六种方法帮你获取爱情

俄罗斯《新科学家》杂志刊文称,根据心理学家和生理学家们的研究结果显示,六种方法可让你迅速征服对方的心,让你的爱情获得更多进一步发展的机会。一、让肢体语言来向对方表白根据科学家们的研究结果显示,当你第一次与人见面时,你给对方留下的印象有55%取决于你的外表和肢体语言,有38%取决于你的交谈方式,只有7%取决于你自己的道白。这意味着,只要你把握好了对方的心理接受程度,那怕是通过最简单的聊天方式也能征服对方的心。值得注意的是,在与对方的交谈中要采取开放式姿态,不要交叉双手向对方流露出一副自我封闭的架式,这有助于在双方之间…     

人工智能应用中基于区间代数的时态推理

时态表示和推理是人工智能领域的重要研究内容之一,它的应用范围分布很广,从逻辑基础研究到知识系统的应用.区间代数是一种独立的与领域无关的时态理论.用区间代数能表示不确定的时态关系,可以很方便地用于时态推理,表达能力强;时态关系的区间表示比较直观,可理解性强;同时区间代数可以进一步扩展到二维空间领域,即将区间代数拓展为矩阵代数,实现二维空间推理.在一维时态推理中,将时态的区间表示和矩阵表示相结合,在提高计算效率的同时,保持了形象直观的时态表示.     

引领制造业数智化变革 助力企业打造数字大脑

<正>新华三集团与数字化发展同频共振 从行业和客户的实际需求出发,新华三集团更加注重产品、技术与解决方案的融合,依托“云智原生”的技术,打造丰富多元的智慧类应用,让“数字大脑”成为赋能业务创新和增长的变革引擎。     

大数据隐私保护过程中的博弈目标漂移现象及其控制

考虑到大数据在使用的过程中面临着诸多的安全风险,与传统信息风险相比,其复杂性表现在与空间、时间、关联关系等方面,利用大数据相关访问者与信息拥有者博弈模型,发现存在博弈目标漂移现象。建立了一个考虑博弈目标漂移的大数据隐私保护模型,该模型了考虑大数据在空间、时间、关联关系上存在的风险。通过实验与传统模型进行比较,研究表明,考虑博弈目标漂移的大数据隐私保护模型能够在提供必要信息的情况下有效地保护隐私信息。     

补偿模糊神经网络在故障树分析中的应用研究

将补偿模糊神经网络用于故障树分析中的研究,建立了故障树顶事件失效模糊概率计算的补偿模糊神经网络模型,给出了应用实例.结果表明,将补偿模糊神经网络用于故障树分析是可行的,其计算更为方便,结果更为精确.     

泉州市厨余垃圾资源化利用问题初探

垃圾分类是实现垃圾减量化、资源化、无害化,避免“垃圾围城”的有效途径。自2017年推动城市生活垃圾分类工作以来,泉州市相关政策和机制框架逐步完善,居民小区生活垃圾分类工作基本实现全覆盖,但厨余垃圾分类及资源化利用工作在相对薄弱。该文通过调研分析,指出厨余垃圾分类和资源化利用工作在泉州市推进垃圾分类工作中的重要价值,并通过技术对比分析,提出进一步推动泉州厨余垃圾分类和资源化利用的措施。     

因果性的反事实条件分析与因果模型理论探析

刘易斯开拓了从事件之间的反事实条件依赖关系来定义因果性的研究进路。然而,该进路面临着可能世界相似性标准存在理论困境、因果性定义不恰当等问题。朱亚迪·珀尔将因果性的反事实条件分析运用于人工智能领域的因果推理,提出了因果模型理论,该理论在应对“回溯性”和“共伴性”及多元联结问题上具有相对于刘易斯理论的独特优势。但因果模型理论在刻画假设性思考之选择机制上存在不足。借鉴交互信念可计算理论等新成果,可为因果模型论提供优化方向。     

O2/CO2气氛下燃煤过程中SO2排放特性实验

通过沉降炉对O2/CO2气氛和空气气氛下煤粉燃烧过程中SO2排放特性进行实验,结果表明,随燃料/氧化学当量比的增加,烟气中SO2浓度升高,单位煤生成SO2的量随燃料/氧化学当量比的增加而减少.在实验条件下,不加石灰石时,气氛和温度对SO2的生成无明显影响,SO2的生成量只与煤中含硫量以及煤的种类有关.当煤中加入石灰石后,O2/CO2气氛下SO2的排放量远小于空气气氛下,这主要是因为石灰石在O2/CO2气氛下取得的脱硫效率大大高于空气气氛下的脱硫效率.     

工业4.0背景下制造产线数字孪生体建模方法研究

信息物理系统（cyber physical system,CPS）的快速发展推动了传统制造产业的快速转型升级。为进一步完善智能制造产线CPS系统的建立,对国内外相关组织和机构对数字孪生定义的研究进行对比和分析,同时使用博图软件对某智能制造产线的数字孪生体进行搭建,构建该智能制造产线从生产、制造、加工、运输到仓储无人化的信息物理系统,并以其成品立体仓库为例进行实验,验证了CPS系统的可行性。为智能制造产线的迭代升级提供数据与现实基础。     

基于改进TDM-LoRa低功耗森林火灾监测预警系统设计

针对目前森林火灾监测系统成本高、功耗大、维护复杂的缺点,提出一种基于改进TDM-LoRa设计的低功耗森林火灾监测预警系统。系统以STM32系列微处理器为节点控制核心,LoRa-SX1278 芯片为通信模块,并使用增量传输和改进TDM(Time Division Multiplexing,时分复用) 通信机制,有效降低节点能耗,从而延长监测节点和汇聚节点寿命。试验结果表明,数据信息在发射功率20dBm,传输速率为1.2 Kb/s的情况下,节点可在3500m范围内实现丢包率仅为7.2%;在使用2600mAh电池,数据采集上传间隔时间为30min的情况下,单个节点有效工作时间理论可达90.7个月,实现无中继远距离低功耗森林环境监测数据的采集。