简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习技术在自动驾驶车辆感知与决策领域取得的重要进展。在感知方面，深度学习在视觉和激光雷达数据处理中表现出色，提高了车辆对环境的精确感知。在决策方面，深度学习算法在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了强大的潜力。然而，仍然存在数据标注成本高、实时性要求提高、极端天气和复杂场景下鲁棒性等问题需要解决。

简介：摘要：本文旨在探讨如何利用智能控制与自适应算法优化电气系统的性能。首先，本文介绍了电气系统的现状和存在的问题，包括能耗高、效率低、稳定性差等。然后，提出了基于智能控制与自适应算法的优化方法，旨在提升电气系统的效能和可靠性。接着，详细阐述了智能控制与自适应算法的原理和应用，并结合实际案例进行了分析和验证。最后，总结了研究结果，指出了该方法在电气系统优化中的潜在应用价值，并展望了未来的研究方向。

简介：摘要：配电网作为电力系统的重要组成部分，承担着将电能高效、安全地输送到每一个用户的重要任务。随着经济的发展和技术的进步，人们对电力供应的可靠性和质量提出了更高的要求。因此优化配电网规划，不仅是提升电网性能和可靠性的关键，也是实现能源高效利用和支持可持续发展战略的必要条件。本文旨在探讨智能优化算法在配电网中的应用，展示其在提升电网可靠性、降低运维成本和促进可持续发展方面的重要价值。

简介：摘要：电气驱动系统在现代工业中扮演着关键的角色，而先进控制算法的应用则进一步提升了其性能和精确度。本文探讨了先进控制算法在电气驱动系统中的应用，特别是在运动控制方面的重要性和影响。通过深入研究，我们发现先进控制算法能够显著提高电机驱动系统的性能，包括更高的精度、更快的响应速度和更低的能耗。我们还介绍了几种常见的先进控制算法，如模型预测控制（MPC）、自适应控制和最优控制，以及它们在电气驱动系统中的应用案例。最后，我们讨论了这些算法的潜在挑战和未来发展方向，以展望电气驱动系统控制技术的前景。

简介：摘要:本研究旨在通过融合机器学习算法优化火灾监测与预警系统。研究分析了传统系统的局限性,探讨了机器学习的应用潜力。通过对比分析,提出了基于深度学习的火灾检测模型,有效处理多源异构数据,提高检测准确性和实时性。同时设计了基于机器学习的火灾风险评估和预警机制,实现早期识别和预警。实验结果表明,融合机器学习算法的系统在检测准确率、响应速度和预警有效性等方面均显著优于传统系统。本研究为提升火灾监测与预警系统性能提供了新思路,对减少火灾损失、保障公共安全具有重要意义。

简介：摘要:PID控制器广泛应用于电动机控制系统中,参数的优化对控制性能至关重要。本文针对PID参数优化问题,系统地介绍了几种常用的优化算法,包括Ziegler-Nichols积分绝对偏差最小化、粒子群优化和模糊逻辑自整定等方法。通过对比分析这些算法的优缺点,提出了一种基于混合智能优化的新方法。最后,以永磁同步电动机控制系统为例,验证了该方法的有效性和优越性。研究结果表明,所提出算法能够显著提高PID控制器的动态性能。

简介：摘要：随着全球能源危机和环境问题的日益凸显，建筑电气系统作为能源消耗的重要领域，其节能降耗与智能化控制显得尤为重要。本文首先探讨了建筑电气系统中节能策略的实施方法，包括高效节能设备的应用、节能照明系统设计和电力负荷管理等方面。随后，深入分析了智能控制算法在建筑电气系统中的应用和优化，通过引入先进的控制策略和技术手段，提高系统的运行效率和节能性能。最后，文章结合具体案例，展示了节能策略与智能控制算法优化在建筑电气系统中的实际应用效果，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。

简介：摘要：随着测绘工程的广泛应用和发展，大地坐标系统及其坐标转换算法成为提高测绘精度和效率的重要研究方向。大地坐标系统作为测绘工程的基本框架，提供了统一的空间参考基准。然而，由于地球形状多样和测量方法的差异，大地坐标系统存在着坐标转换的问题。因此，深入研究大地坐标系统的特征、椭球体模型以及坐标转换算法原理，对于解决测绘中的空间数据转换难题具有重要意义。本论文旨在探讨大地坐标系统与坐标转换算法，为测绘工程的发展提供有益借鉴。

简介：[摘 要] 运用常用结构结构设计软件YJK与Midas gen对10层混凝土框架结构进行计算。研究了采用层风压导荷方式的一般算法、面风压导荷方式精细算法，YJK软件中风压层底到层顶整层导荷方式[1]和Midas gen软件中风压层相邻上下层各取一半的导荷方式[2]对建筑结构内力计算分析的影响。结果表明:YJK软件采用一般算法与精细算法对混凝土框架结构内力计算影响不大，Midas gen软件中采用的风压层相邻上下层各一半迎风面的导荷方式与YJK计算结果有一定差异，顶层框架柱内力计算偏小，在用Midas gen进行结构设计时，顶层框架柱内力应该适当放大，或者用其它软件包络设计。

简介：摘要：随着现代硬件系统的复杂性不断增加，系统故障的分类和修理变得越来越具有挑战性。本文提出了一种基于机器学习算法的硬件系统故障分类与修理优化方法，旨在提高故障处理的效率和准确性。该方法结合了机器学习算法和硬件系统的特征工程，通过对故障数据进行训练和分类，实现了对不同类型故障的自动识别和分类，并提供了针对性的修复优化策略。实验结果表明，该方法能够有效地提高硬件系统故障处理的效率，并减少维修时间和成本。

简介：摘要：随着全球航空业的蓬勃发展，空中交通管制系统面临着日益严峻的挑战。不断增长的航空流量、复杂的天气变化以及突发事件的发生，使得传统的空中交通管理方式逐渐显露出效率低下和应对能力不足的问题。在这个背景下，航空器轨迹优化算法成为提高航空交通系统效能、减少燃料消耗和提升飞行安全性的重要工具。本文旨在深入探讨航空器轨迹优化算法在空中交通管制中的应用。首先，我们将回顾当前空中交通管制面临的挑战，强调传统系统的局限性。随后，我们将介绍航空器轨迹优化算法的基本原理和工作机制，探讨其在解决现有问题中的潜在优势。通过详细剖析算法的应用场景，包括空中交通流量的优化、智能路径规划以及实时调整与协调，我们将突显这一技术在提高交通效率、降低碳排放和增强飞行安全性方面的实际效果。

简介：摘要:随着人工智能和自动驾驶技术的迅速发展,自适应控制算法在无人驾驶车辆中的应用已成为一个重要研究课题。本文旨在探讨自适应控制算法如何优化无人驾驶车辆的行驶表现。首先介绍了自适应控制系统的基本原理和优势。然后分析了无人驾驶车辆面临的主要挑战,如复杂多变的路况、车辆动力学和外部环境的不确定性。接着重点阐述了几种常用的自适应控制算法在无人驾驶车辆中的应用,包括模型参考自适应控制、滑模自适应控制和神经网络自适应控制等。最后,总结了自适应控制算法在无人驾驶车辆中应用的优势和存在的挑战,并对未来的研究方向提出了建议。

简介：

简介：摘要：本文旨在探讨自适应控制算法在电力拖动系统中的应用及其性能评价。首先，介绍电力拖动系统的重要性和面临的挑战，随后详细阐述自适应控制算法的基本原理及其在电力拖动系统中的具体应用。接着，分析自适应控制算法在提高系统稳定性、响应速度和效率方面的优势，并通过实例验证其实际效果。最后，对自适应控制算法在电力拖动系统中的性能进行评价，并提出改进和优化的建议。

简介：摘要：本文深入探讨了电力拖动系统中智能感知技术与自适应控制算法的应用与发展。首先，概述了电力拖动系统的基本组成和工作原理，随后分析了智能感知技术在电力拖动系统参数检测中的优势与挑战。接着，详细介绍了自适应控制算法在电力拖动系统中的应用，并探讨了其在提高系统稳定性、响应速度和节能降耗方面的作用。最后，本文展望了电力拖动系统中智能感知与自适应控制算法的发展趋势，并提出了未来可能的研究方向。

简介：摘要：众所周知，我们国家并不是水资源充足的国家，再加上受到水资源分布不平均、水资源污染等因素的影响和制约，现阶段水资源缺少问题应成为这影响我国农业更好生产发展最主要的原因之一。特别是在建设社会主义现代化农业不断深入的过程当中，水资源匮乏问题势必会对我国农业更好的发展产生极大的影响，因此，必须要将节水方法与措施加入到农田水利灌溉当中去，凭借节水措施的优势与特点，将水资源进行科学、合理的运用与分配，并大幅度的提高水资源的运用率。基于此，本文下面将对节水措施在农田水利工程灌溉中的应用进行进一步的分析和研究。

简介：摘要：燃气是一种常见的能源，广泛应用于工业生产和日常生活。然而，由于燃气的特殊性质和风险性，燃气泄漏、爆炸等事故可能导致严重的损失和人员伤亡。为了提高燃气的安全性和减少事故的发生率，设计一种基于智能算法的燃气自动化检测系统显得非常重要和紧迫。通过本研究，相信基于智能算法的燃气自动化检测系统将在提高燃气安全性和减少事故风险方面发挥重要作用。这将为社会带来巨大的经济效益和人民生命财产的保障。

简介：摘要：针对城市燃气管道泄漏问题，提出了基于RSSI算法的城市燃气管道泄漏检测与定位识别技术。该技术可以分析和计算管道泄漏时ZigBee节点之间接收信号的强度，并最终确定泄漏的位置。首先，使用泄漏目标点和每个接收点之间的RSSI信号强度值建立算法模型。然后，通过模型获取泄漏点与每个接收点之间的距离，并通过最小二乘法获得泄漏点的近似坐标。仿真结果表明，该算法具有较高的定位精度和广阔的应用前景。

简介：摘要：近年来，PPP模式广泛应用于准经营性的城市基础设施建设项目，PPP项目的经济测算是项目前期立项决策论证过程中，定量评价的一个重要环节。本文在投资决策分析理论的基础上，运用蒙特卡洛模拟方法，建立了城建PPP项目投资回报及缺口补助的随机模型测算方法，并且通过算例对确定值模型和随机模型进行比较分析。结果表明，本文提出的测算方法对于参数较难准确预测的城建PPP项目，具有很好的实际应用价值。

简介：摘要：人工智能是时下新闻领域最热的一个关注点，在算法新闻最初带给受众高效精确的体验快感之余，越来越多的人将一些负面现象归咎于智能算法新闻，提出“算法歧视”“算法黑箱”“算法伪公正性”，认为是“信息茧房”的根源，是网络上众多虚假新闻的根源，一时间智能算法新闻承受了不该承受之重。