摘要：本研究旨在改进球磨机衬板加工工艺,并深入分析其对设备性能的影响。通过对目前常见的衬板加工工艺进行综合分析,提出了一种改进的衬板加工工艺。在对球磨机性能的关键指标进行深入研究的基础上,通过实验与数据分析,探讨了改进工艺对设备性能的具体影响。实验中设计了合理的实验方案并设置了相关参数,通过数据采集与分析,系统评估了改进工艺的效果。研究结果表明,改进的衬板加工工艺显著提高了球磨机的性能。本研究为球磨机衬板加工工艺的优化提供了实质性的参考。

摘要：交通指示定位作为无人驾驶领域的一项关键技术,直接影响汽车的行驶安全。采用强化学习算法Q学习(Q-learning),结合卷积神经网络,提出一种用于交通场景中的模型,该模型允许智能体将注意力集中在候选区域,学习简单操作转换边界框以确定目标的正确位置,并在LaRA信号灯数据集上进行评估。结果表明,在所提出的模型指导下,智能体能够在分析图像中区域后检测到交通灯,获得最佳检测结果。

摘要：轨道衡的结构参数优化设计与仿真分析在金属矿山计量工作中十分重要。针对轨道衡结构参数设计存在的问题提出了优化对策,包括历史运行数据的收集与分析、金属矿山专属标准的制定,以及计算机仿真和模型仿真技术的应用。通过研究轨道衡的结构参数优化设计与仿真研究过程,得出相关研究成果并展望未来轨道衡在金属矿山计量工作中的发展前景,为金属矿山行业提供可靠的称重解决方案,并在优化设计和仿真方面取得了重要进展。

摘要：准确高效的语义分割是自动驾驶、人机交互和机器人视觉应用的基本任务。由于在复杂的场景下,传统分割方法可能会出现难以处理的情况,例如无法很好地处理复杂的背景和噪声,需要手动调节参数来适应不同的图像场景导致大量的人力和时间成本。强化学习方法可以通过与环境进行交互学习,自主发现图像特征和规律,减轻噪声和复杂背景等因素对图像分割的影响,减少对人工特征工程的依赖。因此,采用基于滑动窗口的分割方法并引入强化学习,实现对道路场景下车辆的分割。在该方法下,机器人通过自主学习,提高了车辆分割的精度与平均交并比。

摘要：在我国社会迅速发展的当下,人们对于金属需求量日渐增多,促使金属矿山开采规模逐渐增加。开采金属矿山要有水资源支撑,可有效减少开采时对环境的影响,必须要结合矿山实际情况制定出完善、科学的给排水设计,能做好污水排放,减少由于废水对环境造成的破坏、污染。本文将针对矿山给排水设计内涵进行详细分析,探究出矿山给排水设计要点与措施。

摘要：UWSN(Underwater Wireless Sensor Networks)相较于传统的无线传感器网络采用了声信号进行数据传输,由于高传输延迟的引入,冲突类数据丢失现象凸显,网络可靠通信面临全新的挑战.为了在这样的环境中实现低消耗、高可靠网络通信这一目的,文中设计了一种最小化冲突概率路由算法MCR(Minimum Conflict probability Routing).该算法融合了网络节点的度值和节点工作负载,形成了一种全新的路由策略DBM(Degree and Buff based Metric).在该路由策略基础上,采用图论中的随机游走模型对源节点与sink节点之间的路径进行选择.MCR算法的核心思想是选择两点之间冲突概率最低的路径完成数据传输,虽然该算法不能从Mac层解决冲突类丢包问题,但是从基于NS-2的仿真实验结果来看,在UWSN环境下,MCR算法相较于传统路由算法有效地减少了路径中的冲突类丢包概率,提升了端到端链路可靠性、具有较高较稳定的网络吞吐量.

摘要：轨道交通车辆为满足轻量化、制造成本、环保等综合要求,在车身设计中大量使用大差厚高强韧不锈钢板材。然而大差厚板材组合导致电阻点焊过程熔核产生偏移现象,使得薄板侧焊透率严重不足,焊接接头性能无法满足使用要求。在大差厚不锈钢组合焊接中引入工艺垫片,以提高薄板侧焊透率从而改善焊接接头性能。研究了不同厚度工艺垫片对焊点的影响,揭示了工艺垫片的引入对焊点表面质量、熔核尺寸、力学性能和断裂模式等的作用机制及提升效果,验证了引入工艺垫片改善大差厚不锈钢板电阻点焊熔核偏移的有效性。

摘要：为方便驾驶行为智能体的训练与算法研究,运用强化学习算法构建面向真实道路行车规则的仿真环境。提出基于高德开放平台的路径规划及交通状况、兴趣点搜索、天气查询、坐标转换应用程序编程接口,部署人工智能平台OpenAI gym仿真接口环境UBI_Robot-v0的设计方法,有助于在真实道路仿真环境下对驾驶行为智能体进行训练的研究。测试实验结果表明,通过对驾车的环境状态和动作进行设计,实现仿真车主从驾车环境交互数据中多风险维度结合下学习最优的驾驶行为,展现出良好的驾驶行为训练及研究前景。

摘要：首先分析了传感器网络结点任务的特殊性和多样性,在此基础上论述了传感器网络结点通用实时嵌入式操作系统(SNNEOS),阐述了该操作系统的系统构架、内核中断的管理和通信子系统的实现方式,并对该操作系统的传输协议关键问题进行论述.SNNEOS采用的事件驱动方式响应外界请求,避免处理器轮循,节省能源消耗.通过实时内核与非实时内核的方式,将实时任务与非实时任务分离,对关键的实时任务进行及时响应.通信子系统中采用分层处理方式,每一层单独创建一个进程,使SNNEOS的实现更加的清晰和容易.

摘要：针对油藏分布预测的问题,提出了一个贝叶斯网络融合模型并设计了相应的算法.数据预处理时,为消除对地质、测井、钻井等多个专业和领域的数据分类所产生的误差,采用了数据聚类分析中k-平均算法,并针对专业领域数据的特点对算法进行了扩充与优化.最后,融合中心将贝叶斯网络输出的客观概率知识与领域专家知识进行主观融合,得出结论.实验表明,这一方法解决了油藏问题研究中传统方法(单一神经元网络模型方法)设计困难,训练周期长、速度慢,分类结果不精确等缺点,可以满足油藏分布预测的要求.