节仍存在着储存成本高、货损率高等问题,市场需要一款兼具性价比与智能化的生鲜柜来节约成本与完善用户体验。基于STM32和ZigBee技术设计了一款温度控制系统,解决智能生鲜柜实际运用中的温度控制与节约生产成本问题,完善用户体验,为生鲜电商的长远发展提供助力。

摘要：人员搭配规则是国内航空公司机组人员派遣问题中最复杂的一项,为优化机组排班质量,提高人员满意度,保障飞行安全,针对国内机组搭配特点,创建考虑机组人员派遣公平性的指派模型,设计基于变邻域搜索算法和模拟退火算法的混合启发式算法,以某航司客舱机组派遣月计划为例进行数据验证,结果表明,该算法在较短的时间内得到更优的解决方案,满足人员排班的现实业务要求,为解决考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题提供有效的方法,从而促进智能化机组排班产品在中国航空公司的落地。

摘要：纹影技术是空气动力学和热动力学研究实验中最常应用的一种流场成像方法,它也是一种非接触式的光学测量方法。本文设计出一种高精度便携式调节装置,既能满足测试区的观察口径,又能显著缩小尺寸的彩色纹影成像装置,从而提高纹影仪的现场适应能力,实现纹影技术在不同复杂流场中的展示,为进一步精确有效研究纹影技术的理论分析打下良好的设备基础。