摘要：区块链技术作为一项颠覆性创新,正在为金融行业的数字化转型提供新的解决方案。文章分析了区块链在金融领域的应用现状,探讨了区块链助力金融数字化转型的主要路径,包括提升交易效率、降低运营成本、优化风控模式等。在此基础上,提出了基于联盟链的金融服务平台架构设计,并通过实验验证了该方案的可行性。研究表明,区块链技术能够有效地推动金融业务流程重塑和商业模式创新,但在实际应用中仍面临技术、监管等多方面挑战,需要金融机构、科技公司、监管部门等多方协同推进。

摘要：随着信息技术的发展,需要不断创新和优化监测技术和方法,提高环境监测工作的质量和效率。为此,本研究设计了一种基于数据融合技术的水体生态智能监测与预警系统,旨在实现水质的实时监控和风险预警。该系统通过集成遥感影像、水质传感器网络和水文气象数据等多源信息,利用多源数据融合算法提高监测的精准性和时效性。同时,引入了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)以增强对水环境变量相互作用的认识,并结合深度学习网络进行数据的模式识别,从而实现水质变化趋势的实时分析和风险预警。实验表明,该系统在多种水体中的监测效果显著,对特定污染物的检测准确率超过95%。这一成果不仅为水环境管理提供了新技术,也为其他环境监测领域的方法创新提供了借鉴。

摘要：大语言模型凭借强大的分析与推理能力正在变革教育研究范式,特别是其在智能体技术方面取得的显著进步,为系统性解决科研领域的复杂问题提供了有力支持。基于此,文章聚焦元综合这一典型的研究任务场景,探讨如何基于智能体的方法提供更加系统化的支持:首先,文章提出了多步骤规划、协同模式构建、提示赋能、工具集成的元综合智能体应用原则,设计了由6个智能体协同的应用模式,并基于该模式开发了元综合智能体工具。然后,文章通过案例研究将智能体工具应用于典型的元综合任务,发现与人类团队相比,智能体更能遵照元综合研究流程执行任务,生成结果更全面;人类团队在应用过程中对智能体的准确性和使用体验给予了积极评价。最后,文章基于研究发现提出了智能体在教育研究中的应用策略,以期为深入解决教育研究实践问题提供新的人机协同思路。

摘要：降低姿态监测传感节点能耗,延长其服务期限是工程应用中的关键点之一。设计缓冲采样方式,以增大传感节点处在休眠状态的时间比重;针对通信中空闲监听带来的能耗损失问题,采用低频唤醒芯片实现间接监听方式以减低连续监听的能耗。采用"缓冲采样+间接监听"的解决方案,本文设计了一种用于监测姿态信息的超低能耗无线传感节点。理论分析证明连续采样的能耗是缓冲采样的115.62倍。实验表明,参照三种采样方式和两种监听方式的六组对照组合,传感节点在最优组合下的能耗仅是最劣组合下的0.42%,节省99.58%的能量,延长238倍的预计工作寿命。一个配有一节2/3AA型1.65 Ah容量锂原电池的传感节点预测能够提供3.58年的连续监测服务,为畜牧业信息化提供应用实践借鉴。

摘要：为实现通信系统频谱效率和能量效率的折中、误码性能和计算复杂度的折中,设计了基于收发两端天线选择的编码空间调制方案,并在接收端设计了一种联合检测、解映射的分层优化算法,利用天线及信号的备选集来降低计算复杂度,且参数可调。信道编码则采用分组马尔可夫叠加传输编码,根据频谱利用率需求灵活编码,预测下界。分析了计算复杂度并进行了蒙特卡罗仿真,将结果与最优算法相比表明,提出的联合优化算法在误比特率为10-5、备选集大小L为6、L′为4时,系统有约0.5 dB的性能损失,但计算复杂度却大幅降低。

摘要：在图像识别领域,传统方法处理小样本细粒度图像时局限于单模态,忽略了图像内部联系,导致识别效果差。为此,文章提出了一种针对小样本细粒度图像的多类在线Boosting目标识别算法。该算法先对图像进行预处理和分割,用双随机矩阵打乱碎片后重建图像。在重建图上提取细粒度特征,通过深度学习模型将这些特征映射至高维空间形成有效特征表示。这些特征随后被输入多类在线Boosting算法,结合多个弱学习器并更新模型,挖掘特征关联性,构建跨模态语义关联,实现精确识别。实验结果显示,对200组细粒度图像识别时,本算法在不同测试数据集上识别效果稳定,TP识别数均在192以上,最高达194。与对照组相比,本算法在识别可靠性和有效性方面优势显著。

摘要：目的从品牌的视角,探讨美国的动漫衍生产品开发的特点与流程,研究其设计与开发的商业成功模式。方法将设计学、品牌学、传播学的理论结合在一起,聚焦于品牌的整合,从品牌的角度对美国动漫衍生品的开发与设计进行研究。结论提出了美国动漫衍生品开发的品牌模式,从好莱坞式的电影产业运作到造就动漫品牌,再带动衍生产品的设计开发,品牌模式带动了轮次收入模式,激活了完整的产业链条。

摘要：为了克服现有作积形式不确定性度量方法的缺陷,基于边界域提出一种用改进粗糙度和知识粒度求和形式的粗糙不确定性度量公式.与现有方法相比,它同时考虑了由边界域和知识粗糙性产生的不确定性,从理论上证明了集成后的不确定性度量值确实比单个影响因素产生的不确定性度量值大,是一种更加合理的不确定性度量方法.将该方法推广到基于严凸函数知识粒度情形,得到一类度量粗糙集不确定性度量方法,并研究了随划分变细时,粗糙度、改进粗糙度与所提出方法之间的关系.最后设计了一组算例对它们进行比较,比较结果表明,所提出的方法对划分变细更加敏感.

摘要：为更好地提高横编针织毛衫样板的合理性和高效性,针对横编针织编织方法难以制作结构复杂西装的问题,提出了服装CAD纸样技术可应用在横编针织西装的编织工艺设计上。选取收腰型女西装作为研究个案,详细地介绍服装CAD纸样技术在该款女西装的前后衣身、袖身和领部进行平面纸样结构转换的应用方法和过程,分析纸样结构图导入SKT针织智能下数软件后进行编织工艺图设计和电脑横机编织程序设计,最后上机编织女西装成品。结果表明:根据纸样结构图编制的女西装编织工艺符合毛衫加工工艺要求,其版型具有合体性和美观性,且该方法具有可操作性和高效性,能精准地调整成形衣片的编织工艺数据,可为非常规款针织毛衫的开发提供可参考的实践应用价值,具有理论指导意义。

摘要：以岭南客家典型绘画艺术——龙门农民画为研究对象,运用实地调研法、探索性研究法,通过对龙门农民画绘画作品的收集、整理与分析总结出其绘画特色与典型题材。从龙门农民画的主体元素提取、图案的创意性设计、色彩元素提取及设计3个方面分析农民画元素应用的多样性,提出了对针织面料图案设计有效的解构、重组设计方法,通过提花、局部编织、整体移针等工艺得以实现。编织出的针织面料具有时尚性与实用性,可以广泛应用于服装及家居产品,不仅丰富了针织面料图案与肌理,也对地方传统文化的传承与弘扬具有实践意义。