基于满足用户需求的智慧停车建设与管理研究

随着城市化进程的加快和汽车保有量的迅速增长，城市停车难已经成为日益突出的问题。本研究基于满足用户需求，运用科技管理与金融服务等手段，研究智慧停车的建设与管理。针对当前停车难、停车效率低等问题，通过分析用户需求与痛点，本文提出了一种基于智能技术的解决方案。本研究采用了市场调研和数据分析的方法，针对用户对停车场库建设、停放、付费、导航等方面的需求，进行了深入研究。研究结果显示，基于用户需求开展的智慧停车建设与管理，能够显著提高停车效率和用户满意度，缓解停车难问题。本研究对于解决城市停车难的问题具有重要意义，为智慧城市建设和交通管理提供了新思路。     

基于改进蚁群算法的工业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机械臂路径规划中存在的问题，如路径过长、收敛速度慢等，文章提出一种改进的蚁群算法。首先将蚁群分为外层蚁群和内层蚁群，分别设计不同的启发函数来提高搜索效率，并引入安全因子提高机械臂运动过程的安全性，利用外层蚁群初始化信息素，引导内层蚁群进行全局寻优；为了加强优质种群的寻优能力，在信息素更新原则中引入狼群的猎物分配机制，同时改善部分路径信息素浓度，防止算法陷入局部最优；得到的机械臂末端有效路径再经过机械臂逆运动学运算和碰撞检测，转化为一条机械臂最优位姿路径。仿真实验表明该算法能为机械臂在不同环境中规划出一条符合运动要求的避障路径。     

基于双向长短记忆网络和门控注意力的文本分类网络

首先,提出构建双向的全连接结构用于更好提取上下文的信息;然后,利用双向的注意力机制将包含丰富文本特征的矩阵压缩成一个向量;最后,将双向的全连接结构和门控制结构相结合.通过实验验证了上述结构对于提升文本分类的准确率具有积极的作用.将这3种结构和双向的循环网络进行结合,组成了所提出的文本分类模型.通过在7个常用的文本分类数据集(AG、 DBP、 Yelp.P、 Yelp.F、 Yah.A、Ama.F、Ama.P)上进行的实验,得到了具有竞争性的结果并且在其中5个数据集(AG、DBP、Yelp.P、Ama.F、Ama.P)上获得了较好的实验效果.通过实验表明,所提出的文本分类模型能显著降低分类错误率.