基于知识资源共享无边界学习交互空间的设计与应用

当前国内餐饮技能教学机制大多采用传统的集中式学习,这将导致企业内部知识资源利用率不高的问题。针对于此,本文将无边界学习和知识资源共享的原理引入餐饮培训行业,并利用物联网和人工智能等高新技术,创新地提出"研食智造"的管理理念,设计出一种新颖的基于无边界学习的知识资源共享交互空间下的技能教学体验中心。相比较传统模式,本文所提的技能教学体验中心,无论是在提高公司的核心竞争力上,还是在完善行业标准上都具有深远的意义。     

基于深度神经网络的眼周识别方法研究

近年来,少限制环境下的生物特征识别技术成为研究热点,眼周识别作为新兴的生物特征识别技术越来越受人们关注。基于深度神经网络的眼周识别方法相较于传统方法能更好地提高眼周识别性能。通过提出一个基于ResNet20和softmax的眼周识别方法,在两个公开的眼周数据集上实验验证得到在UBIPr数据集上的EER值为8.19%,在UBIRIS.V2数据集上的EER值为13.18%。与传统的眼周识别方法相比,文章提出的眼周识别方法取得了较好的眼周识别效果,为深度神经网络的眼周识别方法发展提供持续动力。     

基于协商治理的城中村改造项目风险评价研究 ——以平度某城中村为例

为城中村改造中更好的防范风险提供了理论依据与模型支持.该文首先基于协商治理理论从全过程管理的角度识别城中村改造项目存在的风险并确定风险评价指标体系;然后,将熵权法、C-OWA及博弈集结理论结合综合确定评价指标权重,并应用灰色聚类法构建风险评价模型;最后,将该风险评价模型应用于平度某城中村改造项目,并对应用效果进行分析.研究得出,该项目风险综合评价值为5.3887,风险等级为一般,风险评价结果符合实际.说明基于协商治理理论所建立的评价指标体系适用于城中村改造项目实践.     

GPRS在配电自动化系统中的应用研究

GPRS是一种基于GSM系统的无线分组交换技术,其在通信领域中的应用,可高速的进行数据处理[1].配电自动化是指以配电网一次网架和设备为基础,综合利用计算机、信息及通信等技术,实现对配电网的监测、控制和快速故障隔离.为了保护和监测实时数据的安全性与可靠性,生物人脸识别技术基于神经网络计算可得到精确的人脸校验,完成信息安全性的权限保护.本文将生物人脸识别技术基于GPRS的通信传输应用在配电自动化系统中.     

面向复杂电子产品的质量保证模型设计

复杂电子产品的研制过程是状态频繁迭代,知识高度密集,过程数据庞杂的系统工程.研究复杂电子产品的质量保证模型具有现实意义和指导作用.本文根据复杂电子产品的研制特点及质量管理现状,提出了一种面向复杂电子产品研制阶段的质量保证模型.通过建立结构化质量策划、基于业务场景的知识推送服务和基于过程数据的质量风险识别"三位一体"质量保证模型,实现质量策划与项目计划深度融合,知识渗透,数据驱动事前预防的质量理念,并从三个层析对模型的框架及功能进行研究和设计.     

商业银行无介质服务的研究与思考

随着数字化智能时代的发展,基于移动互联网和智能设备的高度普及,围绕着生物识别、光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、网证等新技术的场景运用,大部分金融机构已实现了线上化的银行金融服务,新技术应用促进了商业银行无介质服务体系的建设和创新,进一步提升了客户体验。     

核安全文化对核电厂建设成本的影响分析

核电由于涉核其建设周期长,加之国内外核安全的严格要求,为此核电厂的建造成本与核安全要求高度正相关.在其建造的过程中,核安全局会按要求严格审查业主、施工单位的各方面,一旦发现与标准不符,监管层有权立即终止核电厂的建造.由于核电的前期成本投入占比大,设备的制造和购买与工期环环相扣,如若中途停工,将对后续的工期造成严重的影响.另外,若核电站建成进入运营期以后发生核安全事故,则属于颠覆性的事故,不仅会带来环境人文问题,还会导致整个厂址废止.因此,核电站从一开始就必须考虑核安全的影响,以及由此带来的经济性问题,尽可能避免潜在危险因素的发生.     

决策可靠性分析及在SAR图像目标识别中的应用

决策融合是提高合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标识别性能的重要手段，然而，可靠性较弱的决策往往会导致最终决策融合的效果变差。将可靠性分析引入基于决策融合的SAR目标识别方法中，分别计算各个决策的可靠性系数并选取可靠性的决策参与最终的决策融合。为了验证方法的有效性，分别将提出的可靠性分析应用于多特征决策融合以及多分类器决策融合并基于MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）数据集进行了目标识别实验。在基于主成分分析、线性鉴别分析和非负矩阵分解三种特征进行多特征决策融合的条件下，所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.47%和96.50%。在基于K近邻、支持向量机和稀疏表示分类器的多分类器决策融合中，所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.10%和96.28%。实验结果充分证明了所提方法的有效性。