简介：摘要：针对大规模数字孪生场景需要导入倾斜摄影数据做数据底板，但由于倾斜摄影模型数据量较大，导致在加载数据底板时需要耗费大量的时间并且占用大量的资源等因素，本文提出了一种基于Unity引擎加载倾斜摄影模型的可视化算法，实现了对倾斜摄影模型的分布式加载与并有效减少加载时占用内存的问题。算法由开源的3mx倾斜摄影模型格式与LRU（Least Recently Used）页面置换算法组成。通过这一可视化算法，可以建立一个能够可视化的高保真三维场景用于支持测试与决策。

简介：摘要：持向量数据描述算法（SVDD）是一种近年来运用得越来越多的单分类算法，具有很好的泛化能力，且运用核函数能有效解决“维数灾难”问题，可以较好的划分交通流数据分布特征。虽然在传统的SVDD只关注正类样本，能很好的通过单类数据进行机器学习，但我们又可以使用负类样本点来更好的完善SVDD所构造的超球面的分类性能。这就提出了带负类样本的支持向量数据描述算法（SVDD-NE）。之后通过对比不同分类算法的性能来验证SVDD-NE方法的有效性。最后将SVDD-NE运用于实际道路交通流数据的拥堵判别，用来增加道路拥堵的判别方法，实验证明该方法可以较好的支持道路车流拥堵情况识别，为诊断道路运作情况提供了技术基础。

简介：摘要：本论文旨在研究机械零部件结构设计中基于智能优化算法的关键方法和策略。通过应用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法，实现机械零部件的结构设计优化，以提高性能、减少材料损耗和降低生产成本。通过详细分析和比较不同算法的应用效果，本研究旨在为机械工程师提供有关如何有效利用智能优化算法来改进零部件设计的重要指导。

简介：摘要：本论文研究了基于高分辨率遥感影像的城市建筑物提取算法。研究重点包括数据预处理、性能评估、算法设计与优化以及机器学习在城市建筑物提取中的应用。通过数据预处理，提高遥感影像质量；性能评估使用多种指标来衡量提取算法的准确性和稳定性；算法设计与优化结合图像处理技术，提高建筑物提取的效率和精确度。机器学习技术的应用在城市建筑物提取中具有潜力，为城市规划、资源管理和环境监测等领域提供了可靠的数据支持。

简介：摘要：本文探讨了高精度PLC控制算法在机械设备电气自动化领域的应用。文章概述了高精度PLC控制算法的定义、原理及其带来的优势，接着分析了当前在机械设备电气自动化中遇到的主要问题，如控制精度不足、响应速度慢和系统稳定性差，并提出了相应的解决措施，包括优化控制算法、提高传感器精度和加强系统参数调节。最终，文章指出高精度PLC控制算法对提升设备效率和系统稳定性的重要作用，并展望了其在未来工业自动化领域的应用前景。　

简介：摘要：本论文研究了在电气工程及其电动化系统中应用先进控制算法以提高性能的方法。随着电力系统的不断发展，电动化技术的广泛应用和智能化需求的增加，先进控制算法已成为电气工程领域的关键组成部分。我们详细探讨了先进控制算法在电动化系统中的应用，包括电力系统、电机驱动和电子电力转换器等领域。通过实际案例和性能评估，我们展示了这些算法在提高电气系统的效率、稳定性和可靠性方面的显著优势。最后，本文总结了先进控制算法的潜在应用领域，并提出了未来研究的方向，以推动电气工程及其电动化系统的进一步发展。

简介：摘要 ：本文提出了一种基于SWMM耦合优化算法和管网数学模型的排水系统优化调控方法,它将SWMM(Storm Water Management Model)中的排水管网模型和优化算法相结合，使用基于SWMM的优化方法开发和解决排水系统优化调控问题。通过模拟城市动态的降水-径流过程，提升管网系统蓄排能力，改善城市排水系统性能。结果表明，SWMM耦合优化算法和管网数学模型可有效改善排水系统截污效能。

简介：摘要：在实际工程实践中，传统桩基入岩标高采取逐点进行线性插值手算的方法费时费力，其计算量巨大。以绵阳3011b零部件试验厂房施工项目的桩基为例，通过对插值算法及二维图像插值算法的介绍，基于现代成熟的矩阵运算工具Matlab中已有成熟的二维图像插值算法批量对桩基入岩标高进行一次批量计算，节省了大量运算时间，大大地提高了工作效率。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于物联网的设备状态监测与预测算法在电力系统中的应用与发展趋势。通过综合分析物联网、人工智能、区块链等新兴技术的融合，研究了电力设备状态监测的关键技术和算法。进一步讨论了基于物联网的设备状态预测算法及其在电力系统中的实际应用。研究发现，新兴技术的应用能够显著提高电力系统的可靠性和效率，但也面临数据安全和设备多样性等挑战。未来，基于物联网的设备状态监测与预测算法将继续发挥重要作用，为电力系统的稳定运行和可持续发展提供支持。

简介：本文在传统的计算给水系统管径方法的基础上，统一了两种给水系统设计秒流量公式，进而提出了一种可以快速确定给水系统管径的方法，并通过大量计算建立了表格，为实际工作中给水系统确定管径提供了一定快捷有力的工具。

简介：摘要：近年来，深度学习技术在医学影像识别领域取得了显著的进展，为医学诊断和治疗提供了新的可能性。本研究旨在探讨基于深度学习的图像处理算法在医学影像识别中的应用，重点关注其在癌症早期诊断、疾病分析和医学图像分割中的作用。通过深度学习技术，医学影像可以更准确地被解读和分析，为医生提供了更多的信息和决策支持。本研究强调深度学习在提高医学影像识别准确性、降低漏诊率和提高患者治疗效果方面的关键作用。未来，随着深度学习技术的不断发展和应用，医学影像识别将迎来更多的创新和进步，有望成为医学领域的重要突破点。

简介：摘要：随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益凸显，传统的交通信号控制算法已难以满足现代城市交通流的需求。本研究旨在探讨新型交通信号控制算法在城市交通流优化中的应用。通过采用先进的数据分析技术和机器学习算法，本研究提出了一种基于实时交通数据的动态优化控制策略。该策略能够根据实时交通流量、车辆速度和道路状况等多维度数据，智能调整信号灯的时序和周期，有效缓解交通拥堵，提高道路通行能力。

简介：摘要

简介：摘要：次氯酸钠自自适应算法是通过数据分析次氯酸钠的特性和形态而设计的。算法在模拟中达到了理想的地位，在这种情况下，可以在工艺过程中稳稳地稳定氯储存库，从而降低控制成本，减少工作人员的工作量，同时确保自来水生产的质量。关于不同水厂的典型特点，可将算法扩大到其他水厂，并引入一些参数，使氯环变得简单、可靠和稳定。

简介：摘要：近年来，随着不动产统一登记制度的落地实施和计算机等新技术的不断进步，不动产测绘行业迎来了新的发展机遇，不动产测绘业务量迅速增长，利用表格台账或孤立的信息系统等来管理不动产测绘业务，已对行业管理，部门决策等形成了制约，造成服务效率低下，决策难以满足管理需要等不利影响。改变这种信息孤立分散的状况已成为行业亟需解决的课题。本文利用基于密度的快速聚类算法，构建了不动产测绘综合管理与决策系统，解决了信息分散和决策效率低下的问题。

简介：摘要