摘要：农产品溯源系统中区块链以其数据防篡改、可追溯的特性使上链后的数据真实可靠,但目前溯源系统中并没有确保上链前数据可靠的验证机制,上传至区块链系统的数据存在恶意修改和系统误差的问题。对此,设计了区块链源头数据验证机制,采用多维数据交叉验证算法和多源数据匹配计算算法验证农产品生产与物流的源头数据;提出基于云模型与复杂动态赋权的客户评价评估算法对交易环节的客户交易评价数据进行验证并计算真实评价数据;依据以上算法的验证结果设计节点信誉评分规则,在POS共识机制的基础上设计基于信誉的共识机制CPOS,恶意行为越多的节点越难得到记账权,解决了POS共识机制因节点的币龄值过大造成节点权益越来越大的不公平记账权竞争问题,并在一定程度上遏制了节点的作弊行为,保证了源头数据的真实性。实验表明,该机制可有效地过滤恶意和虚假的源头数据,保证农产品溯源系统的源头数据在相对合理的范围内。

摘要：《画山水序》作为我国最早的一部山水画论,不仅对宋代山水画产生了很大的影响,而且对后世的绘画也都具有珍贵的指导意义。创作了《万壑松风图》的李唐曾供职于南北两宋宫廷画院,其艺术修养之高不可忽视。李唐一生颠沛流离,曾到过河北、山东等地,这也为他后来的创作积累了丰富的经验。

摘要：文章旨在设计与实现一个实时人工智能(Artificial Intelligence,AI)互动课堂系统,利用基于声网Agora的音视频和实时AI互动集成等通信技术,为学生提供高质量的在线互动教育教学体验。该系统的设计与实现,使教师和学生能够在课堂教学中基于声网Agora进行实时AI互动,从而在课堂教学中实现教学精准语音对话识别、细腻情感问题剖析、在线机器人虚拟授课等功能。这种方式有助于改善AI互动课堂在线教育效果。

摘要：随着我国城市化建设的不断发展,公路桥梁工程建设的规模也在不断扩大,对公路桥梁施工的质量安全管理要求也变得更高。论文基于公路桥梁施工过程中质量管理的具体内容,对当前公路桥梁施工质量管理中的不足进行了详细的分析,并提出了加强公路桥梁施工质量管理的具体方法,以供参考。

摘要：通过观察蜂农的采集过程,利用四杆机构的组合模仿其主要运动并采用设计制造采集机器的研究方法,研究制造一种在脱离电力的生产条件下,能够快速自动采集蜂王浆,并保持其自然块状的小巧便捷高效的采集设备——取浆机。该取浆机实现了蜂王浆采收全过程的机械化。

摘要：基于电子束精炼Inconel 718合金元素挥发规律模型,设计了短时和长时熔化电子束层覆凝固工艺,研究了电子束层覆凝固制备Inconel 718合金的元素挥发规律以及层覆熔化时间和层覆层质量对元素挥发行为的影响。结果表明:当电子束功率为12kW且精炼时间为10min时,要实现电子束层覆凝固Inconel 718合金元素的精准控制,需要将层覆层质量控制在450g以上;电子束层覆凝固过程中应尽量缩短熔化时间(低于240s),直接将电子束功率升高到12kW进行精炼,可以有效地避免因长时间熔化导致的质量损失过大;层覆层质量的增加对电子束层覆凝固过程中合金元素的挥发规律影响不大,但有利于合金成分的精准控制。

摘要：二、新加坡国内税务局计算机系统的构成及其特点(一)新加坡国内税务局计算机管理部门概况新加坡国内税务局设有直属一名副局长领导的管理资讯部负责全局的电脑化工作和日常的信息处理。该部共有专业技术人员和计算机操作人员140人,分为系统、计算机信息服务两科,每个科下面又设有若干个组,各科组的设置和职责如下:系统科:项目组。负责税收业务处理设计。组织方法组。负责国内税务局组织机构。

摘要：文章介绍了一种基于人工智能物联网(AIoT)技术的海水水产养殖环境智能监控系统的设计和开发。该系统旨在借助物联网信息化技术手段,提高海水养殖的生产效率和环境可持续性,实现实时监测养殖水环境中的溶解氧、温度、水位、叶绿素、pH、氨氮等参数。通过此实验表明,基于AIoT的智能监控系统可以有效提高养殖效益,减少资源浪费,保护生态环境,并实现对养殖环境的优化、高效、精细管理。

摘要：水域水污染有着很强的流动性,实测数据有着不可预估的变化,产生一定的观测误差,导致最终溯源检测方法水质超标,针对该问题,设计基于三维荧光光谱技术的水域水污染溯源检测方法。利用三维荧光光谱技术确定水质参数关联后,采取抽取的方式,定义水污染元素的实体关系,形成一个溯源匹配过程,最终完成溯源检测方法的构建。应用两种传统溯源检测方法与所设计的溯源检测方法进行实验,结果表明:所设计的溯源检测方法得到的水质超标数值最小。

摘要：针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题,提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法。在模型结构方面,该算法设计了跨尺度特征融合模块以增大感受野,提升小目标检测能力,并采用针对object_query的挤压-激励模块提升关键目标的响应值,减少重要目标的漏检与错检率;在数据处理方面,使用了在线困难样本挖掘技术,改善数据集中类别样本分布不均的问题。在UAVDT数据集上进行了实验,实验结果表明,改进后的算法相较于基线算法在平均检测精度上提升了1.5%,在小目标检测精度上提升了0.8%,并在保持参数量较少增长的情况下,维持了原有的检测速度。