内容概要：本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》，涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写，涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测（DETR模型）、开放词汇检测等任务，重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用，并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群：具备一定人工智能基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch）和常用模型（如CNN、Transformer）的高校学生或从业人员，具备1年以上AI开发经验者更佳；适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标：①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练；②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力；③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用；④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议：建议结合实际代码环境边运行边学习，重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑（如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等），并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件，确保符合评分规范。

18 matlab六自由度机械臂关节空间轨迹规划算法 3次多项式，5次多项式插值法，353多项式，可以运用到机械臂上运动，并绘制出关节角度，关节速度，关节加速度随时间变化的曲线 可带入自己的机械臂模型绘制末端轨迹图 ,关键词: 18-Matlab; 六自由度机械臂; 关节空间轨迹规划算法; 3次多项式; 5次多项式插值法; 353多项式; 关节角度变化曲线; 关节速度变化曲线; 关节加速度变化曲线; 机械臂模型; 末端轨迹图。,MATLAB多项式插值算法在六自由度机械臂关节空间轨迹规划中的应用

内容概要：本文探讨了MATLAB环境下六自由度机械臂的关节空间轨迹规划算法，重点介绍了3次多项式、5次多项式插值法及353多项式的应用。通过这些方法，可以精确控制机械臂的运动，绘制出关节角度、速度和加速度随时间变化的曲线，以及末端轨迹图。文中详细解释了不同多项式插值法的特点和应用场景，强调了它们在提高机械臂运动精度和效率方面的作用。 适合人群：从事机器人技术研究、机械臂控制系统开发的研究人员和技术人员，尤其是对MATLAB有一定基础的读者。 使用场景及目标：① 使用3次多项式插值法进行简单但有效的轨迹规划；② 利用5次多项式插值法实现更平滑的运动控制；③ 运用353多项式进行高精度的轨迹规划并绘制末端轨迹图。 其他说明：本文不仅提供理论知识，还展示了实际操作步骤，帮助读者更好地理解和应用这些算法。

在Visual Studio 2008（VS2008）中，开发人员有时需要根据程序运行时的状态或用户需求动态地向菜单栏添加或删除菜单项。这涉及到Windows API中的菜单处理函数以及MFC（Microsoft Foundation Classes）库的使用。本篇文章将详细解释如何在VS2008中实现这个功能。 我们需要了解MFC中的CMenu类。CMenu是MFC对Windows API中的菜单对象的封装，提供了创建、操作和管理菜单的接口。例如，我们可以通过CMenu的成员函数AddMenu、AppendMenu、InsertMenu等来动态地添加菜单项。 1. **创建菜单资源** 在VS2008的资源视图中，可以创建一个空白的菜单资源。在这个资源中，我们可以定义一些静态的菜单项，这些将在程序启动时显示。但这些菜单项是不能动态改变的，所以我们需要在代码中进行动态操作。 2. **加载和初始化菜单** 在应用程序的主窗口类中，通常会在OnCreate()或OnInitMenu()函数中加载并初始化菜单。例如： ```cpp CMenu menu; menu.LoadMenu(IDR_MAINFRAME); // IDR_MAINFRAME是菜单资源ID SetMenu(&menu); ``` 3. **动态添加菜单项** 使用CMenu的`AppendMenu()`函数可以在菜单末尾添加新的菜单项。例如： ```cpp CMenu* pSubMenu = new CMenu; pSubMenu->CreatePopupMenu(); pSubMenu->AppendMenu(MF_STRING, ID_MENU_ITEM, _T("新菜单项")); menu.AppendMenu(MF_POPUP | MF_STRING, (UINT_PTR)pSubMenu, _T("新子菜单")); ``` 其中，ID_MENU_ITEM是你为新菜单项分配的命令ID，MF_STRING表示菜单项为文本类型，MF_POPUP表示新菜单项是一个子菜单。 4. **动态删除菜单项** 可以通过`RemoveMenu()`或`DeleteMenu()`函数删除菜单项。例如： ```cpp int index = menu.GetMenuItemCount() - 1; // 获取最后一个菜单项的索引 menu.DeleteMenu(index, MF_BYPOSITION); // 通过位置删除 ``` 或者 ```cpp int id = ID_MENU_ITEM; // 需要删除的菜单项ID menu.RemoveMenu(id, MF_BYCOMMAND); // 通过ID删除 ``` 5. **更新菜单** 添加或删除菜单项后，必须调用`DrawMenuBar()`函数使改动生效： ```cpp DrawMenuBar(); ``` 6. **响应菜单项的点击事件** 在消息映射中，需要为动态添加的菜单项设置响应函数。例如： ```cpp ON_COMMAND(ID_MENU_ITEM, OnMenuItemClick) ``` 然后实现相应的成员函数`OnMenuItemClick()`。 7. **示例项目** 压缩包文件"DynamicMenuDemo"包含了一个简单的示例项目，展示了如何在VS2008中动态添加和删除菜单项。你可以下载并编译此项目以更直观地理解上述步骤。 动态添加和删除菜单项涉及对MFC的CMenu类的深入理解和Windows API的熟练应用。通过以上步骤，开发者可以根据程序的运行状态灵活地调整菜单结构，提供更加个性化的用户体验。在实际编程中，要注意处理好各种异常情况，确保菜单操作的稳定性和安全性。

在全国职业院校技能大赛中，区块链技术应用作为一个重要的赛项，其赛卷内容“航班延误险案例”专注于将区块链技术应用到传统保险业务中，具体体现在航班延误险的创新应用上。通过这个案例，参赛者需要运用JavaEE技术开发后端代码，实现一个基于区块链技术的航班延误险系统。 在该系统中，区块链技术的应用主要是为了解决传统保险行业中的一些固有问题，如数据不透明、信任缺失和理赔效率低下等。利用区块链的去中心化、不可篡改和智能合约等特性，可以大大提高保险业务的透明度和效率，同时降低运营成本。 具体到后端代码的开发，JavaEE作为一个成熟的Java企业级应用开发平台，提供了一整套用于开发、构建和运行大型、多层、可靠和安全网络应用程序的规范和API。在这个项目中，参赛者需要使用JavaEE进行后端服务的构建，包括数据库的交互、业务逻辑的处理以及与其他服务的交互等。 后端代码的实现将涉及到多个方面，包括但不限于： 1. 区块链网络搭建：使用适当的区块链框架，如Hyperledger Fabric或以太坊等，搭建底层的区块链网络环境。 2. 智能合约开发：编写智能合约代码，定义航班延误险的理赔规则和流程。 3. 后端服务开发：利用JavaEE技术开发处理业务逻辑的后端服务，如用户认证、航班信息查询、理赔申请处理等。 4. 数据库设计：设计数据库模型，存储用户信息、航班信息、保险合同信息等。 5. 系统集成测试：将后端服务、智能合约、区块链网络等进行集成，并进行严格的测试以确保系统的稳定性和可靠性。 在这个赛项中，参赛者需要综合运用Java编程语言、区块链技术以及JavaEE框架，设计并实现一个高效、透明、安全的航班延误险系统。这不仅考验了参赛者的技术能力，也考验了他们对区块链技术与传统业务结合的创新能力。 此外，这个赛项也强调了职业技能的培养，要求参赛者不仅要掌握技术实现的细节，还要理解保险业务的流程和规则，以及区块链技术在其中所能带来的变革。这种结合实际业务场景的赛题设计，使得参赛者能够在解决具体问题的过程中提升自己的实战能力。 通过这个“航班延误险案例”的赛卷，职业院校的学生不仅能够深入学习Java后端开发和区块链技术，还能够通过实际项目经验来提升自己的职业技能，为将来进入相关行业工作打下坚实的基础。通过这样的竞赛活动，也能够推动区块链技术与更多传统行业的深度融合，为行业发展注入新的活力。

全国职业院校技能大赛“区块链技术应用”赛项中的“航班延误险案例”是一个实际应用区块链技术的智能合约示例，主要通过区块链技术实现航班延误险的自动化赔付流程。智能合约是运行在区块链之上的程序，它能够自动执行合约条款，并且一经部署，合约的内容不可更改，保证了交易的不可篡改性，增强了合约执行的透明性和安全性。 智能合约在航班延误险中的应用具有重要的现实意义。传统的航班延误险赔付流程复杂，需要保险公司和旅客之间进行多次沟通，同时涉及大量的纸质文件审核，耗时且效率低下。而采用智能合约技术，可以通过自动化的合约逻辑来判定赔付条件是否成立，一旦航班出现延误，并且符合合约中预设的赔付标准，智能合约就能自动执行赔付流程，将保险金赔付给旅客的账户中，大大简化了操作流程，减少了人工干预，降低了赔付成本。 在这个案例中，智能合约的编写需要详细的业务逻辑处理，包括航班信息的实时获取、延误的判断标准、保险金额的计算、赔付的时间节点等。这些业务逻辑需要通过编程语言精确地在智能合约代码中实现。代码的编写往往涉及solidity等智能合约开发语言，这些语言专门为区块链环境下的合约编写而设计，具备了高度的安全性和专用性。 在“航班延误险案例”中，智能合约的实现涉及到多个方面。需要一个可靠的航班信息数据源，这通常依赖于外部API接口来获取实时的航班状态信息。合约需要有能力判断一个航班是否延误，并且这一判断标准要与传统的保险合同保持一致。再次，合约应当能够处理赔付的支付，这涉及与区块链货币接口的交互。为了保障整个流程的合规性和安全性，智能合约中应当包含必要的异常处理逻辑和访问控制机制。 通过智能合约实现的航班延误险，还能够为保险公司带来更多的数据收集和分析的机会。由于区块链的特性，所有的交易记录都是透明且不可篡改的，这为保险公司提供了大量的历史数据，有助于他们进行风险评估和产品优化。此外，对于旅客而言，智能合约提供的自动化赔付机制，无疑提升了其购买保险的整体体验。 智能合约的应用并不仅限于航班延误险，它是区块链技术能够在各行各业中发挥作用的一个典型例子。无论是在金融、供应链管理、版权保护还是在其他需要合同执行的领域，智能合约都提供了去中心化和自动化执行的可能性，极大地拓宽了区块链技术的应用边界。 智能合约在航班延误险案例中的应用，不仅是区块链技术与现实业务结合的一个实例，也是推动智能合约技术发展和完善的重要动力。随着技术的进步和应用场景的拓展，智能合约将在更多领域发挥其潜力，成为未来社会中不可或缺的技术工具。

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全国大学生软件测试大赛自2016年发起已成功举办八届，吸引了全国32个省区的1000余所高校参与，参赛人次累计超过10万。大赛于2023年被列入教育部观察赛事榜单，2024年被列入江苏、四川、河南等省级大学生竞赛目录。 本届大赛联合华为、百度、阿里、腾讯、美团、头条、蚂蚁金服、控安、拓思等企业单位以及多所高校共同设置赛题。大赛由全国大学生软件测试大赛组委会、教育部软件工程专业教学指导委员会、中国计算机学会软件工程专业委员会、中国计算机学会系统软件专业委员会、中国计算机学会容错计算专业委员会、软件测试能力认证联盟（CBSTC）等共同组织。 第九届全国大学生软件测试大赛，作为一场汇聚全国软件测试领域精英的盛会，吸引了来自各省的学子积极参与。本次大赛共有来自32个省份和516所院校的参赛者报名，11472人和1407个队伍，总计15695人次报名。

内容概要：文章研究基于鲸鱼优化算法（WOA）对机械臂353多项式轨迹进行时间最优规划的方法，并提出一种改进型鲸鱼算法以提升收敛速度与优化精度。通过Matlab实现带关节角度、速度、加速度约束的轨迹优化，采用罚函数法处理约束条件，并引入非线性收敛因子、自适应权重和随机反向学习等策略改进原始WOA。实验结果表明，改进算法在六自由度机械臂上相较标准WOA能获得更短的运动时间与更快的收敛性能。 适合人群：具备一定机器人学与优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机械臂轨迹规划或智能制造相关研究的研发人员或研究生。 使用场景及目标：①实现机械臂时间最优轨迹规划；②对比标准WOA与改进WOA在复杂优化问题中的性能差异；③掌握罚函数法、运动学验证等工程化约束处理技巧。 阅读建议：结合提供的Matlab源码理解算法实现细节，重点关注目标函数设计、约束处理机制及位置更新公式的改进逻辑，建议在仿真环境中验证算法有效性并调整参数以适应不同机械臂结构。

机械臂轨迹规划算法的研究进展，重点讨论了鲸鱼算法在353多项式时间最优解法中的应用，并对其进行了改进。文章首先概述了机械臂轨迹规划的重要性和挑战，接着深入探讨了鲸鱼算法的基本原理及其在多项式优化中的应用。随后，文章提出了时间最优轨迹规划的目标，并展示了鲸鱼算法在此方面的优势。此外，还对原始鲸鱼优化算法和改进后的版本进行了对比分析，突出了改进算法在处理复杂问题时的优越性能。最后，文章提供了带约束条件的Matlab源码实现，以便读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：从事机器人技术、自动化控制、机械臂轨迹规划等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解机械臂轨迹规划算法及其优化方法的研究人员，特别是那些希望通过Matlab实现具体算法并进行实验验证的人群。目标是掌握鲸鱼算法及其改进版本的应用技巧，提高机械臂运动轨迹规划的效率和准确性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，有助于读者将理论知识转化为实际操作技能。同时，通过对不同算法的对比分析，可以帮助读者选择最适合特定应用场景的优化方法。