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RSS订阅原创 APT攻击防御视角下API智能检测系统的构建与实现——以多源流量融合与动态响应机制为核心
摘要：本研究设计了一种面向APT攻击的智能检测与主动防御系统，采用"CNN-BiLSTM-Attention"融合模型实现攻击识别，准确率达96.8%。系统通过多源流量采集、动态响应规则引擎和B/S可视化平台，实现了毫秒级实时响应和闭环防护。测试显示系统在5000TPS压力下平均延迟89ms，对变异攻击识别率保持91.5%，显著提升API防护能力，使关键业务可用性达99.9%以上。该系统填补了传统防护技术对APT攻击检测响应慢的空白，为金融、政务等领域提供了一体化防护方案。
2025-12-29 10:27:49
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原创 【计算机科学与应用】基于LDA主题模型的网络谣言事件分析与策略处置
新媒体环境下网络谣言传播速度快、影响范围广，对社会稳定与公安机关公信力构成严重威胁。本文以“秦朗巴黎丢作业”事件为案例，采用LDA主题模型对该事件的相关评论进行文本分析，通过信息搜集方法与主题建模，揭示网络谣言的舆情特征与传播规律。并在此基础上从谣言查证、真相公布、谣言清除等六个维度指出了网络谣言综合治理策略体系，为公安机关处置类似案件提供理论依据与实践参考。
2025-12-26 09:11:29
648
原创 嵌入式操作系统技术发展趋势
本文系统梳理了嵌入式操作系统(EOS)的研究进展与发展趋势。研究显示，EOS已从单一功能控制器发展为支撑物联网、智能汽车等领域的核心平台。文章从安全架构、性能优化、文件系统等方面总结了关键技术，指出EOS正向"安全、智能与泛在"方向演进。重点关注了Rust语言在安全开发中的应用潜力，以及AI原生系统、人机物融合等发展趋势。研究表明，EOS正成为万物互联时代的关键基础软件，需在实时性、安全性和资源效率等方面持续创新。该研究得到国家自然科学基金支持。
2025-12-24 09:20:15
747
原创 卷首语——嵌入式系统发展趋势报告2025~2026总述
摘要：嵌入式系统作为连接信息与物理世界的重要技术载体，正呈现出异构化、网联化、智能化等新趋势。中国计算机学会嵌入式系统专委会组织专家团队撰写了2025年趋势报告，系统梳理了嵌入式系统在架构、处理器、操作系统等10个重点领域的发展现状与趋势。报告指出，随着AI、云计算等技术的融合，嵌入式系统在智能驾驶、机器人等领域的应用日益广泛，同时也面临安全可信等新挑战。该报告为学界和产业界提供了重要参考。《嵌入式技术与智能系统》期刊聚焦该领域前沿研究，持续发表创新成果。
2025-12-22 09:24:05
967
原创 【软件工程与应用】一种基于DVFS特性曲线的异构计算单元低功耗协同调度方法
本文提出一种基于DVFS特性曲线的异构计算单元低功耗协同调度方法(CS-HCU-DVFS)，针对工业边缘计算环境中的任务调度问题。该方法通过任务特征分析、能效感知调度引擎和DVFS协同调控模块的协同工作，在满足实时性约束的前提下优化系统能效。实验结果表明，该方法较传统调度策略可降低7%-10%的系统功耗，保持97.2%的任务截止时间满足率，且调度开销低于1ms，适用于资源受限的边缘计算场景。该方法实现了任务调度与硬件功耗管理的协同优化，为工业边缘计算提供了有效的低功耗调度解决方案。
2025-12-19 10:31:49
801
原创 基于大模型的AI通话分析智能体研究与实现
摘要：本文提出基于运营商合规数据的AI通话分析智能体解决方案，针对企业语音数据处理中的采集分散、效率低下和语义挖掘不足等问题。通过联通云犀平台与元景大模型构建"智能体实时动态调度CoE"引擎，实现语音采集、转写、语义理解到结构化输出的全链路自动化。实验表明，该方法在意图识别F1分数上显著优于传统方案，某物流企业应用后订单揽收率提升30%，投诉处理时效缩短至15分钟。研究为企业通信数据的资产化流通提供了可行技术路径。
2025-12-17 09:16:01
1058
原创 【软件工程与应用】平移置换搬迁系统设计与实现
摘要：本研究针对老城平房街区"共生院"开发难题，构建了基于混沌遗传算法的平移置换规划系统。系统通过量化分析居民居住需求与开发商成本约束，以"空出完整院落最多、毗邻度最高、搬迁户数最少"为目标优化搬迁方案，并核算十年期开发商收益。系统包含账户管理、方案优化等六大模块，支持参数化配置适配不同城市街区特征。研究成果实现了居民本地居住诉求与开发商效益的平衡，为老城更新提供科学决策工具。项目获四川省大学生创新创业计划资助。
2025-12-15 10:11:28
661
原创 【软件工程与应用】基于大数据的应急救援云平台构建应用研究
摘要：本文设计了一个基于大数据、物联网和云计算技术的应急救援云平台。平台采用四层架构（基础设施层、数据层、支撑层、应用层），结合B/S、C/S和分布式集群服务模式，运用Hadoop、Spark等技术实现数据实时与离线处理。平台功能包括监测预警、应急通信、智能指挥和灾后评估，为应急管理提供科学决策支持，提升突发事件应对能力。研究成果为广西高校科研项目阶段性成果。
2025-12-12 10:34:57
412
原创 【计算机科学与应用】预训练语言模型在日文文本难易度自动分类中的应用
摘要：本研究探讨了基于预训练语言模型的日语文本难易度自动分类方法。通过收集日本语能力测试(JLPT)真题及模拟题作为数据集，评估了14种日语BERT模型在2-5级分类任务中的表现。结果表明，东北大学发布的模型表现最优，其中tohoku-bert-large-japanese-v2在二分类任务中F1值达0.926。随着分类级别细化，模型性能有所下降。该研究为计算机辅助日语学习系统开发提供了技术支持，未来将探索更精细化的分类模型以优化个性化教学。
2025-12-10 09:23:48
703
原创 【人工智能与机器人研究】人工智能算法伦理风险的适应性治理研究——基于浙江实践与欧美经验的整合框架
本文构建了以监管沙盒为核心引擎的“基于风险的适应性治理”框架。该框架依托规制、技术与市场三大支柱，通过“风险识别–动态监管–效果评估–规则迭代”的闭环运行机制，实现技术创新与伦理规范的动态平衡。研究为解构算法伦理风险提供了系统理论视角，也为完善人工智能治理体系提供了兼具前瞻性与操作性的路径参考。
2025-12-08 09:10:23
940
原创 【计算机科学与应用】基于生成式数据增强的联邦多标签弱监督图神经网络及其应用研究
摘要：本文提出FedMGNN框架，针对联邦学习环境下多标签电力图像分类中的标签噪声和类别不平衡问题。该框架融合图增强卷积注意力网络、双模型对比学习及WGAN数据增强技术，通过本地噪声样本过滤和类别再平衡策略提升模型鲁棒性。全局聚合采用分类器-生成器双组件机制，结合类别自适应加权优化模型性能。在FLAIR和变电站缺陷检测数据集上的实验表明，FedMGNN在AP和F1指标上优于现有方法，尤其在50%噪声率场景下表现突出。研究成果为工业场景中的联邦学习应用提供了有效解决方案。
2025-12-05 09:23:48
639
原创 【计算机科学与应用】基于知识图谱的语言应急服务系统构建与场景实现
本文构建了基于知识图谱的语言应急服务系统，采用"基础设施层-知识层-应用层"三层架构。系统通过知识图谱实现79,981条应急数据的结构化存储，具备动态构建、智能处理和多语言映射三大核心功能。实验表明，该系统使应急任务处理时间缩短86%，准确率提升15.4%，在决策支持、人才调配等场景均显著优于传统方法。研究为提升应急语言服务效率提供了有效解决方案，但领域知识图谱构建仍面临挑战。
2025-12-03 09:55:40
718
原创 基于YOLOv8实例分割的桥梁裂纹识别
本文提出了一种改进的YOLOv8实例分割方法用于桥梁裂纹检测。通过优化数据增强策略和引入CoordinateAttention注意力机制，显著提升了模型性能。实验结果表明，改进后的模型在精度、召回率和mAP指标上分别提高了3.5个百分点、1.2个百分点和2.3个百分点，模型大小仅增加1.1MB。该方法为桥梁结构安全监测提供了有效的技术手段，具有重要的工程应用价值。
2025-12-01 09:56:11
460
原创 基于医疗数据的人工智能训练隐私保护技术研究
本文构建了包含数据、技术、管理三维度的AI训练数据隐私风险评估体系，系统分析了k-匿名、差分隐私、联邦学习等主流技术的性能差异。研究表明，单一技术难以兼顾隐私保护与数据可用性，提出技术融合、标准完善、监管协同的优化路径。基于医疗数据实验验证，多技术融合方案在保护强度与计算效率间取得更好平衡，为AI数据隐私保护提供系统性解决方案。
2025-11-28 09:01:55
935
原创 面向非结构化扫描PDF的大语言模型知识图谱生成框架
摘要：本文提出一种融合多模态大语言模型与图像增强技术的知识图谱生成方法，用于处理非结构化扫描版数学教材。通过多阶段图像增强提升文本识别准确率（平均置信度达85.19%），采用GLM-4V和DeepSeek双模型架构分别完成内容提取与知识抽取，构建包含章节动态容器化、游离节点三级消解等创新机制的知识图谱系统。实验表明该方法有效解决了低质量图像识别、数学符号解析和知识结构化等难题，为智能教育应用提供了新思路，但仍需人工校验完善逻辑严谨性。
2025-11-26 09:44:52
1058
原创 【数据挖掘】基于深度学习的生产车间智能管控研究
摘要：本研究针对生产车间安全管理需求，提出基于YOLOv8算法的智能管控系统。通过构建2000张人员检测和2000个跌倒样本的专用数据集，优化网络结构设计，采用多尺度特征融合策略，实现了人员密度监测和跌倒行为识别。实验表明模型精度稳定，系统具备实时检测预警功能，为车间安全管理提供了有效解决方案。研究获江西省教育厅科技项目支持（GJJ210817），具有实际应用价值。
2025-11-24 09:11:09
1270
原创 基于自表示学习的化工行业多源异构碳数据聚类分析
该架构能够融合化工生产、能源消耗、供应链等环节涉及的多源异构数据，运用先进技术挖掘多源异构数据的互补性，子空间结构，流形结构，提高数据聚类分析的精度。本文算法基于张量学习框架，融合多源异构数据的互补性与高阶流形结构，实现高精度多源异构化工数据的聚类分析，助力碳中和发展精准决策指定。具体的，针对多源异构数据的互补性，我们采用三阶张量表示学习来挖掘；具体的，在数据集Politicsie上，所提方法在五个评价指标下比第二优秀的方法分别获得了2.1%，1.9%，2.0%，4.4%，和3.3%的性能提升。
2025-11-21 09:09:17
1020
原创 基于改进YOLOv11n的无人机红外目标检测算法
本文针对无人机红外图像中小目标检测的挑战，提出了一种基于YOLOv11n的改进方法。通过新增P2小目标检测层、构建双向多分支辅助特征金字塔网络(BIMAFPN)，并引入动态注意力检测头(DyHead)和NWD-Inner-MPDIoU组合损失函数，有效提升了微小目标的检测性能。实验结果表明，改进后的模型在HIT-UAV数据集上mAP50达到92.8%，较基线提升2.2%，同时保持轻量化特性。该方法为无人机红外目标检测提供了有效的解决方案，具有实际应用价值。
2025-11-19 09:11:22
983
原创 BVTS：基于BERT增强的高质量语音合成模型
摘要：本文提出基于BERT增强的语音合成框架BVTS，通过集成多模态文本编码器和随机时长预测器，在VITS框架基础上实现语义理解与韵律建模的协同优化。实验表明，BVTS在LJSpeech等数据集上的MOS得分显著提升，CER优于基准模型，证实了深度语义编码与多模态融合对提升合成语音自然度的有效性。该研究为突破语音合成质量瓶颈提供了新思路。
2025-11-17 08:53:28
885
原创 【计算机科学与应用】基于气象数据的气候统计分析和小波分析软件的开发
摘要：针对基层气象数据处理软件功能单一、数据库不兼容等问题，本文基于Microsoft SQL Server 2005数据库和Delphi 7平台，开发了一套C/S结构的气候统计分析和小波分析软件系统。该系统包含用户权限验证、气象数据录入存储、查询检索、统计分析和小波分析等功能模块，采用三层架构设计（用户接口层、系统应用层、数据层），实现了多要素气象数据的标准化管理和高效检索。测试表明，该软件能有效支持气象数据研究、气候预测和灾害防御工作，显著提升了气象服务的效率和质量。
2025-11-14 10:20:13
790
原创 【计算机科学与应用】基于CiteSpace的深度卷积神经网络的研究述评
摘要：本文基于中国知网2014-2025年3181篇文献，运用CiteSpace对国内深度卷积神经网络研究进行计量分析。结果显示：研究历经初步认识（2014-2016）、快速发展（2017-2022）和平稳发展（2023-2025）三阶段；热点聚焦于深度学习、图像处理、分类识别等领域，并逐步向轻量级、图像复原等方向演进。核心作者包括王鑫、张强等，主要机构为中国科学院大学等高校，核心期刊为《计算机工程与应用》等。该研究为后续相关领域发展提供了参考依据。
2025-11-12 09:28:18
735
原创 【计算机科学与应用】基于高可用集群的EPICS IOC冗余系统设计与实现
本文设计并实现了一套基于高可用集群的EPICS IOC冗余系统，采用Pacemaker与Corosync构建集群框架，结合ETCD分布式锁机制和DRBD数据同步技术，实现主备节点的自动切换与数据一致性保障。实验表明，系统可在30秒内完成故障切换，保持PV数据连续性，满足高可靠性控制系统需求。
2025-11-10 08:58:22
752
原创 基于YOLO的交通标志识别研究
摘要：本研究基于YOLOv8算法，采用TT100K数据集进行交通标志识别训练与测试。实验结果表明，YOLOv8在交通标志识别任务中表现出色，训练过程中各项指标稳定提升，未出现过拟合现象。模型对常见标志识别精确率达94%以上，对特殊场景（如小目标、复杂背景、光照不均等）也保持良好性能。相比YOLOv5，YOLOv8在识别精度、处理速度及复杂环境适应性方面均有显著提升，为交通标志识别提供了有效的技术方案。该研究具有重要的理论价值与应用前景。
2025-11-07 10:11:02
683
原创 【计算机科学与应用】基于WOE-Logistic信用评分卡模型构建与应用研究
摘要：本研究基于GiveMeSomeCredit数据集，构建了WOE-Logistic信用评分卡模型，通过WOE编码处理非线性关系并增强可解释性。采用Logistic回归建立评分卡，实现概率输出和分值转换，便于业务应用。模型在测试集上表现优异（AUC=0.85，KS=0.452），PSI验证了稳定性。方法为金融机构信贷风控提供参考，支持多阈值决策。研究由河北省金融科技应用重点实验室资助。
2025-11-05 09:17:48
850
原创 【计算机科学与应用】基于BERT与DeepSeek大模型的智能舆论监控系统设计
本研究构建了基于BERT与DeepSeek的智能舆情监测系统，包含数据采集、情感分析、可视化与报告生成四大模块。系统通过Selenium技术采集光明网等平台数据，采用微调BERT模型实现情感分类（准确率79.76%），并集成DeepSeek实现自动化报告生成。创新性地将"数据可视化-智能分析-决策支持"形成技术闭环，将传统8小时分析工作压缩至3分钟完成，为舆情监测提供了高效智能解决方案。
2025-11-03 09:03:18
978
原创 【计算机科学与应用】基于改进SwinUNet腹部多器官分割算法研究
本文提出一种改进型SwinUNet模型用于医学图像分割，主要解决全局上下文建模和多尺度特征表达的不足。方法上采用FocalTransformer增强跨尺度注意力机制，引入ASPP模块扩展多尺度感受野，并通过TIF模块优化跨层特征融合。在Synapse腹部器官数据集上的实验表明，该方法平均Dice系数达79.89%，Hausdorff距离为19.73，优于基线模型。该研究为复杂器官分割提供了一种有效解决方案，具有临床应用潜力。
2025-10-31 09:17:42
588
原创 基于机器学习的商业银行信贷风险评估系统构建与实证研究
本文提出了一种基于机器学习的商业银行信贷风险评估系统，采用分层架构设计，整合K-Means聚类和随机森林算法。研究首先明确了系统功能需求（用户管理、风险评估、数据分析）和性能指标，然后以德国银行信贷数据为基础，通过K-Means生成风险标签，结合随机森林构建预测模型。实验结果显示系统准确率达96%，高风险客户召回率为98%，有效提升了传统信贷评估的准确率（70%-80%）。该系统为解决"数据-模型-系统"一体化问题提供了实践方案，对降低坏账风险和优化信贷决策具有重要价值。
2025-10-29 08:45:00
844
原创 【计算机科学与应用】基于改进的YOLOv10的焚烧目标检测算法
本文针对焚烧场景目标检测中的背景干扰、目标形变及光照突变问题，提出改进YOLOv10的增强检测模型。通过引入Gather-and-Distribute机制优化特征融合路径，采用DCNv4可变形卷积增强几何表征能力，并设计Wise-Outer-MPDIoU损失函数优化边界框回归。实验表明，该方法在自建数据集上实现85.7%的mAP（提升2.1%），推理速度达359FPS，有效平衡了检测精度与实时性要求。该研究为复杂环境下的目标检测提供了创新解决方案，具有显著的应用价值。
2025-10-27 09:13:32
857
原创 【计算机科学与应用】面向非结构化环境的改进APF-RRT*路径规划算法
多场景仿真结果表明，所提算法相较于传统RRT*及普通APF-RRT*算法，在避障安全性、路径平滑性方面均有提升，同时保持了具有竞争力的规划效率，验证了其在非结构化环境中的优越性与鲁棒性。RRT*算法在RRT框架中引入“父节点重选”和“近邻节点重连接”机制，通过重新选择代价更小的父节点以优化局部路径，并递归调整邻近节点的连接关系，从而实现路径的持续优化，最终使算法具备渐近最优性。本文在RRT*算法框架中引入APF方法，通过势场梯度信息引导采样过程，优化新节点Xnew 的生成策略，提升算法收敛效率。
2025-10-24 10:02:36
778
原创 三角网格去噪算法综述与展望
摘要：三角网格去噪是数字几何处理的核心技术，对提高模型质量和后续处理效果至关重要。本文系统分析了优化法、滤波法和数据驱动法三类去噪方法，比较了它们在特征保持、顶点漂移等方面的表现。实验表明，优化法在规则几何特征保持上表现优异，滤波法适用于复杂曲面，而数据驱动法虽效果突出但存在计算成本高的问题。研究指出未来需解决多类型噪声联合处理、实时去噪和自适应参数调整等关键问题，并建议融合微分几何与深度学习等方法，为数字孪生等国家战略需求提供技术支撑。（149字）
2025-10-22 09:15:52
790
原创 【计算机科学与应用】基于多光谱成像与边缘计算的物流安全风险预警模式及系统实现
本文提出MIEC-EWS系统，采用双光谱融合与边缘计算技术，为中小物流企业提供低成本、高可靠的安全预警方案。系统通过可见光/热红外双光谱感知（识别准确率>90%）、边缘轻量化推理（响应延迟<200ms）和云端SaaS服务，显著提升复杂环境下的风险预警能力。现场测试显示系统部署便捷（单设备≤2小时）、运维成本低（远程修复率100%），较传统方案硬件成本降低30%以上，有效解决了中小物流企业安全监管的痛点。
2025-10-20 09:56:45
693
原创 【建模与仿真】基于TPE-SVM的乳腺癌诊断可解释人工智能方法
本文提出了一种基于贝叶斯优化支持向量机(TPE-SVM)和LIME解释方法的乳腺癌智能诊断模型。通过TPE算法优化SVM超参数，结合SMOTE过采样处理数据不平衡问题，在WDBC数据集上取得95.35%的准确率和0.9898的AUC值。LIME解释分析显示模型决策依据与临床医学知识一致，提高了诊断的可信度。该研究为AI医疗应用提供了可解释性解决方案，具有重要临床价值。
2025-10-17 09:12:20
951
原创 【计算机科学与应用】基于CADMesh的Geant4高效自动建模系统设计及应用
摘要：本文提出AutoG4CAD系统解决Geant4几何建模难题，支持STL/OBJ/PLY等格式直接导入，通过Qt5与PyVista实现可视化交互，集成NIST材料库。系统采用TetGen四面体网格划分技术，自动生成Geant4代码文件，验证显示几何转换误差<0.01%。实验表明，四面体网格较传统镶嵌实体仿真速度提升约20%，但处理质量依赖输入CAD模型完整性。该系统为核设施剂量评估等场景提供高效建模工具，获安徽省重大培育项目资助(21KZS202)。（118字）
2025-10-15 09:17:45
552
原创 【人工智能与机器人研究】一种库坝系统水下成像探查有缆机器人系统设计模式
本文提出了一种库坝系统水下成像探查有缆机器人系统(CRS-UII)的设计方案，通过"物理层-算法层-应用层"三层架构实现高效精准的水下结构探查。系统采用模块化硬件设计，集成成像、推进、感知等模块；算法层包含图像优化、运动控制和缺陷识别三大功能；应用层支持人机交互、任务规划和数据管理。该系统能有效解决传统人工探查效率低、风险高的问题，为库坝安全监测提供可靠的技术支持。研究获国家及江西省自然科学基金资助。
2025-10-13 09:17:41
1114
原创 基于随机模型预测控制的光伏系统最大功率点跟踪策略
本文提出了一种基于改进开普勒优化算法(IKOA)和随机模型预测控制(SMPC)的光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制策略。通过建立光伏系统非线性状态空间模型，利用IKOA快速定位最大功率点作为参考信号。针对太阳辐照度和环境温度等随机因素，提出基于马尔可夫跳变模型的场景树构建方法，并采用"剪枝"技术降低计算复杂度。仿真结果表明，该策略在不同天气条件下均能实现快速、准确的最大功率点跟踪，其跟踪精度和收敛速度优于传统方法，为光伏系统在随机环境中的高效运行提供了有效解决方案。
2025-10-10 09:30:00
833
原创 【人工智能与机器人研究】一种库坝系统水下成像探查有缆机器人系统设计模式
本文提出库坝系统水下成像探查有缆机器人系统(CRS-UII)设计模式，通过模块化硬件架构和协同算法体系实现高效水下检测。系统采用三层架构设计，集成成像、推进、感知等模块，配合复合脐带缆实现稳定作业。算法层包含图像处理、运动控制和缺陷识别全链路处理体系，应用层具备智能交互与任务规划功能。该系统可提升库坝水下结构检测效率与精度，为安全监测提供技术支持。研究获国家及江西省自然科学基金资助。
2025-09-29 08:55:37
912
原创 【计算机科学与应用】基于多种策略与深度学习的反爬虫机制
摘要：本文提出了一种融合多技术的反爬虫系统，通过整合Token验证、前端混淆、验证码、蜜罐、深度学习等技术构建防御体系。系统采用动态Token验证、请求频率限制、虚假数据混淆等策略，结合LSTM神经网络进行爬虫行为检测，并配套规则库和黑白名单机制。实践表明，该系统可有效屏蔽95%以上的爬虫访问，特别是恶意爬虫攻击。原文详细介绍了系统架构、蜜罐陷阱设计及性能优化方案。
2025-09-28 08:52:22
728
原创 【计算机科学与应用】基于标签相关性加权嵌入的联邦双阶段注意力神经网络算法研究
摘要：本文提出一种基于标签相关性加权嵌入的双阶段联邦图注意力神经网络(FD-WCAT)，用于解决多标签图像分类中的数据分布不一致和类别不平衡问题。该框架通过构建掩码标签相关图学习标签特征，并设计类别不平衡加权分类器。采用双阶段聚合策略，先对相似模型进行分组聚合，再基于不平衡系数加权生成全局模型。实验在FLAIR、MSCOCO和电力数据集上验证了FD-WCAT的优越性能，其Macro/Micro AP均优于现有方法。该方法有效提升了模型在异质数据上的泛化能力，为隐私敏感场景下的多标签分类提供了新思路。
2025-09-26 08:49:11
927
原创 【计算机科学与应用】基于改进U-Net模型的地震数据去噪方法研究
本文针对地震数据去噪问题，提出融合CBAM注意力机制的U-Net++模型（CBAM-U-Net++）。通过嵌套式分层密集连接优化特征提取，并引入通道和空间注意力机制增强语义依赖。实验表明，该模型在合成和实际地震数据上均表现优异：相比传统U-Net和U-Net++，PSNR分别提升6.3dB和4.08dB，SSIM提高0.12和0.09。消融实验证实双注意力模块的协同效应，实际数据验证显示模型能有效去除噪声并保留信号细节，为地震数据处理提供了高效精准的解决方案。
2025-09-24 09:13:20
1055
原创 基于AHP-TRIZ的消防机器人概念设计研究
本文提出了一种融合AHP层次分析法与TRIZ理论的消防机器人概念设计方法。通过问卷调查获取用户需求，运用AHP确定指标权重，建立多因素评价体系；针对设计矛盾，采用TRIZ创新原理求解。最终从效能、人机、技术和外型四个维度形成概念设计方案：包括高性能灭火系统、智能化人机交互、耐高温材料和模块化外观等创新设计。该方法为消防机器人系统化创新提供了科学流程，对推动技术优化具有重要参考价值。研究通过量化决策与创新理论结合，解决了传统设计单一功能优化的局限性。
2025-09-22 10:25:47
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