内容概要：本文研究基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划，旨在通过深度强化学习技术优化多无人机在复杂环境下的飞行路径，以提升边缘计算网络的服务效率与资源利用率。文中结合Matlab代码实现，详细探讨了多无人机协同工作的路径规划模型，涵盖任务分配、避障、能耗优化等关键问题，有效支持边缘计算场景下的低延迟、高可靠通信需求。; 适合人群：具备一定编程基础和无人机、边缘计算或强化学习背景的科研人员及研究生；适用于从事智能优化、路径规划或网络资源调度相关方向的研究者。; 【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划（Matlab代码实现） 使用场景及目标：①解决多无人机在动态环境中高效执行边缘计算任务的路径规划问题；②探索深度强化学习在复杂多智能体系统协同控制中的实际应用；③为边缘计算网络提供低延迟、高稳定性的无人机辅助通信方案。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法模型的设计思路与仿真实验设置，深入理解深度强化学习在路径规划中的训练机制与优化策略。

我们讨论了Dirac中微子质量矩阵的Occam剃刀方法中的中微子风味结构。 我们假设带电的轻子质量矩阵以对角线为底，而右手的马约拉纳中微子质量矩阵也是对角线，并且我们考虑狄拉克中微子质量矩阵的四个零纹理的九种模式。 我们对Dirac中微子质量矩阵的9种模式进行了左手的Majorana中微子质量矩阵的数值分析，发现了两个有趣的模式，可以同时实现正态和中微子质量层次结构。 我们还发现，如果中微子质量是正常的层次结构，则这种情况很可能会被例如在T2K和NO V A中微子实验中对Dirac CP违反相的测量所排除。 另一方面，如果中微子质量是倒置的，则这种情况也很可能被中微子双β衰变实验（例如，K am LAND-Zen实验）的测量所排除。

算能Web边缘盒子使用流程PPT 算能Web边缘盒子使用流程PPT主要介绍了算能AI边缘盒子的使用流程，涵盖了WAN口IP查询、边缘盒子业务功能使用、通道配置、任务管理、实时预览和告警提示等方面的内容。 一、WAN口IP查询 WAN口IP查询是边缘盒子的基本配置之一，通过WAN口IP查询，可以获取边缘盒子的WAN口IP地址，实现边缘盒子与外部网络的连接。在WAN口IP查询中，需要进行局域网配置，设置路由器的IP地址、子网掩码、默认网关等参数。同时，需要使用SSH客户端连接边缘盒子，通过命令行界面输入ipconfig命令，查询WAN口IP地址。 二、边缘盒子业务功能使用 边缘盒子业务功能使用是算能AI边缘盒子的核心功能之一，通过边缘盒子业务功能使用，可以实现视频流的采集、处理和分析。边缘盒子业务功能使用包括网络摄像头的配置、视频流的处理和分析、实时预览和告警提示等方面的内容。 在边缘盒子业务功能使用中，需要配置网络摄像头的IP地址、用户名和密码等参数，并通过网络摄像头采集视频流。同时，需要配置视频流的处理和分析参数，选择合适的AI算法对视频流进行处理和分析。 三、通道配置 通道配置是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过通道配置，可以实现视频流的采集和处理。通道配置包括相机取流流程、编辑、删除等操作。在通道配置中，需要选择合适的视频源、AI算法和处理参数，实现视频流的采集和处理。 四、任务管理 任务管理是边缘盒子业务功能使用的另一个重要组成部分，通过任务管理，可以实现视频流的处理和分析。任务管理包括任务的新增、编辑、删除和配置等操作。在任务管理中，需要选择合适的视频源、AI算法和处理参数，实现视频流的处理和分析。 五、实时预览 实时预览是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过实时预览，可以实时地预览视频流。实时预览包括合成通道预览和任务通道预览两种模式。在实时预览中，需要选择合适的视频源和预览模式，实现视频流的实时预览。 六、告警提示 告警提示是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过告警提示，可以实时地监控视频流的处理结果。告警提示包括告警提示整体界面和告警提示详情两种模式。在告警提示中，需要选择合适的告警参数，实现视频流的实时监控。 算能Web边缘盒子使用流程PPT涵盖了WAN口IP查询、边缘盒子业务功能使用、通道配置、任务管理、实时预览和告警提示等方面的内容，为用户提供了一个完整的边缘盒子使用流程指南。

工业大模型是在新一代人工智能技术与工业场景深度融合的基础上诞生的，它正以飞速发展的方式重构制造业智能化体系，成为工业智能化变革的关键力量。工业大模型技术体系主要包含卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能三大关键要素。尽管工业大模型的发展初见成效，但仍存在技术挑战，如工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足和应用成本较高等问题。为了克服这些挑战，行业急需系统性的解决方案来推进工业大模型的有效落地和广泛应用。 《2025工业大模型白皮书》由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授担任总策划和主编，内容涵盖了工业大模型与通用大模型的不同、技术体系及关键技术、工业大模型赋能的重点领域和主要场景、以及国内外工业大模型产业生态的现状和未来发展趋势。本书通过多维度的探讨，为读者提供了工业大模型的深入剖析，并给出了工业大模型标准化、生态化的发展路径。此外，本书还详尽介绍了工业大模型应用开发的实施路径，为行业的发展注入了新的动力。 工业大模型的核心术语涵盖了工业大模型本身、工业任务/行业模型适配、工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用等多个方面。其中，工业大模型是基础和核心，而其他术语则分别关注模型在不同工业环节的应用和适配。工业大模型的特点包括数据维度、模型架构和应用范式等多方面，每一方面都有其独特的技术难点和挑战。 在技术和应用层面，工业大模型具备高度的数据处理能力和跨模态融合能力。其数据维度广泛，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，且模型能够处理来自不同工业环节的多样化数据源。模型架构设计上，工业大模型通常具有较高的复杂性，需要高效算法和足够的计算资源来支撑其运行。在应用范式方面，工业大模型强调与实际工业场景的紧密对接和交互，以实现智能化决策和操作。 工业大模型的分类体系则基于不同的行业需求和技术要求进行划分。例如，在高端装备和智能制造等领域，工业大模型可以实现对设备状态的精确监控、故障预测和维护优化等功能。这些应用不仅提升了生产效率和产品质量，还降低了能耗和成本，有助于推动工业向更加高效和绿色的方向发展。 书中还特别强调了工业大模型的标准化和生态化发展路径，这对于推动整个行业的技术进步和生态构建至关重要。标准化有助于统一技术规格和操作流程，而生态化则促进了不同参与者之间的合作和协同创新。随着对工业大模型技术的深入研究和广泛应用，未来制造业将进入一个更高效率、更绿色的新时代。 《2025工业大模型白皮书》为高等学校新工科及人工智能相关教学提供了有力支持，并对全球制造业的未来发展提供了宝贵的智慧与力量。通过持续的探索和创新，工业大模型有望成为推动工业智能化和数字化转型的关键技术，进一步加快工业4.0的实现进程。

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Matlab 代码的主要功能是读取一张 JPG 图像，将其转换为灰度图像，然后基于灰度图像和边缘检测结果生成一个模拟的近红外图像，并展示原始 RGB 图像、灰度图像和模拟近红外图像 图像读取与初始化： 使用clc、clear all和close all命令分别清除命令行窗口内容、清除所有工作区变量和关闭所有打开的图形窗口。 通过imread函数读取名为5.jpg的图像文件，并将其存储为rgbImage（RGB 图像数据）。 图像转换与处理： 使用rgb2gray函数将 RGB 图像rgbImage转换为灰度图像grayImage。 （注释部分）原代码中有一段计算加权近红外（NIR）图像的代码，但被注释掉了。这部分代码原本打算通过对 RGB 图像的前两个通道进行加权求和来创建一个加权图像，然后将结果转换为uint8类型。 使用edge函数对灰度图像grayImage进行 Canny 边缘检测，得到边缘图像edges。 定义一个权重因子alpha（这里设置为 0.5），通过将灰度图像和经过处理（乘以 255）的边缘图像按权重相加，创建模拟近红外图像simulatedNIR。

2.2 模型验证 对取 0.2,0.3,0.35,0.4,0.5,0.6,0.7 七个值，并根据相应的参数用 Matlab 软件进行模型演 变演示。 2.2.1 Matlab 求解模型 当有效传染率 =0.2 时： 175 >> 9997.0s ; >> 0003.0i ; >> ;2p >> ));2̂(**2.2)^1*(( pispssqrtd  >> ;/)1*( dpsx  180 >> ));1/()1log((*5.0 xxo  >> );*/( 1 psdx  >> ));2̂(*/()1*( 2 pspsx  >> ));2̂(*/( 3 psdx  >> ;8:01.0:0t 185 >> )));tan()*1.0**5.0(tan(*exp(1 11 ootdxy  >> );*1.0**5.0tanh(* 32 otdxy  >> ; 221 yxyy  >> );,( ytplot >>title('突发事件网络舆情信息 SIR 模型'); 190 >>xlabel('时间：t,单位：天'); >>ylabel('传播者数量比例 '); 得出模型，如图 3： 图 3  =0.2时舆情演变情况 195 同理，当取 0.3,0.35,0.4,0.5,0.6,0.7 时，编译代码与上述代码类似，得到的模型分别为 如图 4，图 5，图 6，图 7，图 8，图 9：

基于MATLAB实现工业焊缝图像的RGB区域提取，完整展示从图像读取、边缘检测、形态学处理到结果保存的全流程。通过Canny边缘检测定位焊缝轮廓，结合形态学操作优化区域连通性，最终实现保留原始颜色信息的焊缝提取，并自动保存处理结果。资源包括相关代码和图片 在MATLAB环境下实现焊缝图像的提取是一个多步骤的复杂过程，涉及图像处理的多个方面，包括图像读取、边缘检测、形态学处理和结果保存等。本实战教程将详细解析每一步的实现方法，并展示如何通过编程自动化这一流程，从而有效地从工业焊缝图像中提取出特定区域。 图像读取是任何图像处理流程的第一步。在MATLAB中，可以使用内置函数如`imread`来读取存储在本地的图像文件。对于本教程中的应用，图像读取后将直接被用于后续的处理步骤。 边缘检测是识别焊缝位置的关键技术。MATLAB提供了多种边缘检测算法，而在本教程中，采用的是Canny边缘检测器。Canny边缘检测算法因其能够产生准确的边缘检测结果而被广泛使用，它通过使用梯度算子来寻找图像中的局部强度变化，从而识别出焊缝的轮廓。 形态学处理是图像处理中的另一重要环节，特别是在处理具有复杂连通性的目标区域时。形态学操作包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等，通过这些操作可以清除图像中的小噪点，填补图像中的小洞，以及连接邻近的对象。在焊缝图像处理中，形态学操作可以优化区域的连通性，这对于后续的区域提取尤为重要。 RGB区域提取意味着在检测到焊缝边缘后，能够保留图像中的原始颜色信息。在MATLAB中，可以利用图像矩阵直接对特定区域进行操作，提取出焊缝部分的原始RGB值，从而得到保留了颜色信息的焊缝图像区域。 最终，处理后的图像需要被保存下来。MATLAB提供了`imwrite`函数来保存处理后的图像，用户可以指定保存的路径和文件名。在本教程中，处理结果将被自动保存到指定的文件夹中，方便后续的查看和分析。 整个流程完成后，我们可以得到一个清晰的焊缝区域图像，其中保留了原始图像的RGB颜色信息，这对于焊缝质量的评估和检测具有非常重要的意义。为了方便学习和应用，本教程还将提供相关的MATLAB代码文件和必要的图片资源，学习者可以直接运行代码，观察实际的处理效果。 本实战教程通过全面解析MATLAB在焊缝图像提取中的应用，不仅介绍了相关的理论知识，还提供了实际操作的代码，为学习者提供了一个从理论到实践的完整学习路径。通过本教程的学习，不仅可以掌握焊缝图像提取的技能，还能够加深对MATLAB图像处理工具箱的理解和应用。

主要介绍在Halcon如何实现LabVIEW中Remove Border Object算子功能（去除边界物体），LabVIEW中有一个这样的VI可以轻松地实现操作目的，但在Halcon中没有，本例子告诉你如何实现

5G边缘云计算技术是5G网络架构中的关键技术之一，主要功能是在网络接入侧的边缘机房部署服务器、网关等设备，通过增长计算能力来降低业务时延、减少对传输网络的压力和成本，并且提升内容分发效率，优化用户体验。传统的网络架构下，数据处理大多集中在远程的数据中心机房，信息需要经过多次网络往返才能得到处理并返回，而边缘计算技术的引入，使得数据可以在接入侧就得到处理和传播，极大地减少了传输延迟，提升了效率。 边缘计算技术的推广得益于5G网络的高速度、大带宽、低延时特性，使得数据可以在更靠近数据源头的地点进行处理，这对于实时性强的应用来说尤为重要。5G网络架构中引入的边缘计算能力，为物联网（IoT）的发展提供支持，通过将计算任务从中心云迁移到产生数据的边缘设备上，能够实现更高的安全性和更低的延迟，降低带宽成本，增强资源的通融性和内容的兼融性。 另外，边缘计算技术在4G LTE网络中也能得到应用，通过平滑演进的方式与既有网络结构结合，提升网络整体性能。随着5G时代的到来，社会正从人联时代向物联时代过渡，大量连接设备的增加以及边缘计算技术的应用，共同推动着这一转变。 5G边缘云计算技术是未来信息通信技术发展的重要趋势之一，它不仅能够为5G网络带来新的特点，还能为用户和企业带来极大的便利和价值，有望成为社会数字化转型的重要驱动力。