计算机硬盘故障维修技术措施研究

计算机硬盘发生故障后,会对计算机的正常使用造成影响。为此,对硬盘故障进行快速修复显得尤为重要。文章从计算机硬盘及故障的主要原因分析入手,提出了有关计算机硬盘故障维修技术措施,仅供参考。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

人工智能条件下高校财务管理模式的研究

现今随着科学的高速发展,在计算机问世后,其大大改变了人类的社会模式,由于计算机具有强大的计算演练能力和一定的智能性,人们开始通过计算机来帮助解决人类生活中的一些问题,最先计算机用来代替人类进行快速的数字计算,而在对计算机系统的开发和完善后,人们开始发展人工智能,目的是为了让计算机更具智能化,能帮助、代替人类完成更多的任务,近些年,在人工智能领域已经有了众多突破,由此,考虑到能否将人工智能引入到高校的财务管理环节中,通过人工智能来帮助高校财务管理人员完成财务的统计与分配管理,提高工作效率,并建立财务共享中心。     

采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究

针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题，开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人，进行了采放果的工作空间与姿态分析，针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略，并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明，末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm，平均耗时为19.24s，其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s，中间识别与运算的平均耗时为3.82s，放果动作平均耗时为7.2s，机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。     

基于二手物品交易融入电子商务平台建设研究

计算机网络技术的快速发展,让internet/intranet应用日益普及。其中电子商务已经成为互联网发展的重要领域,二手物品交易网站在此基础上应运而生,在我国有很大的发展潜力和空间。为满足各大高校二手交易方面的种种需求,校园电子商务逐渐成为主流趋势。本课题将主要分析校园二手物品交易网站的意义,重点介绍二手物品交易网站的主要功能。二手物品交易网站使用的ASP.NET技术,为课题的可行性提供了理论支撑。研究二手物品交易网站的主要目的,是通过计算机进行信息化管理,真正实现现实意义上的计算机改变生活。     

浅析物联网对计算机通信的影响

近年来,随着信息技术突飞猛进,计算机通信系统也开始在各个领域得到广泛应用。物联网技术作为互联网技术发展的产物,对计算机通信网络有巨大作用,不仅提升了计算机通信网络业务数量,同时还丰富了计算机通信网络业务,有效提升了计算机通信系统的安全性和稳定性。基于此,本文介绍了物联网的概念,对物联网系统在信息化社会中的影响展开分析,论述了物联网系统对计算机通信网络的作用。     

气力式1JH-2型秸秆深埋还田机设计与试验

针对东北黑土区合理耕层构建秸秆深埋还田的技术要求,实现虚实并存合理耕层结构,研制了气力式1JH-2型秸秆深埋还田机,能够一次完成破茬、秸秆捡拾粉碎、开沟碎土、行间深松、秸秆深埋、覆土镇压等功能。机具主要由传动系统、破茬装置、捡拾粉碎装置、气力输送装置、开沟装置、覆土装置、镇压装置等组成。其关键部件是气力输送装置,应用离散元气固耦合数值模拟法对秸秆在气力气力输送装置中不同转速下的运动过程进行了数值模拟研究,得到了秸秆和气流输送气固耦合的运动规律。正交试验结果表明,机具运行最优参数组合为开沟装置转速215 r/min,风机转速1 850 r/min,机具作业速度3.0 km/h。田间试验表明,在最优参数组合条件下,秸秆深埋率为94%,秸秆粉碎合格率为94.2%,碎土率为95.4%,满足了东北黑土区秸秆深埋还田技术指标要求,为秸秆深埋还田机的改制和评价提供参考。     

作物行识别算法的虚拟试验方法

针对作物行识别算法的传统开发过程对田间作物生长周期依赖性较强，错过适当的田间图像采集时期将直接导致算法开发周期延长等问题，提出一种基于虚拟场景的作物行识别算法测试方法，即在虚拟环境下模拟农田作物行场景和图像采集系统，运用虚拟作物行图像测试作物行的识别算法。该方法在虚拟现实环境下建立作物行场景模型；提出一种融合建模法，根据作物和杂草的几何特征建立对应的三维几何模型；根据实际田间作物的空间分布特征，建立株距、行距可调的田间作物行模型；以Vega Prime为视景仿真工具，通过配置投影模式、渲染模式、视点位姿和图像采集规格，构建图像采集系统，输出作物行场景图像。以苗期棉花作物行为建模对象，对一种经过田间试验验证的双目视觉作物行识别算法进行测试试验。对比实际棉田图像对应的试验结果，同一作物行识别算法的识别正确率、偏差角和图像处理时间均相近。结果表明，本文建立的虚拟棉田作物行与实际棉田作物行场景相近，能够用于作物行识别算法的测试。