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基于“互联网+智慧医疗”的医院信息化平台建设与应用

信息化时代背景下，互联网技术同样在医疗行业获得了广泛应用。从实际应用情况来看，以互联网技术为基础、智慧医疗理念为核心的医院信息化平台打破了以往患者就医与医生问诊的时间与空间限制，无论是医务人员还是就诊的患者，均获得了诸多便利条件。
关键词： 互联网技术医务人员医院信息化平台建设与应用智慧医疗

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农业经济基于深度学习的水下垃圾检测机器人研究

近年来，深度学习在图像识别、目标检测等领域取得了显著成果，为水下垃圾检测提供了新的技术途径。前人在此方面已有诸多探索，如利用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks）进行水下图像识别[3]，或者采用深度学习模型[4]进行垃圾图像分割等。
关键词： CNN YOLOv5 水下垃圾检测水下机器人深度学习

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高压电气设备自动化控制及调试要点分析

随着现代工业技术的飞速发展，高压电气设备在电力、能源、化工、冶金等诸多领域的应用日益广泛。高压电气设备作为电力系统的核心组成部分，承担着电能传输、转换和分配的关键任务。随着科技的不断进步，高压电气设备的自动化水平不断提高，其控制精度和响应速度也得到显著提升。
关键词： 现代工业电气设备自动化高压高压电气设备

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上向大倾角钻孔内监测传感器安装固定装置研制与应用

煤巷掘进工作面存在着综掘机掘进、锚杆锚网支护及预测钻孔施工等多种作业，如果直接将监测传感器安装在掘进工作面或者在掘进工作面施工钻孔安装监测传感器，势必会对正常掘进产生影响，同时传感器易受损坏且维护困难，因此监测传感器宜通过下方已布设好且用于瓦斯抽采的底抽巷施工超前穿层钻孔来进行安装。
关键词： 安装固定效果考察监测传感器矿井智能化建设钻孔

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基于元强化学习的电力巡检机器人自主越障控制研究

电力巡检是对电力系统相关设备进行定期、有计划、有组织地检测与维护工作，能够及时发现、排除电力故障，确保电力设备运行的稳定性。巡检机器人是能够自主巡检、检测、监控电力设备状态的机器人，拥有导航、感知、移动、监测等能力，能够快速、高效、准确地完成电力巡检任务。
关键词： 元强化学习巡检机器人电力巡检自动越障静态越障控制

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机器学习在网络入侵检测系统中的应用与效能分析

基于机器学习的网络入侵检测系统（NIDS可以提高检测的准确性和效率，并增加系统对新型威胁的适应能力，鉴于这一优势，本文将深入分析机器学习在NIDS中的应用及其效能，探讨如何利用这一先进技术来增强网络安全防御。
关键词： NIDS 异常检测机器学习网络入侵检测系统自适应防御

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基于混合等离子体波导布拉格光栅的温湿度传感器

在气象观测、工农业、航空航天、食品和药品储存等制造领域，对湿度和温度有着严格要求，因此，对这两个参数的检测变得尤为重要。温湿度传感器近年来得到了大力发展和应用。传统的电子式温湿度传感器易受电磁干扰，灵敏度低，响应时间长，限制了其性能和应用范围。
关键词： 光纤传感布拉格光栅温湿度传感聚乙烯醇表面等离子共振

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基于改进Informed-RRT*的机械臂抓取运动规划

随着科学技术的进步，各种协作机械臂和工业机械臂越来越受欢迎.为提高机械臂的智能性和自主性，机械臂自主抓取一直是机器人领域的研究热点之一[1-2].传统的协作机械臂需要操作者具备相关知识，通过编程或拖拽指令实现机械臂的抓取操作[3-4].
关键词： 信息引导的快速随机树星算法机械臂柔性夹爪神经网络运动规划

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基于粒子群算法的5G基站选址决策与优化研究

5G技术以其高速率、低时延、大连接的特点，为各行各业带来了前所未有的发展机遇，但同时也面临着基站选址与优化的巨大挑战[3–4]。因此，深入研究5G基站选址决策与优化问题，对于提升5G网络覆盖质量、优化资源配置、提高通信效率具有重要意义。
关键词： 5G基站选址 5G网络规划仿真优化建筑物分布规律粒子群优化

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基于多模态特征提取与层级感知的遥感图像分割

随着遥感卫星和高空平台的快速发展，高空间分辨率遥感图像的应用也变得越来越普遍[1]。遥感影像的语义分割在地貌特征的像素级分类方面具有重要意义，该技术已经在许多工业级图像中得到广泛应用[2-4]。例如，环境灾害监测[5]、土地利用与土地覆盖制图[6-7]、农业资源管理[8]、滑坡识别[9]和交通管理[10-12]等。
关键词： 双路径瓶颈块多尺度聚合多模态特征提取层级感知遥感图像分割

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大数据和人工智能时代下数据安全的风险及应对策略

数据安全风险的存在，不仅威胁到个人隐私权益，影响企业发展，甚至关系到国家安全和社会稳定。在这一背景下，强化数据安全措施，构建全面的数据安全防护体系，已经成为迫切需要。这需要政府、企业和个人共同努力，通过立法、技术创新及提高公众的数据安全意识等手段，共同构建一个更加安全、健康的信息社会。
关键词： AI技术个人隐私权益人工智能时代大数据数据安全

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数据驱动的智能软件黑盒测试方法研究

人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术是公认最有可能改变未来世界的颠覆性技术。AI在军事领域有广阔的应用前景，国内外已将AI不断应用到情报分析处理、目标识别监视、作战辅助决策、网络安全防护以及无人作战系统等智能装备中，在能力和可用性方面取得了巨大的飞跃[1]。
关键词： 人工智能数据驱动智能软件测试方法黑盒测试

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基于粒子群优化算法的灰色预测模型在湖泊水位中的预测研究

湖泊水位是衡量一个地区水资源状况的重要指标,对于保障区域供水安全､防洪减灾以及生态环境保护等方面具有重要意义｡准确预测湖泊水位的变化趋势,可为相关部门制定合理的决策提供科学依据｡然而,由于湖泊水位的变化受到复杂多变的自然和人为因素的影响,传统的定量预测模型在精度和适应性方面面临诸多挑战[1-3] ｡
关键词： BP神经网络 PSO 湖泊水位灰色预测粒子群优化算法

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基于STM32与机智云的楼宇火灾监测系统设计

火灾是一种常见而严重的灾害，给人们的生命安全带来了巨大的威胁，造成了巨大的财产损失。在高楼建筑中发生的火灾，由于建筑高度、人员密集度以及安全疏散难度的增加，往往会导致更为严重的后果。近几年来，我国平均每年发生火灾约30万起，如何有效地监测和预防高楼火灾成为了当今社会亟待解决的问题。
关键词： STM32 机智云楼宇安全火灾监测阈值判断

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“数字人文”视域下人工智能文学的审美困境研究

人工智能文学是指以人工智能程序作为文学创作主体,通过模拟人类文学创作的思维模式,实现文学作品的自动或半自动化的生成过程｡它设置了“人工文学数据库搭建——机器智能数据分析——文学作品自动半自动生成”的基本创作模式,借助“自动写作”和“辅助写作”两种形式使得数字时代文学发生了全新的变革｡
关键词： 人工智能文学创作主体创作客体文学意蕴文学文本

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