摘要：针对现阶段电力智能客服沟通效率低且语义理解能力不佳的问题,文中基于BERT预训练模型和混合神经网络提出了一种中文语义识别算法。该算法使用BERT模型进行词嵌入表示,在得到深度编码信息的同时还可以获取上下文联系信息。通过将Bi-GRU、注意力机制以及CRF模型进行融合,使其能够处理基于上下文的词向量。同时构建的混合神经网络也可以捕获词向量的多维特征信息,进而全面提升模型的意图识别及中文语义理解能力。在实验测试中,所提算法的意图识别准确率与F1值相较于基线算法分别提升了11.3%和6.6%,表明对语料的预训练可以有效提升模型语义识别的能力。

摘要：本文聚焦于基于图像识别技术的无人机巡线系统设计。首先,介绍了图像识别技术的基本概念、工作原理以及它在各个领域的应用,进一步探讨了该技术的发展趋势。其次,在系统设计方面,硬件部分主要集中于无人机平台的选择和图像采集设备的配置;软件部分则涉及到图像预处理和特征提取的技术。再次,介绍了系统的算法设计,包括图像识别和路径规划的策略。最后,系统性能的评估和实验结果的分析。这包括选择合适的性能评估指标,以及实验设计和数据收集的方法。通过对比分析实验数据,验证了系统设计的有效性和可行性。

摘要：针对传统人工进行电力巡检过程中存在人力物力的耗费、主观误判的情况,结合激光导航高效定位和导航、精确测量和检测、安全避障等优势,提出一种基于激光导航路径识别的电力巡检智能机器人。首先对电力巡检机器人进行硬件设计和软件设计,然后结合导航算法确定最优路径并实现实时导航。实验结果表明Dijkstra算法能够得到贴近真实值的表现,使得机器人的路径规划更准确。