简介:摘要:随着无线网络用户数量的激增和流量模式的复杂化,传统的网络资源分配方法已难以满足当前的服务质量要求。本文提出了一种基于人工智能的无线网络资源优化分配算法,旨在实现频谱、带宽和功率等关键资源的高效动态分配。通过机器学习模型,算法能够预测用户行为和网络流量模式,从而在城市中心、郊区和室内环境等不同场景下实现资源的最优分配。在高用户密度的城市中心,算法特别强调降低延迟和提高连接稳定性;而在信号覆盖较差的郊区,则更注重提高信号覆盖范围和质量。此外,本文还通过实际案例分析,如大型活动期间的网络性能数据,评估了算法在高负载条件下的表现,并据此提出了改进措施。
简介:摘 要:本文利用 104型分配阀实体测绘结果,采用 UG软件进行实体建模,并通过 3DS MAX软件进行气路仿真,模拟列车在制动、缓解、保压与紧急制动四种工况下 104型分配阀的工作,通过实体建模与气路仿真,更直观地展现 104型分配阀内外部结构及工作原理;结合 104型分配阀段修岗位作业指导书,开发一套开放、交互动态的适合于铁路企业 104型分配阀检修岗位的虚拟操作系统,便于实现资源的交流与共享。
简介:摘要:停机位分配是较复杂的组合优化问题,也是民航机场生产调度的关键。而当前的停机位分配研究大多存在考虑因素片面性,对航班差异化和运行多方利益公平性的考虑不多。针对上述现有研究存在的不足,从机场运行利益多方考虑,构建飞机的燃油成本和增加靠桥率为优化目标构建分配模型。为提高遗传算法的收敛速度和搜索效率,引入三角函数来自适应调整遗传算法的交叉和变异算子。将改进的遗传算法(SAGA)对国内机场航班进行停机位分配,通过与原分配方案的求解结果进行对比,求解结果能够有效提高总适应度值,总适应度值提高了15.6%,最优解提高了验证改进算法的合理性和有效性。
简介:摘要:本论文旨在研究基于Mask计算优化提升电子围栏目标检测效率的方法,我们提出了一种新的电子围栏目标检测计算原理,即利用mask图例分割来计算电子围栏和目标框。该方法通过将围栏区域和目标区域分别用不同的遮罩图像进行标识,然后利用掩膜mask计算技术来实现目标检测和围栏计算的优化。我们使用了先进的YOLOv5模型来处理目标检测识别,该模型具备强大的目标检测和识别类别计算能力。通过结合这一模型和mask图例分割的计算原理,我们能够更准确地检测电子围栏和目标框重合程度,即判断某些禁止物体是否真的在电子围栏里,并且在计算效率上取得了显著的提升。本研究的结果表明,基于Mask计算优化电子围栏目标检测相比传统的IOU计算两者重叠区间速度提升30%,准确率提升22%。
简介:摘要:本论文旨在研究基于Mask计算优化提升电子围栏目标检测效率的方法,我们提出了一种新的电子围栏目标检测计算原理,即利用mask图例分割来计算电子围栏和目标框。该方法通过将围栏区域和目标区域分别用不同的遮罩图像进行标识,然后利用掩膜mask计算技术来实现目标检测和围栏计算的优化。我们使用了先进的YOLOv5模型来处理目标检测识别,该模型具备强大的目标检测和识别类别计算能力。通过结合这一模型和mask图例分割的计算原理,我们能够更准确地检测电子围栏和目标框重合程度,即判断某些禁止物体是否真的在电子围栏里,并且在计算效率上取得了显著的提升。本研究的结果表明,基于Mask计算优化电子围栏目标检测相比传统的IOU计算两者重叠区间速度提升30%,准确率提升22%。