2025-08-28最新更新技术资料
  • 区别服务下的P2P网络性能分析
    为研究P2P网络性能,降低系统能耗,抑制“搭便车”现象,更好的提升系统性能。本文将混合P2P网络中节点的动态变化抽象为排队模型,建立具有两类服务台、部分服务台异步多重休假的M/M/c + h排队模型
  • 基于6D激光干涉仪的机床误差检测与建模方法
    为实现数控机床几何误差的快速检测与准确补偿,提出了基于6D激光干涉仪的误差检测与建模方法。基于多体系统理论构建了机床的空间误差模型。基于6D激光干涉仪完成了对机床几何误差的检测,并提出了6D误差与空
  • 基于CAVLC拖尾系数的H.264/AVC视频信息隐藏算法
    针对H.264/AVC视频编码标准熵编码域大容量隐藏的需求,本文提出了一种基于CAVLC (Context Adaptive Variable Length Coding)拖尾系数的H.264/AV
  • 融合BERT多层特征的方面级情感分析
    BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练语言模型相较于传统词向量(one-hot、word2vec等)可以动态
  • 基于EEMD和GRU的市场需求预测研究——人工智能时代的供应链管理与决策支持体系探索
    市场需求预测在社会生产和提高管理决策水平等方面意义重大。虽然当前的研究集中于使用深度学习模型对市场需求进行预测,但是市场需求时序序列中存在着高频率的噪声和复杂的非线性波动模式,这些模型对市场需求的变
  • 提取时空特征的无监督时间序列异常检测
    为解决web应用程序及服务中的异常自动发现问题,针对互联网运维中常用监控指标的异常检测提出了一种基于深度挖掘时空特征的时间序列异常检测模型。考虑到web服务场景中异常发现的时效性要求,模型加强了编码
  • CT-CPI:基于整合CNN模块与Transformer的化合物–蛋白质相互作用深度学习模型
    本文构建了一个新的预测化合物–蛋白质关联关系的端到端的模型,可直接输入样本序列后直接输出预测结果,命名为“CT-CPI”。在此方法中,模型主要由嵌入模块、CNN模块、transformer模块、合并
  • 基于Unity3D的体感游戏设计与实现
    本文利用Unity这款跨平台的游戏开发引擎,结合Kinect可获取人体骨骼数据的设备,设计并实现了一款切水果体感游戏。在界面设计部分,借助Unity3D平台规划了游戏的主体框架,实现了游戏主要模块的
  • 基于最短路径的外卖配送时间优化问题研究
    针对送餐行业顾客的平均等待时间问题,以最短路径原则为基础,建立相应的数学模型。以某地区某天顾客的下单情况为研究对象,运用图论理论将该地区地理简图抽象为无向赋权图,建立顾客等待时间模型,并利用Dijk
  • 农业无人机模块化设计及有限元分析
    近年来,随着信息技术的不断进步,使得无人化农业成为可能,其中农业无人机产业呈现良好发展前景。本文利用Solidworks模块化设计了一种农业无人机模型,克服了传统四旋翼无人机零配件拆装困难等问题,在
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