变人工黏性的一维van der Waals流体模型稳态解的分析与相关计算

气液流体相变模型解的性态复杂,通常引进常系数的人工黏性以便于分析与计算。对人工黏性系数为比容函数的一维van der Waals等温流体相变在Lagrange坐标下的周期初边值问题进行了研究,分析了其稳态解的性态,给出了只存在平凡解以及存在非平凡解且易于判定的充分条件,并进行了相关计算,同时也对初边值问题进行了计算。计算结果表明,依赖于比容的人工黏性系数抑制相变区解震荡的作用与常数人工黏性系数类似。     

基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略

针对当前多用户系统资源分配策略存在的用户公平性较差、 系统吞吐量小等缺陷, 设计一种基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略. 首先通过分析多用户系统资源分配的工作原理, 构建相应的数学模型; 然后引入人工鱼群算法对多用户系统资源分配的数学模型进行求解, 并针对标准人工鱼群算法存在的局限性进行相应地改进; 最后与其他多用户系统资源分配策略进行仿真对比测试实验. 实验结果表明, 人工鱼群算法可以快速、 准确地找到多用户系统资源的最优分配方案, 有效保障了用户的公平性, 且大幅度改善了多用户系统的通信能力, 整体性能优于其他多用户系统资源分配策略.     

远程终端可控AI门禁系统

为解决传统门禁系统安全性低、用户体验差、无法满足社会对于智能家居的需求问题,开发了一种基于远程终端可控的人工智能门禁系统。该系统以因特尔UP2 嵌入式平台为硬件基础,乌班图操作系统为软件基础,融合人脸识别、指纹识别、语音识别、射频卡识别等技术,采用PyQt 语言编写图形界面,通过搭建云端服务器,实现远程终端控制。该系统集成了多种身份识别及开锁方式,实现开锁的智能化、便捷化,并能较好地适应不同的生活情境,同时采用多种识别方式组合验证,改善了门禁系统的安全性。     

7.21修回稿---人工智能赋能体育场馆智慧化转型的基本表征、应用价值及深化路径

运用文献资料、逻辑推理和案例调查等研究方法,深入分析了人工智能赋能体育场馆智慧化转型的基本表征、应用价值及深化路径。研究认为：1）相较于传统体育场馆特点,人工智能赋能体育场馆智慧化转型的基本表征为建筑智慧化、服务智慧化和管理智慧化;2）通过对体育场馆传统职能的厘清,人工智能赋能体育场馆智慧化转型的应用价值主要是助力大型体育赛事顺利举办、助力体育产业高质量发展和助力公共体育服务有效供给;3）在人工智能赋能体育场馆智慧化转型的实践过程中,存在着标准体系缺失、推广难度较大、应用效果不佳和数据问题较多等现实困境。4）为了使人工智能更好地赋能体育场馆的智慧化转型,提出了制定标准体系、实施差异发展、实现整体优化和提供系统保障4条深化路径。     

全球人工智能人才培养的政策比较研究:以中美英加四国为例

全球人工智能竞争的核心是人才存量与人才质量竞争,关键是人才培养能力和人才培养水平竞争,根本是人才培养制度也即高质量人才持续输出能力的竞争。面对全球人工智能人才存量不足、人才质量不高和人才流失等问题,通过系统梳理美国、英国、加拿大和中国的人工智能人才培养政策条目,从人才培养的研究维度对四国人工智能人才政策的特性进行归纳性分析与比较。研究显示,四国人工智能人才培养政策具有高度共性特征。一是重视营造良好的人才培养环境;二是制定科学的人才培养目标;三是重视人工智能教师队伍建设;四是发挥高校人才培养主体作用;五是产学研合作育人。但同时也存在显著差异,如美国在基础研究人才培养、数据环境建设、公私合作育人等方面有较好的经验;英国更加关注人工智能人才的数字理解能力培养;加拿大将培养、吸引和保留人工智能人才,构建完整的人才生态系统作为人工智能领域共识;中国在政府主导下充分发挥高校人工智能人才培养职能。针对中国面临的人工智能人才问题,建议在人才培养数据平台建设、人工智能人才概念界定、人才培养伦理构建、师资队伍建设和人才生态系统完善5个方面进一步健全人工智能人才培养政策体系。     

水产品滋味研究进展

水产品是优质蛋白质的重要来源,其滋味以"鲜甜"为主要特征,深受消费者青睐。近十年来随着水产品滋味相关研究逐年增加,其研究方向更加聚焦,研究从工艺向流通环节延伸。梳理了近年来水产品滋味的研究热点,总结发现水产品中滋味组分数量众多且具有多元化的呈味特性,包括含氮有机物、非含氮有机物和无机离子3大类。水产品中已发掘的关键滋味活性组分主要包括Glu、Gly、Ala、Arg、IMP、AMP、Na⁺、K+、K⁺、Cl+、Cl^-和PO_4-和PO_4^(3-)10种成分,但探明的水产品种类较少,仅占联合国粮食及农业组织收录的食用水产品总量的11%。相对于传统的水产品滋味分析手段环境不友好且效率低下,基于组学概念的滋味成分解析技术综合了代谢组学和蛋白组学等有利于解析水产品滋味成分的形成和分布,基于人工智能的滋味评价技术可以为水产品滋味智能化评价和精准预测提供解决方案,多技术联用的感官组学技术可进一步提升水产品滋味感官组学策略研究的效果。研究旨在为更加客观精准地解析水产品滋味成分(间)的作用机制提供支撑,为水产品高值化、规模化开发和推动水产品行业发展提供参考。     

人工智能对职工劳动收入份额的影响基于技能偏向视角的实证研究

随着信息技术的发展,劳动力市场和国民收入分配受到冲击。人工智能在制造业的应用将会影响企业内部初次分配中劳动和资本要素的份额。本研究基于技能偏向视角,通过2015~2019年计算机、通信和其他电子设备制造企业的微观数据,克服宏观总量偏误,实证检验人工智能对职工劳动收入份额的影响。研究结果表明：人工智能有助于提高职工劳动收入份额;就业技能结构在人工智能提高职工劳动收入份额间发挥部分中介效应。研究还发现：人工智能对职工劳动收入份额的影响存在边际递减效应,并且人工智能对出口企业的作用更明显。研究对适应智能社会的收入分配改革和教育培训制度具有参考价值。     

支持向量机和人工神经网络在期权价格预测中的比较研究

期权定价已成为金融市场的重要组成部分之一。 由于市场是动态的,准确预测期权价格非常困难。 因此,设计和发 展了各种机器学习技术来预测期权价格未来趋势。 比较了支持向量机(ＳＶＭ)模型和人工神经网络(ＡＮＮ)模型在期权价格预 测中的有效性。 在测试和训练阶段,２ 种模型都使用公开可用的基准数据集 ＳＰＹ ｏｐｔｉｏｎ ｐｒｉｃｅ－２０１５ 进行测试。 ２ 种模型均采 用主成分分析(ＰＣＡ)转换后的数据,以达到更好的预测精度。 另一方面,为了避免过拟合问题,将整个数据集划分为训练集 (７０％)和测试集(３０％)２ 组。 将支持向量机模型与基于均方根误差(ＲＭＳＥ)的神经网络模型的结果进行了比较。 实验结果 表明:神经网络模型优于支持向量机模型,预测的期权价格与相应的实际期权价格吻合良好。     

人类天然关节和人工关节润滑机理的探讨

将关节接触简化为两弹性椭球体的接触,应用弹性流体动力润滑(Elasto-Hydrodynamic Lubrication-EHL)理论研究人类天然关节和人工关节的润滑状态.给出适用于静载、富油、低弹性模量材料的最小膜厚公式H_(min)=2.12(1-0.984e~(-0.579k)U~(0.579)W~(-0.224).由于关节实际上承受变载荷,挤压膜对关节的润滑有重要作用,为此本文进而提出称谓"动载弹性流体动力润滑"的关节润滑模型.应用这个模型,研究了人在行走时髋关节的润滑情况.研究结果表明,在一个行走周期内,髋关节的表面约三分之一时间处于弹性流体动力(Elasto-Hydrodynamic—EHD)润滑;三分之一时间处于混合润滑;其余时间处于边界润滑.这就是说,润滑状态是随时间而变化的.     

短期负荷预报模型库的研究及应用

本文针对电力负荷变化的非平稳性和周期性，采用灰色模型，可调灰色模型分析用电负荷的趋势项并与历史负荷比较得一系列残差，然后应用自回归模型，傅氏模型，人工神经网络模型进行修正以提高精度。用一系列组合模型分别用于不同场合和要求下的负荷预测，并在微机上开发软件，通过实例计算，效果良好，具有一定的应用价值.