摘要：以提高空战训练评估效率为目标,着眼于确定影响战局走向的关键节点,提出了一种基于胜率预测的空战关键节点确定方法。首先,基于长短期记忆网络设计并训练胜率预测模型,以实时评估空战态势;其次,引入最大类间方差法确定关键节点阈值,并将相邻时刻胜率差绝对值大于阈值的时间点确认为关键节点。实验结果表明,所设计的胜率预测模型预测胜率准确,所采用的关键节点阈值选择方法合理,总体方案具有可行性和泛化性。

摘要：随着ChatGPT等大型语言模型的快速发展,利用该技术赋能产品研发正成为企业探索与实践的热点。深入分析大型语言模型在企业产品研发中的多种作用,阐述了其在知识获取、情感理解、创意生成等方面的卓越效能及其对研发团队效率显著提升作出的贡献。同时,对大型语言模型存在的一些缺陷(如生成内容可靠性难以判断、专业领域知识较为欠缺等)进行了探讨。在此基础上,提出了企业应采用人机混合的智能组织形式,将大型语言模型与人类研发团队有机融合,充分发挥双方的协同效应。通过深入的分析和讨论,为大型语言模型在产品研发中的应用提供了一定的参考与指导经验。

摘要：为了提高日常活动识别的准确性和自动化程度,减少人为干预,提出了利用可穿戴传感信号作为输入,通过深度神经网络进行人体活动识别的方法。首先,设计了普适环境下人体活动识别的系统架构,建立了一套加速度、生理信号等传感数据的采集系统;然后,对获取的传感数据进行降噪、加窗与归一化等预处理,并设计了长短时记忆递归神经网络来进行特征的自动提取和融合,从而实现活动识别。实验结果表明,该方法减少了对人工和专家知识的依赖,自动进行多模态传感器的融合,智能化程度高,分类效果好。

摘要：分析了无人机的特点、安全隐患以及反无人机的难点;阐述了基于雷达、无线电、光电、声波等传感设备的各种无人机探测技术以及干扰阻断类、直接捕捉类、打击毁伤类、监测控制类等各种无人机反制技术的原理和特征;分析了各类技术在市场上的应用情况,并对它们的适用性和优缺点进行了比较。最后,针对各类重点区域的无人机管控提出了有效的建议。

摘要：基于智能手机传感器的人体活动识别是普适计算领域的研究热点.为扩展可识别的活动种类,并提高准确率和实时性,提出了由智能手环和智能手机组建无线体域网通过深度神经网络在线识别人体活动的方法.首先,设计由智能手环和智能手机组成的无线体域网的总体框架;然后,对预处理后的传感信号,构造带有Inception结构的卷积神经网络和长短时记忆递归神经网络来分别提取时空域特征,并结合两类网络结构来融合多模态传感数据,离线进行神经网络模型训练;最后,对训练好的神经网络模型进行优化,并部署到智能手机上,在线实时识别人体活动.实验结果表明,本文方法无需手工设计特征,可自动融合各类异构传感数据,更加准确、高效地识别了更多种类的活动.

摘要：目的:利用响应面法对葡萄皮渣中可溶性膳食纤维的酸法提取工艺进行优化。方法:在单因素试验基础上选取试验因素与水平,根据Box-Behnken试验设计原理采用四因素三水平的响应面分析法,依据回归分析确定各工艺条件的影响因素,以可溶性膳食纤维得率为响应值作响应面和等高线图。结果:在分析各个因素的显著性和交互作用后,得出葡萄皮渣可溶性膳食纤维提取的最佳工艺为盐酸的浓度0.40mol/L、提取温度75℃、提取时间90min、料液比1:12(g/mL),在此工艺条件下可溶性膳食纤维得率为47.56mg/g。结论:响应面回归方程与实验结果拟合性好,此模型合理可靠,可用于实际预测。

摘要：为改善基地的信息化建设基础设施条件、提升信息化建设水平,针对目前运维管理面临的现实困难,设计智能运维管理平台架构,提出建立运维标准化信息管理子系统等6个子系统的建设思路和内容,强调多维度的数据与信息集成等6个关键环节,最后对平台建设的可行性进行分析,可为智能运维管理相关系统和平台建设提供参考。

摘要：智能手机的日益普及给人们带来便捷的同时也带来了不少的隐患,在一些特定的场景下需要对手机的使用进行监控和限制.本文设计了一套手机使用状态监控系统,先采用YOLOv3检测图像中的人体,然后通过Open Pose姿态估计算法获得人体关节点,再通过YOLOv3判断手部区域是否有手机,最后通过神经网络分类器识别当前的手机使用状态.系统的应用测试表明该方案具有良好的检测与识别效果,能够满足相关场景的应用需求.

摘要：随着网络存储技术的不断深入发展与广泛应用,存储多路径技术成为信息系统容灾与故障恢复方案中的核心技术之一.在现有存储多路径技术的基础上,提出了一种基于ALUA的多路径存储子系统总体框架,并重点在逻辑卷控制器属主管理、ALUA属性与路径选择策略配置和I/O重定向等模块进行了创新性的设计与实现.经过应用测试,该系统很好地解决了存储系统的路径故障迁移和故障恢复问题,并智能地实现了路径间I/O的负载均衡,极大地提高了性能和可靠性.

摘要：随着信息技术的快速发展,数据存储的需求日益增长,人们对硬盘读写性能的要求越来越高.相比于机械硬盘,固态硬盘可靠性高、能耗低,无寻道时间开销,逐渐取代机械硬盘成为主流的存储介质.但固态硬盘访问数据时需要经过转换,对应的闪存转换算法对读写性能影响很大.OpenSSD项目提供了一个可开发SSD固件的平台,基于此平台本文针对其上的闪存转换算法进行研究并优化,分析了影响I/O读写性能的各类因素,设计出一种适合CosmosOpenSSD的缓存管理和闪存管理方法,大幅提高了Cosmos Open SSD的性能.