摘要：针对无等待流水线车间调度问题(no-waitflow-shop scheduling problem,NWFSP)的特点,为了进一步提高求解质量,提出了新的启发函数的构造方法。为降低算法陷入局部最优状态的可能性,采取了控制启发值的上下限进行控制,达到了缩小启发值之间差异的目标。另外,受统计学中的正交试验设计方法的启发,使用正交表对蚁群算法的搜索结果进行正交测试。最后,通过引入多重插入移动机制进行搜索,提高了算法求解的质量。对标准测试数据进行测试,实验结果表明,该方法获得的解要优于标准测试数据中提供的已知解,证明正交测试对解有一定的改进效果。

摘要：设计一款基于单片机的主从结构的区域照明检测控制系统,完成对灯具的自动开关和亮度控制。从机端是照明控制节点,一个照明节点带有主灯及两个辅助灯,从机采集周边环境亮度和亮灯时间来控制主灯开关,通过对声音和人的位置检测决定是否打开辅助灯照明,从而实现智能检测和节能的目的。主机端是照明控制中心,用于接收从机的运行状态信息并在液晶上显示,也可以远程无线控制路灯中的主灯和辅助灯,方便检修。主机端和从机端之间通过蓝牙模块实现无线通讯。设计简单、安装方便、本较低且运行可靠。

摘要：随着经济技术的不断发展,大学生对于安全、便捷出行的需求越来越高涨。该文主要介绍基于大数据技术的智能包车系统的设计与实现,该系统以Android为开发语言,MySQL数据库结合PHP等技术完成系统后台开发,开发过程遵循软件开发流程和规范要求。该系统在满足大学生包车出行的日常需求的同时,帮助节省出行时间和费用,同时提高包车负责人安排车辆和路线的合理性。

摘要：端到端(end-to-end)模型因其能有效避免传统管道式设计存在的错误传递与累积问题,成为了近年来口语对话系统(spoken dialogue system,SDS)的研究热点。在面向任务SDS的end-to-end对话控制中,处理携带任务领域语义信息(槽信息)的话语可以结合命名实体识别、数据库查询结果等语义特征,而不含槽信息的话语,由于缺乏领域语义信息以及表达多样,其有效对话控制仍然是一个挑战。该文提出一种融合"显式"话语特征和"隐式"上下文信息的end-to-end混合编码网络用于处理不含槽信息话语。具体地,在应用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对"显式"话语序列提取得到的特征表达的基础上,通过构造和捕获对话序列中"隐式"的系统后台上下文信息,进一步丰富了系统动作分类模型的特征表达。在限定领域面向中文任务SDS中的评估结果表明,与传统的管道式SDS和经典的end-to-end SDS相比,该文的方案在不含槽信息话语的单回合处理以及对话段整体性能上都得到了显著提升。