rice5的博客

本文探讨了提升编程教育与听障人士交流能力的创新方法。在编程教育方面，提出了一种基于图形绘制任务和源代码特征的评估方法，通过记录学生的源代码和函数日志，生成特征向量，以实现对编程思维的有效评估。针对听障人士交流问题，研究开发了基于Arduino的移动应用系统，通过实验分析了其在指称、互指和自指三个维度的效果。文章还比较了两种方法的异同，强调了跨领域借鉴和持续改进的重要性，旨在推动教育公平与科技助残的发展。

本文探讨了NFT和数字艺术在乌克兰的应用，以及基于Arduino的移动应用系统如何改善听障人士的沟通。NFT在艺术市场中平衡了艺术与技术，推动了数字艺术的发展，并在文化遗产保护和慈善事业中发挥了重要作用。同时，开发的移动应用系统通过多阶段设计，有效提升了听障人士的沟通能力，促进了社会融合。

本文探讨了NFT和数字艺术的发展及其对艺术创作、市场和文化保护的深远影响，重点介绍了乌克兰在加密艺术领域的实践与创新。通过多个NFT项目案例，展示了乌克兰如何利用区块链技术推广艺术、筹集慈善资金，并在战争时期保护文化遗产和记录历史。文章还分析了NFT市场的未来趋势及挑战，展望其在艺术与社会中的潜在价值。

本博客探讨了大数据机器学习算法测试的关键方法及其在复杂数据环境中的挑战，同时解析了NFT技术对数字艺术发展的深远影响。内容涵盖测试策略如真实数据使用、回测法、合成数据生成等，并深入分析了NFT在数字艺术中的应用场景及其在乌克兰的文化实践。博客还展望了未来机器学习测试方法的创新趋势以及NFT市场的规范化前景，并探讨了两者融合发展的可能性。

本文探讨了大数据环境中机器学习算法的测试方法，并深入分析了其在癌症检测领域的应用进展。文章详细介绍了大数据的特征及其标准用例，并针对不同场景提出了相应的测试策略。同时，讨论了癌症检测中机器学习算法的性能评估、数据质量影响及可解释性研究，展望了未来大数据和机器学习技术的发展方向。

本文提出了一种低复杂度的卷积神经网络（CNN）架构，用于肿瘤异常检测，并在脑癌、肺癌和肾癌三种医学影像数据集上进行了测试。通过引入高效的增强管道和优化的网络结构，模型在分类准确率和其他评估指标上表现出色，同时保持较低的计算复杂度，适用于医学领域有限数据集的分析。实验结果表明，该方法在多种肿瘤检测任务中具有良好的泛化能力和应用潜力。

本文介绍了两个创新性技术方案：一个是基于物联网的斗鸡场环境监测系统，通过无线传感器网络和云数据库实现了对鸡舍中温度、湿度和空气质量的高效监测；另一个是用于肿瘤检测的低复杂度卷积神经网络架构，结合图像增强方法在小型医学数据集上取得了高准确率。斗鸡场监测系统通过V方法开发，具备稳定的数据传输和本地处理能力，显著减少了环境指标监测的时间。肿瘤检测模型在脑肿瘤、肺癌和肾癌数据集上表现优异，具有低过拟合风险和良好的可扩展性。两个系统均展示了在各自领域的广泛应用前景。

本博客探讨了机器学习在业务流程建模中的集成方法，以及基于物联网的斗鸡棚环境监测系统的设计与实现。通过子流程模板和流程模式的结合，为业务流程中机器学习的集成提供了结构化解决方案；同时，通过物联网技术，实现了对斗鸡棚环境变量的实时监测与预警，提升了养殖效率和质量。

本文探讨了如何将机器学习（ML）明确且标准化地集成到业务流程建模中，提出了一个结合流程模式与子流程模板的建模方法。通过扩展颜色编码方法、定义训练与应用阶段的流程模式，并引入基于CMMN的子流程模板，该方法满足了图形可识别性、单独实例化、不同抽象级别及应用相关规范的可能性。最终目标是帮助企业决策者和项目协调者将ML功能有效融入现有业务流程，提升智能化水平。

本文探讨了工业自动化中数据采集系统与机器学习集成建模的重要性及实现方法。介绍了TIA Portal和Node-RED等工具在数据采集与传输中的应用，并详细描述了如何通过IoT2050网关和云端实现工业数据的监控与控制。同时，文章讨论了将机器学习集成到业务流程建模中的关键要点，包括建模目标、工具选择、数据预处理和模型优化。最后，展望了数据采集系统和机器学习建模在未来工业发展中的智能化、集成化和个性化趋势。

本文探讨了工业5.0时代下长距离电力线通信（PLC）与工业物联网（IIoT）网络系统的技术特点与应用。重点分析了基于PTP电缆的电力线通信在长距离ROV网络中的实现方式与性能测试，以及IIoT网络系统在智能工厂中的数据传输流程与部署方案。通过对比两种技术的性能、成本与应用场景，文章进一步展望了其发展趋势与融合可能性，为工业智能化发展提供了技术参考与实施建议。

本博客探讨了红外成像行人检测与长距离水下应用的电力线通信技术。在红外成像行人检测部分，比较了线性拉伸、去除高温的线性拉伸和S形非线性拉伸三种灰度变换方法，并结合Faster R-CNN目标检测模型进行了实验分析，结果显示这些方法在不同环境条件下均具有良好的检测效果。在长距离水下通信部分，研究了ROV系统中tether的物理和通信特性，提出了基于HomePlug AV2技术和Power Twisted Pair电缆的通信方案，为水下ROV系统提供了低成本、高性能的通信解决方案。博客还对两种技术的应用场景和未来

本文探讨了印尼身份政治的复杂性及其对社会的影响，以及红外图像行人检测的新方法。通过文献计量分析，研究揭示了印尼身份政治在学术研究中的模式和主题，并提出利用灰度变换和深度学习技术提高夜间行人检测精度的方案。研究还提出了应对身份政治问题的策略及优化红外检测技术的方向，为社会问题解决和技术发展提供了新思路。

本文研究了一种基于光学软触觉传感器的深度学习数据采集方法，通过设计静态数据采集策略，提高了传感器在机器人触觉感知中的测量精度。传感器模仿人类皮肤的默克尔细胞功能，利用硅胶层和光纤阵列检测受力变形引起的光学变化，从而测量法向力、剪切力和扭力。实验平台结合机械臂、相机和力传感器生成了高质量的数据集，并进行了深度学习建模。结果表明，该方法在力测量和位置判别方面优于现有方法，为机器人执行复杂精细任务提供了更精确的触觉支持。

本文探讨了护理专业学生所面临的各种压力来源，包括课程安排、考试压力、家庭因素及组织活动等，并详细分析了压力带来的身体、情绪和心理症状。同时，文章提出了多种应对策略，如时间管理、心理调适、社交支持和学习优化等，旨在帮助护理学生更好地识别和应对压力，促进其全面健康发展。

本博客围绕库存管理系统与学生心理健康支持两个主题展开研究。在库存管理方面，探讨了基于Scrum方法的Web系统在秘鲁Skyline公司的应用，通过分阶段实施显著提升了库存周转率并优化了管理效率；同时，研究还提出了系统优化建议和技术应用方向。在学生心理健康领域，聚焦护理学生的压力来源与应对方式，强调心理社会援助的必要性，并探讨了M-Health在心理健康支持中的潜力与挑战。研究揭示了针对性管理和技术应用在两个领域的共性，并为未来研究和实践提供了方向。

本博文探讨了两个具有创新性和社会意义的研究课题。第一部分介绍了一种基于深度学习的模拟放大器负反馈行为分析方法，通过构建人工神经网络，实现了对放大器级数、反馈有无及反馈类型的高精度预测，为电子工程设计和分析提供了高效解决方案。第二部分提出了一种面向唐氏综合征成年人的库存管理网络系统，结合Scrum开发方法和数据分析技术，不仅优化了企业的库存管理效率，还促进了残疾人群体的就业包容。两项研究分别在技术探索和社会应用层面展现出重要价值，并为未来跨领域融合创新提供了启示。

本文评估了两种可解释强化学习算法（drDQN 和 LMUT）在无线网络参数优化（RET）问题中的表现。通过高保真 RAN 模拟器构建 LTE 蜂窝网络场景，对算法的性能、可解释性、模型复杂度等方面进行了系统分析。结果显示，drDQN 和 LMUT 在当前 RET 场景中均能达到与 DQN 相当的性能，并提供了不同形式的可解释性支持。文章最后提出了未来的研究方向，包括改进 LMUT 的全局解释、扩展 drDQN 的适用性以及增加场景复杂度进行进一步验证。

本文聚焦于内在可解释强化学习（XRL）算法drDQN和LMUT在移动通信网络中远程电调倾斜（RET）优化用例中的应用与评估。通过将RET优化问题建模为强化学习（RL）问题，首次对drDQN和LMUT进行了实证比较，分析了它们在性能和解释能力方面的优劣。研究展示了drDQN通过奖励分解提供对比解释的能力，以及LMUT通过透明模型提供全局和局部解释的机制。仿真实验验证了两种方法在不同奖励权重下的优化效果，并探讨了其在RET场景中的适用性与局限性。最终，本文为未来在更复杂场景下评估XRL方法提供了基准，并指出了进

本文探讨了科技在教育和电信领域的创新应用。一方面，基于Unity开发的数学学习视频游戏通过互动方式显著提升了小学生的学习效果，注意力集中时间提高40.30%，学习成绩提高35.73%，学生满意度也有所上升。另一方面，可解释强化学习算法（如drDQN和LMUT）在远程电调优化中提供了更具透明度和可解释性的解决方案，为电信领域的优化问题带来了新的突破。

本文介绍了一种面向道路维护人员的视觉预警系统，旨在提高维护人员在车道附近工作的安全性。系统通过YOLOv4实现车辆检测，结合卡尔曼滤波器和匈牙利算法进行车辆跟踪，并引入交通流量检查算法智能过滤警告信号。系统在不同天气和复杂场景下表现出高精度和实时处理能力，有效减少了不必要的警告干扰，为维护人员争取了宝贵的准备时间。

本文探讨了在线视频教育在提升发育迟缓儿童母亲营养知识、态度和行为方面的效果，以及道路维护人员视觉预警系统在提高短期施工场地安全性的应用。研究表明，在线视频教育显著改善了母亲的知识和态度，但对幼儿营养状况的改善需要长期干预；道路维护预警系统利用计算机视觉技术，为维护人员提供了有效的主动保护。两者在技术应用和效果提升方面具有相似性，但在应用场景和技术复杂度上存在差异，未来有跨领域融合发展的潜力。

本博文探讨了改善偏远农村地区孕产妇健康服务以及在线视频对孕产妇营养行为和发育迟缓儿童营养状况的影响。研究利用地理信息系统（GIS）优化医疗机构选址，并提出建设小型健康中心、改善交通等干预措施。同时，通过视频教育提升孕产妇营养知识和态度，尽管对儿童营养状况改善效果有限，但为未来结合多种干预手段提供了方向。多方合作和长期监测被强调为实现全民健康目标的关键。

本文探讨了如何利用地理信息系统（GIS）改善印度尼西亚偏远农村地区的孕产妇健康服务。印度尼西亚的孕产妇死亡率（MMR）和婴儿死亡率（IMR）仍然较高，地理障碍、医疗服务可达性不足以及孕期并发症是主要问题。通过在南苏拉威西省Bulukumba地区的实证研究，结合GPS定位和GIS映射技术，研究分析了孕妇的健康状况、旅行时间与医疗设施的距离关系，并提出了基于GIS的解决方案，包括评估地理可达性、辅助疾病监测与管理、支持健康政策制定等。文章进一步提出了加强ANC检查推广、改善交通条件、利用GIS支持决策等建议，旨

本文探讨了两个重要主题：新闻推荐中的知识图谱应用以及印度尼西亚医院众筹融资的研究洞察。在新闻推荐方面，针对小型新闻机构，利用社区概念构建知识图谱可提升推荐服务质量，并介绍了相关实验和应用案例。在医院众筹融资方面，研究了医院领导层对众筹平台的认知与参与意愿，发现穆罕默迪亚组织建立的众筹平台具有成为医院低成本资金来源的潜力，并提出了未来发展方向。

本文探讨了多任务多团队工单调度与本地新闻组织的知识图谱新闻推荐所面临的挑战与解决方案。在工单调度方面，研究采用NSGA-II算法平衡速度、准确性与效率，但仍存在改进空间。在新闻推荐方面，通过构建日语和英语知识图谱，并引入社区优化方法，提升了推荐效果，但翻译处理带来了额外时间成本。未来的研究将聚焦于算法改进与系统性能提升。

本文研究了基于NSGA-II算法的多任务、多团队工单调度问题，旨在解决多目标优化下的任务分配与资源利用难题。通过数据驱动的方法和非支配排序遗传算法，文章实现了高效的调度方案生成，并对两种交叉方式（调整交叉和二进制nn交叉）进行了实验对比。结果显示，NSGA-II算法在减少截止日期违规、优化资源使用以及缩短执行时间方面表现出色，尤其是调整交叉方式在收敛速度和优化效果上更具优势。未来的研究方向包括算法参数优化、结合其他算法框架以及考虑更多实际约束条件。

本文探讨了水下系留航行器的轻量级网络架构（LUNA）与多任务工单调度方案。针对水下设备的通信需求，设计了一种基于LIN概念改进的单主多从轻量级协议LUN，并介绍了其数据链路层与应用层协议。同时，提出基于NSGA-II的多任务调度算法，有效优化资源分配和减少执行时间。此外，文章还总结了LUNA的发展历程及未来改进方向，以及NSGA-II在工单调度中的优势。最终，结合实际应用，提出了综合性的解决方案建议，以提升系统性能和工作效率。

本文探讨了大数据时代对教育和水下航行器网络架构的影响。在教育领域，随着信息技术的发展，数据驱动教育逐渐兴起，通过教育信息学（Eduinformatics）可以有效解决教师评价公平性和学生学习指导等问题。在水下航行器网络架构方面，创新的网络模型和通信技术（如电力线通信）能够提高系统可靠性和性能。文章还分析了两个领域的潜在关联，并展望了未来智能化和高效化的发展趋势。

本研究探讨了影响消费者在旅游和旅游服务中采用人工智能聊天机器人的因素。基于扩展的UTAUT2模型，研究发现绩效期望、努力期望、习惯、个人创新精神和服务意识对消费者使用行为有积极影响，而享乐动机呈现负向影响。通过定量研究方法和PLS-SEM数据分析，研究为旅游公司和开发者提供了优化聊天机器人设计和推广策略的理论支持和实践启示。

本文探讨了基于模糊逻辑的FPGA嵌入式信号调理系统在温度测量中的卓越性能，以及人工智能聊天机器人在旅游行业中的广泛应用。通过扩展UTAUT2模型，研究了影响消费者采用聊天机器人的关键因素，并提出了未来在科技与旅游融合领域的发展方向。

本博文探讨了两个前沿研究领域：生物信息系统建模与基于FPGA的模糊逻辑温度测量信号调理系统。在生物信息系统方面，研究提出利用旋转变化磁场影响人类记忆的潜在机制，并强调跨学科合作的重要性。同时，通过类比计算机存储机制，阐述了人类记忆信息存储与更新的特点。在温度测量信号调理方面，设计了一种基于模糊逻辑的嵌入式系统，通过FPGA实现了高精度的温度信号处理，显著降低了测量误差，为工业测量提供了一种高效、低功耗的解决方案。研究还展望了未来在生物信息系统和信号调理技术方面的发展方向，强调了多学科融合与技术创新的重要性。

这篇博文探讨了超材料的准分形设计及其在双带结构中的应用，分析了拓展低频区域与宽带双负(DNG)解决方案、多样化起始图形及多细胞超材料单元特性保持的研究方向。同时，从技术角度对人体记忆进行了建模分析，将人体视为物理系统，类比计算机系统的信息处理机制，提出了记忆空间填满假说与信息更新方法的研究方向。未来的研究将聚焦于优化设计参数、探索新元素及揭示生物记忆机制等关键问题。

本博客围绕基于目标检测方法的相似形状物体分类以及基于准分形方法的双带超材料设计展开研究。首先，通过构建不同尺寸的YOLO模型，对小行星粉末进行分类，并分析模型性能及其评估指标；其次，提出了一种基于准分形方法的3D超材料单元设计方案，研究其在不同设计参数下的双负（DNG）频率特性。研究不仅展示了完整的目标检测方法流程，还探索了超材料在无线通信等领域的应用潜力。未来将从模型优化和超材料设计两个方向进一步拓展研究深度。

本博文探讨了两项技术在不同领域的应用：一是基于物联网传感技术的帕金森病检测系统，通过传感器收集数据并结合机器学习算法进行分析，实现了高准确率的疾病预测；二是基于YOLO的相似形状物体检测方法，用于涂料生产过程中小行星粉末的识别，提高了质量控制的效率。文章还对两项技术的未来发展方向进行了展望，包括技术融合、智能化升级和应用拓展等。

本文探讨了雾计算系统中的联邦自主编排架构及其在容器编排和资源估算方面的应用，同时介绍了基于物联网和机器学习的帕金森病预测系统。雾计算系统通过MAPE-K架构和联邦学习实现了事件处理、容器部署和节点评分等功能，并通过实验评估了系统的可行性。帕金森病预测系统则利用传感器和云平台进行病情监测与预测，展示了物联网与医疗健康的融合前景。两者均展示了智能系统在未来应用中的潜力与发展方向。

本博客介绍了锂离子电池容量估计与雾计算系统中联合自主编排的研究成果。在锂离子电池容量估计部分，通过交叉验证技术评估模型性能，采用CTARNS模型在NASA和CALCE数据集上取得了优于现有方法的显著结果，并在训练时间效率上实现了大幅提升。在雾计算系统编排方面，基于MAPE-K架构和联合机器学习方法，提出了一个云到雾连续体的分布式自主编排系统，能够实现高效的事件处理、容器部署和资源管理。最后，对两个领域分别展望了未来的研究方向和潜在应用场景。

本文介绍了一种创新的锂离子电池容量估算模型CTARNS，该模型结合了卷积神经网络和变压器架构，有效解决了传统LSTM模型在训练时间和预测精度方面的不足。CTARNS利用1D-DCCNN和自注意力机制处理时间序列数据，并结合线性和非线性分支捕捉电池容量变化的趋势和复杂特征。实验结果表明，CTARNS在NASA和CALCE数据集上均取得了显著的预测误差降低。该模型在电动汽车、便携式电子设备和电网级储能系统等领域具有广泛的应用前景。

本文探讨了电子商务中数据驱动设计的重要性，特别是客户数据在提升用户体验中的关键作用。文章介绍了研究方法、用户体验（UX）的核心概念、电子商务策略以及数据收集与分析的技术和工具。通过关联UX策略与数据驱动设计（D3）方法，提出了改进在线商店用户体验的具体实施流程，并讨论了其机遇与挑战。最终，研究强调了数据在电子商务设计决策中的价值，并提出未来验证该方法的实际应用场景。

本文探讨了缓冲区溢出漏洞检测与电商数据驱动设计的相关方法及融合可能性。在网络安全方面，通过关联规则和特征选择算法（如 ReliefFAttributeEval）提高漏洞检测的准确性，并构建了两个入侵场景（获取系统权限和系统中断以进行利用）进行验证。在电商领域，重点分析了数据驱动设计如何优化用户体验，包括数据收集与分析、个性化推荐系统以及优化策略。最后，文章展望了两个领域的融合可能性，如平衡数据安全与用户体验、风险评估与个性化服务，并提出了相关挑战的解决方案。