摘要：目的:人工智能绘画技术飞速发展,以人工智能文生图为代表的AI绘画技术,让没有经过专业训练的普通人也有机会创作出心仪的画作。文章围绕著作权理论和司法案例,研究人工智能文生图是否具有著作权以及权利归属问题。方法:文章运用案例分析法,以我国首例人工智能文生图侵权案为切入点,并结合其他司法案例,研究文生图是否属于著作权客体。通过将案例分析与实证分析、学理研究相结合的方法,考察***、DALL·E等人工智能文生图模型的技术特征,结合我国著作权法相关规定以及学者的理论研究成果,研究人工智能文生图是否具有著作权以及权利归属问题。结果:人工智能文生图并不必然被视为美术作品,用户输入少量概括性的提示词时,文生图不能体现智力创作;只有用户提供足够多的提示词能够决定文生图的基本样貌时,才可以被视为美术作品。从立法目的、“社会化”程度、技术局限性和现行法律规定四个维度看,人工智能模型不能成为著作权主体;人工智能模型开发者缺乏独创性,也不能成为著作权主体;用户只有在文生图满足成为著作权客体条件时,才享有著作权。结论:只有当提示词能够决定文生图的基本样貌时,人工智能文生图才能成为著作权客体,此时的著作权主体是用户。

摘要：针对基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在抗噪声能力弱、信号尺寸不兼容和特征提取不充分等问题,提出了一种基于连续图像深度学习的识别方法。首先把时变Wi-Fi信号重构为若干个连续图像帧,确保输入尺寸一致;进而设计低秩分解算法,对噪声湮没的关键运动信息进行分离;同时提出一种时间域和空间域信息融合的深度模型,自动捕捉变长图像序列的时空域特征,并在WiAR数据集和自主采集数据集上对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法平均识别精度分别为0.94和0.96,具备普适场景下的高精度和稳健性。

摘要：现有统一建模语言(UML)设施及一般软件自适应工具难以直接支持软件模糊自适应(SFSA)需求分析与设计阶段的建模,为此,提出一种基于UML用例扩展的SFSA需求分析与设计方法———Fuzzy Case。该方法结合SFSA的概念模型,应用UML扩展机制引入新的构造型和标记值,建立了Fuzzy Case的一般模型;同时定义了Fuzzy Case的语法结构,并用对象约束语言(OCL)定义了其语义描述,形成了完整的SFSA建模设施。实例验证表明,与传统方法相比,Fuzzy Case能更清晰地表达SFSA的结构,准确定义软件的内部语义,建模过程更加简单方便,能有效提高SFSA的开发效率。

摘要：工业控制系统的网络安全问题越来越严峻,遭到的入侵威胁也越来越复杂。伴随着网络的开放性、复杂性不断增强,入侵威胁正在不断加深。为了抵御愈趋复杂和多样的入侵威胁,需要设计高效的入侵检测方法。朴素贝叶斯分类算法是一种有效而简洁的分类算法,能较好地应用于工业控制系统网络的入侵检测。但是它的属性独立性假设使得该方法无法表示属性变量之间存在的关系,影响了它的分类效果。针对该缺陷,借鉴前人的经验,提出了一种改进综合加权系数的朴素贝叶斯分类算法(Compositive Weighted Naive Bayes Classification,CWNBC)。该算法既考虑了不同属性取值对分类结果的影响,又考虑了属性值的内容对分类的影响,巧妙地引入了综合加权系数。将该算法与其他几种算法比较,经实验表明,该分类算法有较高的分类准确率,能更好地适用于比较复杂的工业控制系统网络的入侵检测。

摘要：文章首先分析了“数字信号处理”课程的教学现状,然后论述了“数字信号处理”课程的教学改革,包括研究多媒体课件与板书的最佳结合、充分利用MATLAB作为教学辅助工具、加强实践环节、设计拓展型作业和开放性作业、设置灵活的成绩考核方式。

摘要：对分课堂教学模式提倡教与学在课堂上的结合,对促进学生综合能力的培养具有正面作用。文章以军校专业课工程伪装与防护课程为例,在对对分课堂理论与应用分析的基础上,利用对分课堂相关理论研究作为指导,研究设计了对分课堂教学模式下的教学内容、教学组织,并通过教学实践对该教学模式进行了检验。阶段性实践结果表明,通过对分课堂教学模式能够有效提升学生的课堂积极性,帮助学生高效掌握课程知识,提高学生的知识归纳总结与解决问题能力。

摘要：验电器在电力设备检修环节中起着至关重要的作用,目前国内主流验电器为单一等级验电器,一旦电压等级选择不符,极容易引发安全事故,此外,检修时如欲测量不同电压,需要携带多个等级高压验电器,增加了经济成本。针对上述问题,设计了一种多电压等级智能化高压验电器,它不仅能够同时适配10 kV、35 kV、110 kV、220 kV多个电压等级,还能实现验电的集成化和智能化,有效提高了检修工作效率。该高压验电器可实现如下功能:全回路自检、声光报警等保护功能,同时对伸缩式绝缘操作部分也提出了改进。

摘要：针对传统遗传算法在AGV路径寻优过程中容易出现过早收敛、效率较低等问题,提出了一种改进的融合算法。首先在随机初始化种群后引入删除操作,以减少种群个体路径当中的重复节点;接着设计了新的自适应策略来优化交叉变异概率,以提升AGV在复杂环境下的避障能力;随后增加逆转进化操作进一步提升算法的全局寻优能力;最后使用并行融合机制将遗传算法和自适应蚁群算法融合构成改进融合遗传蚁群算法(Improved Fusion Genetic ant Colony Algorithm,IFGCA)来实现解质量的提升和路径长度的最优。实验仿真结果显示,改进的融合算法相对于传统的蚁群算法、自适应蚁群算法和单一遗传算法寻优的解质量更优、路径长度更短且稳定性更好。