摘要：[目的]为实现列车牵引制动关键系统的可靠控制,同时抑制通信时延对列车控制产生的影响,针对高速列车关键网络系统提出一种离散RBF(径向基函数)自适应鲁棒滑模控制方法。[方法]介绍了高速列车牵引制动网络系统;设计了考虑时延分数项的自适应鲁棒滑模控制方法,并对其进行了稳定性分析;在测试平台上利用组态软件对所提离散RBF自适应鲁棒滑模控制方法进行联合仿真分析。[结果及结论]将离散系统中的时延分为整数项和分数项,在充分考虑时延分数项的基础上,推导出离散趋近律下的时延补偿滑模牵引制动力,其中的未知非线性函数利用具有自适应调节特性的RBF神经网络进行精确逼近。为抑制列车运行过程中受到的较强干扰,将基于干扰观测器的滑模牵引制动力融入模型中,以增强其抗干扰性能。所提离散RBF自适应鲁棒滑模控制方法在稳定性能和响应性能方面优于其他控制方法,具有更为理想的时延补偿效果和鲁棒性能。

摘要：生成式人工智能技术的崛起正深刻改变着知识信息的生产与消费模式,亟须重视并深入探究用户个体的阅读行为习惯及其能力素养的培育。文章采用定性与定量研究相结合的方法,将人的主体性以及读者能力提升的现实与机理纳入考量范围,重点探讨智慧阅读是否能够真正构建阅读智慧。首先,本研究明确了智慧阅读是以机器智慧服务为核心的阅读新形态,而阅读智慧则是个体在技术演进中不断提升的能力素养。其次,通过实证调查大学生使用生成式AI参与阅读的现状,揭示了“娱乐创享”“学术助研”“研创慎思”三类用户群体在满意度、依赖性和阅读能力走势上的差异,以及生成式AI在促进青年深层次阅读方面的潜在作用。最后,结合调研数据与观察思辨提出,技术赋能提升了阅读的获取与选择能力,也存在着脱离技术手段后能力弱化的风险;理解与思考评判能力在使用生成式AI辅助阅读中存在“用进废退”和“物竞天择”两种可能路径,其结果将取决于读者如何应对这一技术变革;尽管掌握“提示工程”技巧可以提升人机交互共读效率,但真正富有洞见和启发的问题仍需要用人类独有的表达艺术和元认知能力来激发。

摘要：在生成式人工智能技术的背景下,人工智能生成内容(AIGC)不仅给翻译教育带来了新一轮的挑战,也为翻译教学的智能化和个性化改革提供了有力支持。鉴于翻译教学目标重心正逐渐转向学习者高阶思维的培养,本文界定了翻译高阶思维的概念,梳理了翻译批判性、翻译创造性、翻译沟通和翻译情感四类高阶思维的具体内涵。借鉴人本主义和建构主义学习理论,本文提炼出促进高阶思维发展的教学观,围绕教学目标、教学资源、教学情境、教学活动、教学评价和师生关系六方面构建出翻译高阶思维教学模式,并利用AIGC的技术优势,设计了具体课例说明该模式的实施途径,旨在为翻译教育研究和教学创新提供参考和启示。

摘要：在异步串行通信中,由于串行接口硬件设备的工作频率限制,以及信号跳变引起的抖动、环境干扰等影响,采用传统方法实现异步串行通信的通信接口无法可靠地完成高速率通信。文章采用VHDL语言,设计一种基于奈奎斯特的异步串行通信接口,包括数据接收、数据发送和2倍波特率的采样时钟三个模块。ISE和ModelSim联合仿真与实际工程的验证表明,使用新方法设计的接口在5 Mbit/s的高速率下,系统可稳定、可靠地与外部设备进行数字通信。

摘要：为研究不同等级郫县豆瓣煸炒后风味差异,采用固相微萃取-气相色谱-质谱联用(solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)和GC-离子迁移谱(GC-ion mobility spectrometry,GCIMS)技术,使用主成分分析、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discrimination analysis,OPLS-DA),结合气味活性值(odor activity value,OAV)确定关键化合物。结果表明:SPME-GC-MS鉴定出88种化合物,包含醛类15种、醇类11种、酯类17种、酮类13种、酸类5种、烯烃类5种、烷烃类6种、杂环类7种、苯酚类2种、醚类及其他化合物7种,其中34种为共有化合物;GC-IMS鉴定出57种化合物,并经OPLS-DA得到变量投影重要性值大于1的16种关键化合物;OAV结果表明,丁酸乙酯使特级豆瓣呈现苹果香,异戊醛带来麦芽香,异戊酸乙酯使一级豆瓣呈现果香,3-甲硫基丙醛带来烤土豆香和酱香,异丁酸乙酯使二级豆瓣呈现果香,异戊醛、异丁醛带来麦芽香,最终确定煸炒后豆瓣整体呈现果香、酒香、麦芽香、酸香、草香、可可香、杏仁香及酱香。研究结果可用于判定煸炒后豆瓣香气特征,并为感官定量描述法前期设计感官属性描述词汇提供参考依据。

摘要：人工质检液袋组件会因主观性和疲劳带来质检风险,还会降低生产线的自动化程度。为解决这一问题,采用机器视觉系统对液袋组件挂绳、加药两通进行组装质量检测。设计图像采集辅助机构,解决因液袋组件形态不固定而难以进行图像采集的难题;在确定缺陷检测策略的基础上,选用Canny算法以最短时间提取液袋管路区域的清晰轮廓,相较于其他算法节约160~520ms;采用虚拟直线法,结合本文根据轮廓外接矩形框位置特征选定的感兴趣区域(ROI),完成轮廓数的统计,最终实现缺陷检测目标。实验表明,管路缺失检出率达100%,检测最高耗时438ms,检测一组液袋组件仅需要1.75s,远小于工厂生产线上生产一组液袋组件的单工位工时8s。该方法能代替现有人工肉眼检测,减少企业用人成本。

摘要：我国流行病学调查结果显示,以慢阻肺和哮喘为代表的慢性呼吸系统疾病患病率高且呈现上升的趋势,给公共卫生健康带来了严重威胁.目前,计算机断层扫描(CT)作为一种方便、无创的方法被广泛应用于肺功能的评估.在基于CT图像的计算机辅助评估肺功能的方法中,人工设计的特征存在表达能力有限的问题,且现有的深度学习方法从高噪稀疏的小样本数据集中提取特征的效果较差.为了提高肺功能检查的效率,本文提出了基于CT图像的肺功能预测网络(LFP-ResNet).首先,本文提出了多层次上下文特征融合(MCFF)方法,有效增强了对表征肺部纹理和形态的特征提取;其次,利用三维残差网络充分保证了CT图像的空间异质性;最后,本文构建了包含肺功能正常人群和患有慢性呼吸系统疾病患者的肺功能数据集,并在该数据集上对比了本工作提出的方法以及其他先进的肺功能预测方法 .实验结果表明,本文提出的MCFF策略在含噪声的稀疏矩阵中提取特征时比其他特征提取方法更有效,且所构建的LFP-ResNet在肺功能预测任务中表现出更好的预测性能.

摘要：介绍了AIGC技术的快速发展及其在动漫设计领域的广泛应用,强调了SD(Stable Diffusion)在图像生成方面的独特优势。从SD技术在动漫人物形象设计中的实践,以及应用在日常生活领域,探讨了AIGC的设计的优势与挑战。

摘要：针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。

摘要：随着AI(人工智能)技术的快速发展,其在文化创意设计领域的应用日益广泛。本文分析了大熊猫文创设计的现状,提出了作为新质生产力的AI技术赋能大熊猫文创设计创新的策略,包括文化提炼、视觉设计创新、个性化推荐、交互式体验,旨在探讨通过AI技术推动大熊猫文创设计创新和市场竞争力提升的途径。