摘要:为解决公共卫生应急场景中通信保障薄弱、联动效率不足的问题,弥补极端条件下公共卫生应急指挥的通信空白,文章梳理了公共卫生应急通信发展现状与相关研究,结合新一代通信技术,完成江苏省公共卫生卫星应急指挥车的升级改造,设计了一体化车辆平台,搭建卫星、5G、宽带自组网的融合通信系统及含办公、视音频模块的网络指挥系统,并通过多场国家应急演练验证系统性能。研究证实,该车系统具备可靠、易扩展的特点,能为突发公共卫生事件提供机动高效的现场指挥通信支撑,实现了一体化、场景化设计目标,也为公共卫生应急通信装备升级提供了实践参考。
摘要:无线电固定监测站覆盖范围的精准评估,是识别监测盲区、优化监测设备布局、保障频谱安全的关键环节。传统评估方法存在工作量大、精度不足、普适性差等问题,得出的覆盖范围与实际场景存在明显偏差。该研究以新疆复杂地理环境为背景,提出一种基于移动信号源与模型校正的精准评估新方法。通过移动信号源发射连续波信号,结合固定监测站接收数据,校正电波传播模型,同时结合覆盖仿真技术,实现单监测站及区域监测网覆盖范围的精准测算。该研究选取新疆4个典型区域监测站进行实地验证,结果表明,该方法评估精度高、耗时短、成本低,能有效适配复杂地理环境下的监测需求。该研究成果可为无线电监测站的科学规划、资源统筹配置提供可靠的决策支持。
摘要:为提升复杂电磁环境下5G通信系统的通信质量,文章针对高集成度射频前端模组在载波聚合(Carrier Aggregation,CA)模式下的谐波干扰问题进行了研究与分析。文章对射频前端模组的组成架构与应用现状进行了介绍,对谐波干扰的产生机理及主要耦合路径进行了探究,并以Qorvo L-PAMiD QM77050为研究对象,对B8发射/B3接收这组典型CA组合下的谐波干扰功率进行了理论推导与实测验证,同时量化验证了谐波干扰对接收链路噪声系数的影响,从器件选型与阻抗匹配、布局布线优化、屏蔽隔离设计等方面提出了针对性的谐波干扰抑制方案。文章可为射频前端模组的抗干扰设计提供理论依据与工程参考。
摘要:针对电厂输煤廊道环境中无线通信问题,文章构建了一种面向工业场景的5G无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)融合架构。在系统分析输煤廊道传播特性与业务需求的基础上,文章设计了以5G为骨干承载、WSN为末端接入的分层异构网络体系,并提出融合网关驱动的跨协议映射机制;通过NS-3仿真环境,对所提架构在端到端时延、丢包率及吞吐量等关键指标上的性能进行了评估。结果表明,该方法在复杂工业场景中能够显著提升通信可靠性与传输效率,为电厂输煤系统的智能化运行提供了有效支撑。
摘要:文章聚焦炼化企业对高效、可靠、安全无线通信的迫切需求,系统阐述了专业数字集群(Professional Digital Trunking, PDT)系统在该领域的应用。文章指出了传统通信方式的不足,并分析了炼化企业在生产调度、应急指挥、境覆盖与本质安全等方面的核心通信需求,详细论述了选择PDT系统的技术依据,介绍了其系统架构,剖析了其优缺点,并从生产调度、溯源与管理、系统维护3个维度,构建了PDT系统在炼化企业的具体应用架构,对PDT系统与新技术融合的发展趋势进行了展望。
摘要:为提高重构稀疏广播信号的质量与精度,文章基于压缩感知技术,选用贪婪算法与最小范数算法进行信号编解码重构工作。前者运算速度快,适合对精度要求不高的场景,后者精度高但计算复杂度也高。实验结果表明,应用文章所提方法进行信号编解码抗干扰重构,重构信号的峰值信噪比水平较高,且能在较少重构次数下达到较高精度,有效提升了重构信号的质量与抗干扰能力,满足了广播电视多媒体信号处理需求。
摘要:我国农业植保领域长期存在化肥和农药使用过量、劳动力结构性短缺以及这些因素带来的隐性碳排放快速增加等现实难题。文章提出并构建了一套结合边缘机器视觉诊断能力、北斗高精度定位功能和无线互联技术的智能巡航无人机系统。系统硬件部分以高性能 STM32H743VGT6 芯片作为主控核心,配置了 OpenMV Cam H7 Plus 视觉处理单元;软件部分则借助神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)方法对 MobileNetV3 模型加以优化,同时嵌入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),完成对常见作物病虫害的高精度边缘实时识别任务。针对田间复杂条件,系统建立了一套基于实时动态载波相位差分技术(Real-Time Kinematic, RTK), RTK 与视觉融合的自适应巡航算法以及变量喷洒决策引擎,将施药精确程度提高到厘米级别。测试数据表明,该系统在复杂环境下对病斑的识别准确度达到 90.2%,农药用量平均减少 42%,作业效率达到传统人工方式的 30 倍。文章不仅为智慧农业提供精准作业手段,更借助“精准减药配合电能驱动”模式,为实现农业“双碳”目标给出技术层面的支持。
摘要:基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的交通信号控制凭借良好的在线寻优能力,成为当前智能交通领域的研究热点。然而,单纯的强化学习方法在高维空间可能出现盲目探索问题。为此,文章利用大语言模型(Large Language Model, LLM)在高层语义认知上的优势,构建了一种LLM认知模块与RL优化模块双引擎协同驱动的交通信号控制系统架构。该架构能够避免单纯强化学习方法出现的盲目探索问题,为AI大模型驱动的交通信号控制系统设计提供了一种可行的技术方案。
摘要:针对交通安全设施管理中存在的巡检效率低、信息更新滞后和定位精度不足等问题,文章提出了一种基于射频识别技术的智能化管理方法。该方法通过在设施本体上安装超高频射频识别技术标签,结合车载或便携式读写设备与全球导航卫星系统定位系统,实现设施的唯一标识、状态信息的自动采集和高精度定位。实验结果表明,该方法在提升巡检效率、提高数据精度、缩短响应时间和优化维护周期方面效果显著,为交通安全设施的精细化管理以及智慧交通体系建设提供了有力的技术支持。
摘要:在我国中小企业的发展进程中,融资难、融资贵始终被视为主要制约因素。政府倡导运用供应链金融模式来解决企业的资金难题,推动企业实现可持续发展。目前,操作不规范、数据隐私泄露、信用风险加剧等问题导致在一定程度上阻碍了供应链金融行业的发展。探究区块链技术在供应链金融中的应用,不仅可以解决上述经营问题,还能为相关企业提供战略支持,推动行业迈向更高发展层次。从微观与宏观2个维度出发,文章运用复杂网络理论剖析区块链技术在供应链金融中的传播机制,并从供应链金融机构、技术服务商和政府政策等方面着手,提出相应的改进措施,以促进区块链技术的应用更加深入,提升供应链企业的信息化水平,为相关政策的制定提供决策参考。
摘要:为解决多业务场景下企业面临的数据孤岛与集成复杂性挑战,文章提出了一种云边协同的智能化集成与数据互联架构,利用大模型辅助的自适应连接器实现异构系统接入,融合服务网格与业务流程建模标注进行流程智能编排,并采用知识图谱消解跨域语义鸿沟,集成了基于变更数据捕获技术的实时数据同步与隐私计算技术。经产销协同场景的实验验证,该方法能够有效打破系统壁垒,实现数据的实时贯通与业务流程的自动化驱动,提升业务协同效率与数据一致性。
摘要:由于超算异构计算架构下的各计算设备性能存在显著差异,现有方法无法精准预测各设备在不同模型切片上的计算耗时,也难以根据节点实时状态自适应切割模型计算图并分配子任务。为此,文章研究超算异构计算架构下动态模型切分与负载均衡算法。通过构建异构计算节点的实时性能模型,精准预测各设备在不同模型切片上的计算耗时。基于动态规划的在线切分算法,文章能够根据输入数据特征与实时节点状态,将模型计算图自适应地切割为异构的子任务。引入基于梯度下降的实时调度器,在保证数据依赖性的前提下,动态调整各计算单元的算子分配权重实现负载均衡。测试结果表明,在16节点规模下,实验组在雷达图上延伸最远,加速比接近19.2,且整体面积最大,满足大规模异构计算环境的需求;实验组吞吐量峰值更高,且能够更稳定地维持在4000 bps以上区间,精准地将计算任务分配到最合适的节点上。
摘要:传统电力应急指令依靠人工按照有限规则开展简单解析,仅能粗略提取表层信息,致使电力应急指令处理及任务执行的精准度偏低。针对该问题,文章提出了一种基于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的电力应急指令解析与任务分解算法。文章通过电力系统内部通信渠道、现场应急人员反馈及外部协作单位通信等多种途径,采用多源数据融合方式获取电力应急指令文本;运用命名实体识别、语义角色标注和指令意图识别等NLP技术,全面解析电力应急指令中的关键信息;依据指令意图划分任务类型、根据语义角色生成子任务并结合时间信息排序,实现电力应急任务的科学分解。实验结果表明,该方法能够准确解析电力应急指令中的关键信息,有效分解复杂多样的电力应急任务,提升了电力应急指令处理与任务执行的精准性。
摘要:随着高速公路交通流量的持续激增,交通异常行为导致的交通事故发生率逐年上升,严重影响道路通行安全与效率,为此,文章提出一种基于视频图像识别的高速交通异常行为检测方法。首先,对监控视频进行高斯滤波去噪、关键帧提取和直方图均衡化预处理,提升图像质量;其次,融合运动特征、形态特征和纹理特征,构建多维特征向量,并通过加权求和,提取异常行为特征;最后,基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型,引入空间注意力机制,优化特征权重分配,采用难样本挖掘的交叉熵损失函数,增强模型的鲁棒性,结合动态阈值机制,检测交通异常行为。实验采用真实的高速公路监控数据集,涵盖超速、逆行、违停等异常场景,结果显示,该方法对超速行为的检测准确率最高,为98.1%,且具有较低的漏检率。
摘要:数据要素市场化是数字经济高质量发展的核心抓手,“政-企-社”多元主体间的高效数据流通,是激活数据要素价值、推动区域数字经济转型的关键环节。温州作为民营经济先发地区,数据流通呈现“多、散、慢、弱”的特征,制约了本地数据要素市场化进程。文章以温州市“政-企-社”数据流通实践为研究对象,通过文献梳理、实地调研和案例分析,梳理现状与痛点,搭建“制度-价值-安全”三位一体协同治理框架,设计针对性治理机制。研究提出的相关举措,能有效破解温州数据流通现实难题,也为长三角乃至全国民营经济发达城市推动数据要素市场化改革提供可复制的实践参考。
摘要:文章构建高校网络舆情风险评估与预警机制,对精准识别舆情风险等级、高效防控舆情隐患、提升高校舆情治理专业化水平具有重要现实意义。文章结合高校网络舆情的自身特征与演化规律,从多维度搭建高校舆情风险指标体系,运用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)构建了舆情预警模型,明确了舆情风险预警等级划分标准,并制定了针对性的舆情应对与引导策略,为高校相关管理部门开展网络舆情管理与引导工作提供了切实可行的参考依据。
摘要: 在数智化时代, 网络视频已成为互联网流量的核心载体, 海量用户访问行为数据中蕴含的价值亟待挖掘。现有研究与应用存在实时性不足、分析维度与业务场景脱节、未形成数据全生命周期闭环等问题, 难以支撑视频平台的精细化运营决策。文章基于 Hadoop 生态技术栈, 以 Spark Streaming 为核心计算引擎, 面向视频业务场景构建了覆盖数据生成、采集传输、实时计算、持久化存储、可视化展示的全链路网站访问流量实时分析系统, 实现可靠数据采集缓冲、数据存储与高并发 SQL 查询和分析结果可视化落地。测试结果显示, 系统端到端处理延迟可控制在 30 s 内, 核心业务指标统计误差率为 0, 可稳定支撑 TB 级日志数据的持续处理, 为挖掘互联网用户行为数据价值提供了可复用的实现方案。
摘要:针对社交媒体环境中谣言信息传播速度快、语义结构复杂而导致检测难度不断提升的问题,文章围绕融合建模方法展开系统研究,在分析卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与Transformer各自优势与局限的基础上,构建了一种面向谣言检测任务的双分支融合模型框架,并提出了一种基于自适应权重分配机制的动态融合策略。在Weibo fake news dataset数据集上的实验结果表明,所提方法在准确率、精确率与召回率等多项指标上均优于传统固定权重融合方法。进一步的分析结果表明,该方法在复杂语义干扰与信息噪声较强的场景中仍能够保持稳定的判别性能,从而体现出良好的泛化能力与实际应用潜力。
摘要: 目前我国河流水文监测存在覆盖面小、数据实时性差、精度低等问题, 水资源调度大多依靠经验判断, 缺少科学的数据支撑和智能决策能力, 不能适应极端水旱灾害多发频发的新形势以及水资源精细化管理的要求。因此, 文章以物联网、大数据等新兴技术为基础, 对河流水文监测和水资源调度优化体系进行研究, 分析了物联网和大数据技术的优势和适用性, 建立感知、传输、处理、调度、反馈的全流程一体化系统, 检验系统的可行性和改进意见。研究结果表明, 该一体化系统可以提高水文监测的精度和及时性, 提高调度方案的合理性, 为水资源的高效利用、水灾害的防控提供技术支持, 促进智慧水利建设以及水资源的可持续管理。
摘要:针对国有企业青年员工培养工作中存在的基层负担重、数据壁垒突出、数字化场景单一等问题,文章基于微服务架构设计了一套青年员工数智化培养平台。平台采用 Spring Cloud 微服务框架,将系统拆分为组织管理、培养计划、学习资源、考核评估、人才画像等独立微服务模块,通过分层架构与多源数据采集,实现了培养数据的全量汇聚与精准分析。平台通过全流程自动化管控、全维度数据资产整合与人工智能(Artificial Intelligence, AI)驱动的智能辅助三大技术亮点,有效规范了培养流程,提升了数据利用效率,为国有企业青年人才队伍建设提供了数字化解决方案。
摘要:针对智能养老监护系统在从算法原型到落地部署过程中面临的高实时性、高可靠性及复杂环境适配性等关键问题,文章提出一种基于“云-边-端”协同的智能监护系统架构。该架构在端侧集成多模态传感器进行数据采集与预处理;在边侧以树莓派为核心,部署轻量化改进的YOLOX与OpenPose融合算法,实现异常行为的本地实时识别与决策;在云侧提供服务联动与大数据分析。该系统在树莓派4B上实现了48 fps的实时推理性能。经验证,在鹤壁市为期3个月的实际部署中,系统运行稳定,平均响应延迟低于1.8 s,有效报警准确率达93.2%,为同类系统的工程化实践提供了可复制的架构模式。
摘要:面对港口业务快速增长带来的审计挑战,传统部署模式暴露出资源调度僵化、迭代部署周期长等问题。文章以某省区域性重要港口集团审计数据分析平台建设项目为背景,以“每日跨团队站会+CI/CD pipeline”实践,将需求上线周期从“2个月”压缩至“2周”。文章采用GitLab CI/CD构建自动化流水线,通过容器化技术解决异构环境兼容性问题,构建分层测试的自动化质量保障体系,核心业务代码覆盖率不低于80%。实施DevOps后,平台开发周期大幅缩短,部署频率显著提高,为港口集团“风险管控数字化”提供关键支撑。文章论证了DevOps在摆脱大型企业复杂系统交付困境中的有效性,为类似项目提供了有价值的实践经验。
摘要:针对水库运行中监测数据分散、合规审查效率低及调度决策缺乏统一标准等问题,文章设计了一种基于多源信息融合的法治化监测与决策支持系统。该系统采用“感知层—传输层—决策层—执行层”架构,通过法规约束映射模型实现监测指标与法规条文的动态对应,利用多源遥感、传感数据融合算法构建合规判定,并完成风险预警。该系统结合区块链存证完成全过程追溯,确保监管的可信度。实验结果表明,该系统在复杂工况下可实现监测数据的高精度融合与实时违规识别,优化后负荷分配误差率低于2%,能耗降低6.7%,显著提升了水库运行的安全性与决策合规性。
摘要:随着高校信息化建设的发展,校园内闲置物品流通的需求越来越大。现有交易大多依靠社交群或第三方平台进行,存在着信息分散、流程不规范、沟通效率低等情况。针对上述问题,文章设计并实现了基于SpringBoot的校园闲置物品交易系统。该系统前端使用Vue框架进行页面交互,后端利用SpringBoot框架搭建业务逻辑层。系统划分为用户端和管理员端,实现了商品发布与浏览、订单管理、私聊沟通、用户管理等核心功能。测试结果表明,系统运行稳定,能够有效整合校园闲置物品信息,满足实际使用要求。
摘要:“操作系统”课程具有抽象性强、过程动态复杂及工程实践要求高等特点,其中磁盘调度算法因机制复杂、差异细微,易导致学生理解困难与混淆。针对传统教学中重知识讲授、轻能力达成的问题,文章引入成果导向教育(Outcome-Based Education, OBE)理念并融合 BOPPPS(Bridge-in, Objective, Pre-Assessment, Participatory Learning, Post-Assessment, Summary)教学模型,构建面向学习产出的结构化教学设计框架,并以磁盘调度教学单元为典型案例开展验证。通过图书馆取书情境类比路径规划过程,结合“导入—目标—前测—参与式学习—后测—总结”的教学流程,融合可视化展示、案例分析与编程实践,形成完整教学闭环。教学实践结果表明,该方法能够有效提升学生对算法机制的理解深度、算法比较分析能力及工程实践能力,为“操作系统”课程及其他抽象算法类内容的教学改革提供了参考。
摘要:伴随职业教育数字化转型,智慧空间成为高职院校提质增效的核心载体。文章选取浙江金融职业学院为研究对象,采用案例研究法,融合智慧空间所涵盖的基本内涵以及构建框架,从基础设施、数字底座、场景应用3个维度,梳理高职智慧空间的构建框架与管理实践路径,对学校在课堂教学管理、空间资源管理、借助数据辅助决策等方面积累的实践经验予以梳理,有效破解传统校园空间管理的痛点。文章研究成果为同类高职院校智慧空间的建设与管理提供了可复制的技术应用方案和实践参考。
摘要:在数字化转型加速推进的背景下,高职软件技术专业人才培养面临课程体系滞后产业迭代、校企协同深度不足、数字素养培育路径零散等现实挑战。文章以问题为导向,系统构建“三重构 三协同三赋能”人才培养模式。通过课程内容“模块化”、教学资源“云原生”、评价机制“过程化”实现人才培养体系的动态重构;依托校企“项目化”、师生“导师制”、岗课赛证“一体化”深化产教协同育人;借助学习画像“个性化”、实训环境“场景化”、AI助教“常态化”强化数字技术对教学全过程的智能赋能。该研究为数字化转型背景下高职软件技术专业人才培养提供了逻辑自洽、结构清晰、操作可行的系统化改革路径。
摘要:在“新工科”背景下,地方院校亟需将“通信原理”课程知识对接地方产业需求,实现从学科导向向产业需求导向的转型。文章以柳州车联网先导区为场景,分析“通信原理”课程在内容、模式、师资3个方面与车联网产业脱节的痛点,提出“教学内容增补—教学模式重构—师资双向赋能”的教学改革方案,旨在提高课程教学质量,培养适应柳州地方产业需求的通信人才。该思路可为后续实践提供路线图,也期为同类型高校专业课对接区域产业提供参考。