基于承诺方案的去中心化可信众包平台设计与实现

为去除传统众包对第三方中心机构的依赖,同时保障众包任务的公平分配和结果的可信提交,提出了一种基于区块链智能合约的可信众包平台设计方案。首先提出了一种基于承诺的两阶段提交机制,并将其运用至接包者的数据提交过程中,以解决区块链上的数据透明度问题,使接包者之间无法相互窃取数据;其次设计了一种无偏随机选择算法,从分散的接包者池中选择相对独立的接包者,杜绝了接包者之间可能的串谋;最后通过模拟选人实验和以太坊上原型系统的实现,验证了选人算法的随机性和整体方案的可行性。     

浅谈医院电子阅览室的环境卫生

通过对医院电子阅览室环境卫生的分析,指出影响环境卫生的因素,最后提出了合理的预防措施.     

分布式优化在智能电网经济调度问题中的应用

为了减少智能电网中节点之间信息交换的需求,降低智能电网的发电成本和用户的用电消费,提出了一种时变拓扑下的分布式优化算法,用以寻找经济调度问题的最优解;结合图论的相关理论,将节点之间的信息交换用时变无向图表示,并根据光滑精确罚函数的思想,简化经济调度问题,将优化问题中的不等式约束整理到目标函数中,从而得到一个只含有等式约束的新的优化问题,随后通过调整参数值求得最优值,因为算法考虑了每个节点的容量约束,所以在实际应用中具有更好的普适性;证明了当全局目标函数取得最小值时,各个节点共同达到最优解,最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

物联网人工智能工程创新实践体系教学研究

物联网人工智能得到越来越多企业重视,也出现了很多应用性细节不能突破创新的问题。为了解决工程实践教学在创新教育方面的不足,设计了工程化创新实践教学体系平台。该平台设计方法主要包括了场景化教学模式、教学方案和硬件设计等。首先,针对工程化教育存在的问题提出创新实践教学框架,包括场景化实践教学模式等内容;然后,详细介绍了智能家居和智能门锁场景实践案例教学方案,包括实践课程内容和实践教学案例;最后,在阿里、庆科云的平台上进行实践教学硬件平台的设计与开发,包括教师教学实训硬件平台、实验室建设规划和实践教学数据存储硬件平台等。该平台为人工智能提供了全新教学方案、大量真实数据和真实项目教学案例,为人工智能教学提供了整体建设思路方法,对于提高大学生实践创新能力具备重要作用。     

面向干支线船舶衔接的集装箱码头泊位分配模型

针对集装箱枢纽港干支线船舶的中转作业,提出了一种新的中转作业模式,即部分中转集装箱不经过堆场堆存,直接在干线船和支线船之间中转.从平衡船舶的延误成本、集卡与场桥作业成本的角度建立基于干支线衔接的泊位分配模型,优化干支线船舶泊位分配计划以及衔接计划.设计求解模型的启发式算法,并对模型与算法的有效性进行了验证.结果表明:基于新装卸模式的泊位分配方法可以降低中转作业的总成本,提高干支线船舶的衔接效率,对提高集装箱枢纽港的竞争力具有重要意义.     

智能传感器技术的研究进展及应用展望

 随着智能时代的到来,各种智能传感器的研究和应用越来越受到人们的重视。智能传感器在传统传感器的基础上还具有丰富的信息处理能力,能够提供更综合的功能。本文介绍了常用的温度、压力、惯性、生化和RFID传感器的研究现状及其在物联网、虚拟现实（VR）、机器人、医疗健康等产业升级和创新应用中的关键作用,并对智能传感器今后的发展趋势进行了展望。     

超导电力技术在未来智能电网中的应用

随着社会经济的不断发展,电力企业的发展也极为迅速,尤其是智能电网的发展更是取得了很大的成绩,为我国电力企业的发展创造出更多的机会。但是,智能电网的发展不能满于现状,应充分结合先进的超导电力技术不断提升其综合技术,促进智能电网系统的可持续发展。     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.     

智能感知技术在个性化作业中的应用研究

智能感知技术包括知识感知和情感感知两个维度.在学习过程中,课后作业对于知识的领会和维持起着重要作用,但目前大量的、缺乏针对性的作业造成了我国中小学普遍课业负担过重,这一问题已经引起国家及教育行政部门的高度重视,"减负"已成为基础教育界的头等大事.单纯减少作业的量并不是减负的最终目的,为的是在减负的同时提高学习效果.本文以个性化学习理论为依据,在知识和情感两个维度,应用项目反应理论(IRT)和多模态情感识别方法,对学生的知识结构、水平及学习情感进行动态分析,设计个性化作业系统,促进"减负增效".