针对多无人机编队空战战术决策问题，提出了基于案例推理（CBR）和规则推理（RBR）的战术决策方法。 在剖析战术决策案例特征的基础上，设计了一种基于框架结构的案例表示方法，并引入结构相似度和云模型理论以 改进传统的最近邻检索算法。最后，借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策 GUI 界面，能够快速地从库中检 索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例，仿真结果证明该方法具有较好的有效性。 ### 多无人作战飞机编队空战智能决策方法解析 #### 一、研究背景与意义 随着现代军事科技的发展，无人机技术已经成为了各国军队的重要组成部分。相比于传统的有人驾驶飞机，无人机具有更高的生存能力和更强的任务执行能力。特别是在多无人机编队作战方面，其协同作战能力更是传统单一无人机所无法比拟的。多无人机编队作战能够有效提高任务执行效率，增强作战灵活性，降低人员风险。然而，多无人机编队空战中的战术决策是一项复杂的技术挑战，它不仅涉及到了复杂的环境感知、决策制定和行动执行等多个环节，还需要高度智能化的决策支持。 #### 二、关键技术与方法 ##### 2.1 案例推理(CBR)与规则推理(RBR) 针对多无人机编队空战中的战术决策问题，本文提出了一种结合案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和规则推理(Rule-Based Reasoning, RBR)的方法。这两种方法各有优势：CBR通过从历史案例中学习并应用类似情境下的解决方案来做出决策，而RBR则是基于预设的规则集来进行逻辑推断，从而实现决策。 ##### 2.2 基于框架结构的案例表示方法 为了有效地表示和存储案例，本研究设计了一种基于框架结构的案例表示方法。这种表示方法能够清晰地表达出案例的关键特征，如敌我双方的位置、速度、高度等关键参数，同时还能保留案例之间的关系和上下文信息，为后续的案例检索提供便利。 ##### 2.3 结构相似度与云模型理论 为了提高案例检索的准确性和效率，本研究引入了结构相似度计算方法和云模型理论来改进传统的最近邻检索算法。结构相似度计算考虑了案例特征之间的结构关系，而不仅仅是数值上的相似性。云模型则是一种用于不确定性和模糊性的数学模型，能够有效地处理案例中不确定性因素的影响，提高决策的可靠性。 #### 三、战术决策GUI界面设计 基于CBR和RBR设计的战术决策GUI界面是本研究的一个亮点。该界面能够快速地从案例库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策案例。用户可以通过简单的操作输入当前的战场信息，系统会自动匹配最合适的案例，并给出相应的战术建议。这种方式极大地简化了决策过程，提高了决策的速度和准确性。 #### 四、仿真验证 为了验证所提出方法的有效性，研究团队进行了详细的仿真试验。实验结果显示，在不同的空战场景下，该方法都能够准确地从案例库中检索出合适的战术决策案例，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。 #### 五、结论与展望 本研究针对多无人机编队空战中的战术决策问题，提出了一种结合案例推理和规则推理的方法，并通过改进的案例表示方法和检索算法实现了高效的战术决策支持。未来的研究可以进一步探索更复杂的情境模拟，以及如何将人工智能技术更好地应用于无人机编队的自主决策中，以期达到更高水平的自动化和智能化。 本文介绍的方法不仅为多无人机编队空战提供了有效的战术决策支持，也为未来的无人机自主作战系统的发展指明了方向。

2024年低空智能网联体系参考架构 低空智能网联体系是指在一定空域内，以智能航空器为主体，通过无线通信和网络连接，实现信息交换和智能化协同作业的系统。该系统能够有效提升低空飞行器的操作效率和安全性，是新一代信息技术与航空技术深度融合的产物。低空产业联盟在2024年发布的参考架构，旨在梳理国内低空领域装备技术及其发展方向，对主流产品和技术进行调研总结，并对行业内现有成果进行深入分析，推动行业形成共识，促进技术创新。 低空智能网联体系的编制涉及多方面的研究和讨论，包括但不限于机载终端与基础设施层、数据与服务支撑层、应用系统层、标准体系、安全体系和外围设备与数据等方面。其中，机载终端与基础设施层是体系的物理基础，提供了必要的通信和导航支持；数据与服务支撑层则是体系的核心，负责数据的处理、存储和分发；应用系统层包含具体的应用场景，如空中交通管理、应急救援等；标准体系和安全体系保障体系的正常运作；外围设备与数据则是体系的重要组成部分，为整个体系提供数据支持。 体系的参考架构突出了低空运行从单体智能向网联化群体智能演进的关键阶段。在这个阶段，低空飞行器、基础设施、管控平台等装备及相关技术面临重大变革，低空运行模式呈现出高密度、大频次的飞行，复杂、高风险的运行环境，以及异构、多样化的飞行器等特征。 发展建议方面，报告提出鼓励跨行业深度合作，促进标准规则的统一兼容，积极开展试点示范，并发挥行业组织的作用，以此来推进低空智能网联体系的建设和完善。 报告还指出，低空产业作为低空经济的物质载体，对于培育新质生产力和新经济增长点具有重要战略意义。未来低空产业的发展将伴随着数字化、网络化、智能化、绿色化的“新四化”趋势，形成高密度、大频次、复杂、高风险、异构和多样化的飞行场景。 编制过程中，低空产业联盟得到了200余家行业内企业、科研院所和高校的指导与支持，20余家成员单位参与编写和讨论，体现了行业在体系框架和技术发展方向上的共识。 2024年的低空智能网联体系参考架构旨在为低空产业的健康发展提供理论指导和技术支持，其内容的丰富性和深度，不仅对低空产业的发展具有重要的指导意义，而且对相关行业和领域的研究和实践也具有一定的参考价值。通过智能网联体系的建设和完善，未来低空产业有望成为推动经济增长和社会进步的重要力量。

《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》是一本深入探讨如何结合MATLAB进行计算机视觉和深度学习应用的书籍。书中的实例主要围绕基于小波变换的数字水印技术展开，这是一种在图像中嵌入隐藏信息的技术，广泛应用于版权保护、数据安全等领域。小波变换是一种强大的数学工具，它能够对信号进行多尺度分析，从而在不同层次上提取信息。 在MATLAB中，实现小波变换通常使用`wavedec`函数进行分解，`waverec`函数进行重构。小波变换可以用来将图像从空间域转换到小波域，使得高频和低频信息得以分离。在数字水印的嵌入过程中，关键步骤包括选择合适的嵌入位置（通常是图像的高频部分，因为这些部分对人类视觉系统不敏感）和确定合适的嵌入强度，以确保水印的存在不会显著降低图像质量。 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它主要通过构建多层神经网络模型来学习复杂的特征表示。在本书中，可能会介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于图像识别、分类或者水印检测等任务。CNN特别适合处理图像数据，其卷积层能自动学习图像特征，池化层则有助于减少计算量并保持位置信息，而全连接层则负责分类或回归任务。 在MATLAB中，可以使用`alexnet`、`vgg16`等预训练模型作为基础，进行迁移学习，也可以使用`convnet`函数自定义网络结构。对于训练过程，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，可以方便地调整超参数，如学习率、批次大小和优化器等。此外，还可以利用`activations`函数查看中间层的激活图，帮助理解模型的学习过程。 深度学习与小波变换的结合可能体现在水印的检测和恢复环节。例如，可以通过训练一个深度学习模型，使其学习如何在小波域中检测和定位水印，甚至预测水印内容。这样的模型可以对图像进行预处理，然后在小波系数中寻找水印的迹象，提高检测的准确性。 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》这本书将理论与实践相结合，通过实际的项目案例，帮助读者掌握如何运用MATLAB进行计算机视觉和深度学习的实验研究，特别是基于小波变换的数字水印技术。通过学习，读者不仅能理解小波变换的原理和应用，还能熟悉深度学习的基本流程，并能够利用MATLAB进行相关算法的开发和实现。

C51智能反编译器是一款专为8051微控制器编程的工具，它集成了反汇编、分析和调试功能，旨在帮助开发者理解和优化C语言编写的8051程序。在嵌入式系统开发领域，8051微控制器因其结构简单、应用广泛而备受青睐，而C51智能反编译器则是针对这个平台的重要辅助工具。 我们来深入了解一下8051微控制器。8051是英特尔公司开发的一种单片机，属于 MCS-51系列，具有8位CPU和一个可扩展的外部存储器接口。它的指令集丰富，硬件结构紧凑，适合于各种嵌入式应用，如家用电器、汽车电子、工业控制等。C51编译器是为8051设计的，它将高级的C语言转化为8051机器码，简化了开发过程。 C51智能反编译器的核心功能是反编译，它能够将已经编译过的8051目标代码（通常是.hex或.obj文件）转换回源代码的形式，尽管可能不完全与原始C代码相同，但可以帮助开发者理解程序的工作原理，尤其是在遇到问题时进行故障排查。反编译的结果通常包含汇编语言代码，因为8051的底层操作主要是基于汇编语言的。 此外，该工具还提供了代码分析功能，它可以分析程序的运行流程，包括函数调用关系、内存使用情况等，这对于优化程序性能至关重要。通过分析，开发者可以找出瓶颈，进行针对性的改进，提升程序运行效率。 在调试方面，C51智能反编译器也表现出色。它通常集成断点设置、变量查看、单步执行等功能，使得开发者能在运行过程中实时监控程序状态，定位并修复错误。这对于调试复杂的嵌入式程序来说，极大地提高了工作效率。 除了这些基础功能，C51智能反编译器可能还包括其他高级特性，例如代码覆盖率分析、性能计数器、内存映射视图等，这些都为开发者提供了更全面的视角来理解和改进代码。 C51智能反编译器是一个强大的开发工具，它为8051微控制器的软件开发提供了一个有力的平台，使得开发者能更高效地进行代码编写、分析和调试工作。在实际工程中，掌握这款工具的使用将极大地提升开发效率，是嵌入式系统工程师必备的技能之一。

智慧照明系统是一种结合了现代传感器技术、自动控制技术和节能技术的新型照明系统，旨在提高照明效率，降低能耗，并确保照明质量。在交通隧道这样一个特殊的环境中，智慧照明系统的设计尤为重要，因为它关系到行车安全和能源的有效利用。软件设计和仿真作为智慧照明系统研究和实施的关键环节，对系统性能的优化和可靠性分析至关重要。 智慧照明系统在软件设计上，需要考虑系统的总体架构，功能模块的合理划分，以及数据管理和处理机制。系统的总体架构通常包括控制层、数据处理层和应用层，每一层负责不同的功能，保证系统的高效运作。功能模块的设计应以满足交通隧道的照明需求为核心，包括但不限于光源控制、故障诊断、环境监测等模块。数据管理与处理则需要建立有效的数据采集机制，确保数据的准确性和实时性，并通过数据处理流程实现数据的分析和应用。 用户界面设计是智慧照明系统中的另一个重要方面，它直接影响到使用者的操作体验。界面设计应当简洁直观，方便用户进行各种操作，同时也需要对用户操作流程进行优化，确保操作过程的便捷和高效。 仿真模型构建是检验智慧照明系统设计有效性的重要手段。在构建仿真模型时，需要基于交通隧道照明的实际需求和标准，设置合理的参数，构建符合实际工作条件的运行环境。通过仿真实验，可以获得光照度分布和能耗效率的仿真结果，进一步分析智慧照明系统在不同场景下的性能表现，并对可能影响系统性能的因素进行探讨。 在智慧照明系统的实验方案设计中，研究者需要根据照明标准和能耗要求，设计出合理的实验方案，然后通过仿真实验获取结果。实验结果的展示和分析对于评估系统性能、发现可能存在的问题至关重要。通过对比分析和影响因素探讨，研究者可以对智慧照明系统的性能有更深入的理解，并在此基础上提出改进建议。 研究成果的总结，局限性的认识以及未来研究方向的探讨，是智慧照明系统研究的重要组成部分。明确研究成果有助于进一步推广和应用智慧照明系统，认识和分析研究中的局限性可以为后续研究提供方向，而对未来的展望则为智慧照明技术的发展指明了道路。

蓝桥杯智能体开发模拟赛是一项面向高等院校学生和科技爱好者的技术竞赛活动，旨在培养参与者的智能体系统设计能力、编程技能以及解决实际问题的能力。智能体（Intelligent Agent）是人工智能领域的一个核心概念，它可以是一个软件系统或者一个机器人，能够通过传感器感知环境，并根据感知结果自主作出决策和行动。 在蓝桥杯智能体开发模拟赛中，参赛者需要根据给定的比赛任务和规则，设计并实现一个或多个智能体。这些智能体在模拟的或实际的环境中运行，需要完成特定的任务，如路径规划、资源管理、策略决策、交互协作等。竞赛题目往往设计为具有一定挑战性的实际问题，能够充分考察参赛者的创新能力和技术应用能力。 蓝桥杯智能体开发模拟赛通常会提供一系列的资料和工具包，帮助参赛者理解比赛要求和相关的技术背景。这些资料可能包括智能体的理论知识、编程接口说明、比赛平台的使用指南、历史比赛案例分析等。通过这些资料，参赛者能够更好地准备比赛，并在实践中学习如何将理论知识应用于解决实际问题。 在智能体开发的过程中，参赛者需要考虑的关键技术点可能包括但不限于：算法设计、数据结构选择、智能体的感知能力实现、决策策略制定、通信协议设计、测试验证方法等。这些技术点是智能体系统开发中的核心要素，也是比赛中需要重点关注和深入研究的地方。 此外，智能体开发模拟赛还可能涉及到团队协作的环节。由于智能体系统的复杂性，单个参赛者可能难以覆盖所有的技术领域。因此，团队成员之间需要明确分工，通过协作共同完成智能体的设计和实现。在这个过程中，有效的沟通和团队管理也是成功的关键因素之一。 蓝桥杯智能体开发模拟赛不仅是一次技术竞技活动，它还是一个促进学术交流、激发创新思维的平台。通过比赛，参赛者可以与其他技术爱好者交流想法，学习到先进的技术和方法，同时也能够检验自己的技术实力和解决问题的能力。对于致力于人工智能领域学习的学生和技术人员来说，这是一次难得的实践机会。 模拟赛中开发的智能体系统不仅可以应用于竞赛之中，许多技术和方法在实际应用中也有广泛的应用前景。例如，在工业自动化、智能家居、医疗辅助、交通管理等领域，智能体技术都发挥着重要作用。因此，通过参与蓝桥杯智能体开发模拟赛，参赛者不仅能够锻炼技能，还能够为未来的职业发展打下坚实的基础。 蓝桥杯智能体开发模拟赛是培养创新精神和实践能力的重要赛事，它为参与者提供了一个展示才华、学习进步的舞台。对于渴望在人工智能领域取得成就的年轻人来说，这是一次宝贵的尝试和经历。

本项目是一个集成了人工智能深度学习技术的现代化气象检测系统，采用前后端分离架构，结合YOLO目标检测算法，实现了对气象现象的智能识别与分析。系统提供了完整的用户管理、实时检测、历史记录查询等功能，为气象监测提供了高效、准确的技术解决方案。 链接：https://blog.csdn.net/XiaoMu_001/article/details/151227681 在当前的信息技术领域，将深度学习技术应用于智能气象检测系统，不仅能够极大提高气象数据处理的效率和准确性，还能为气象预测、灾害预警等提供有力的技术支撑。基于Django和Vue3框架构建的前端与后端分离的系统架构，已经成为开发高效、稳定web应用的主流方式，而YOLO（You Only Look Once）作为先进的实时对象检测系统，因其速度快、准确度高等特点，成为了在图像中识别和分类对象的热门选择。 Django作为一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计，具备了诸如自动化数据库迁移、强大内置的用户认证系统、完善的第三方库支持等优点。Vue.js则是构建用户界面的渐进式JavaScript框架，易于上手，易于集成，与Django可以无缝连接，共同构成一个现代化的前后端分离的Web应用。 YOLO算法是一种流行的目标检测算法，其在检测速度和准确性方面均表现出色，它通过单一网络直接从图像像素到检测框坐标和类概率的端到端预测，使得它在实时检测系统中具有巨大的优势。它的设计理念是将目标检测视为一个回归问题，将边界框和概率作为预测结果，相比于其它复杂的目标检测系统，YOLO模型更注重效率和速度。 智能气象检测系统的核心功能包括用户管理、实时检测、历史记录查询等。用户管理功能确保了不同级别用户的权限设置与管理，保证了系统的安全性和操作的便利性。实时检测功能依托于YOLO算法，能够对传入的气象图像进行实时分析，快速识别出气象现象，如雷暴、雨雪等，并给出相应的分析报告。历史记录查询则允许用户查看过去的气象数据和分析结果，对于长期的气象研究和预测具有重要意义。 另外，这样的系统往往还配备了友好的用户界面，通过Vue.js构建的前端界面可以提供流畅且直观的用户体验。这些界面包括气象数据的实时展示、历史数据的图表分析、系统操作的简洁入口等，极大地提升了气象数据处理的可视化程度和用户交互的便捷性。 基于Django和Vue3结合YOLO算法构建的智能气象检测系统，不仅集成了现代Web开发的先进技术，还融入了先进的人工智能算法，为气象领域的数据处理和灾害预防提供了强大的工具。它不仅能够提高气象数据处理的速度和准确性，还能帮助相关人员更好地理解天气状况，对潜在的气象灾害进行预警，具有十分重要的实用价值和社会意义。

字体设计作为视觉传达的重要组成部分，一直与技术发展紧密相连。随着人工智能技术的快速进步，AI技术创新应用在字体设计领域的研究愈发受到重视。本研究探讨了AI技术在字体设计中的应用基础、技术创新方法以及系统设计与实现，旨在推动字体设计行业的发展与创新。 研究背景与意义部分详细阐述了字体设计行业的现状、人工智能技术的发展趋势以及AI技术与字体设计融合的必要性。字体设计行业发展至今，面临着多样化的市场需求和高度个性化的设计要求。而人工智能技术，尤其是以深度学习为代表的大模型技术，为字体设计带来了新的可能性，如自动化设计、个性化定制以及风格迁移等。 国内外研究现状分析了国外AI字体设计的研究进展、国内的研究现状以及现有研究的不足与挑战。国外在AI字体设计方面的研究起步较早，应用范围较广，例如通过神经网络实现字体的生成和风格迁移等。而国内虽起步较晚，但近年来也取得了一定的研究成果，并展现出巨大的发展潜力。 研究内容与方法部分介绍了本研究的主要内容、采用的研究方法与技术路线以及论文的结构安排。研究内容包括AI技术在字体设计中的应用、技术创新方法和基于AI的字体设计系统设计与实现。研究方法涉及多种人工智能技术，如机器学习、深度学习和强化学习等，并通过实际案例分析来展示这些方法在字体设计中的应用。 AI技术在字体设计中的应用基础部分对AI技术进行了概述，包括机器学习、深度学习技术介绍和自然语言处理在字体设计中的应用。同时，详细解释了字体设计的基本理论，如字体设计要素分析、字体风格与分类以及设计原则与方法。此外，还探讨了AI技术与字体设计的结合点，如在字体生成、变形和风格迁移中的应用。 基于AI的字体设计技术创新方法部分，重点分析了生成式对抗网络、深度学习和强化学习在字体设计中的应用。其中，生成式对抗网络（GAN）在字体设计中的应用实例展示了如何利用AI生成全新的字体样式；深度学习风格迁移技术则能够将一种字体的风格迁移到另一种字体上，创造独特的新风格；强化学习则通过不断学习和优化，提升了字体设计的效率和质量。 基于AI的字体设计系统设计与实现部分深入探讨了如何构建一个智能化的字体设计系统，该系统能够利用AI技术实现快速、高质量的设计输出。整个研究不仅提供了理论上的深度探讨，同时也通过实际案例演示了AI技术在字体设计领域应用的现实价值。 字体设计AI技术创新应用研究不仅推动了字体设计方法的创新，还促进了相关技术的发展和应用。该研究对设计师、技术人员以及相关产业的发展都具有重要的指导意义和应用价值。

DroidBot 新的！ 我们添加了一个名为memory_guided的新策略，该策略使用机器学习来自动识别相似的视图并避免重复探索。 请试一试！ 要使用memory_guided策略，您需要和安装。 使用以下命令行： pip install torch transformers 然后，使用-policy memory_guided``启动droidbot： python start.py -a < xxx> -o < output> -policy memory_guided -grant_perm -random 关于 DroidBot是Android的轻量级测试输入生成器。 它可以将随机或脚本输入事件发送到Android应用，更快地实现更高的测试覆盖率，并在测试后生成UI转换图（UTG）。 显示示例UTG。 与其他输入生成器相比，DroidBot具有

即梦AI的智能画布功能是一款集成多种AI技术的创新工具，旨在为用户提供一站式的图像创作和编辑体验。该功能支持多图层编辑、局部重绘、一键扩图、图像消除和抠图以及风格统一等操作，适用于数字艺术创作、广告设计、教育与培训及社交媒体内容制作等多种场景。其技术优势包括边缘保持、超清重绘、AI扩图和局部编辑，确保图像质量和细节的完整性。智能画布的用户界面友好，操作简便，适合专业设计师和业余爱好者使用，能够显著提升创作效率和作品质量。 即梦AI智能画布是一款集成了多种人工智能技术的创新工具，其设计目的是为了提供给用户一个全方位的图像创作和编辑体验。这款工具可以应用于数字艺术创作、广告设计、教育培训和社交媒体内容制作等众多领域，展现出了高度的实用性。 即梦AI智能画布的核心功能包括支持多图层编辑、局部重绘、一键扩图、图像消除和抠图以及风格统一等功能，每一个功能都是为了满足用户在不同的图像处理场景下的需求。在多图层编辑功能中，用户可以像在Photoshop中一样，通过图层的堆叠和编辑来构建复杂的图像。局部重绘功能则允许用户对图像中的特定区域进行重新绘制，而不影响其他区域的细节。一键扩图技术则可以将低分辨率的图像扩大到高分辨率，而不会产生模糊现象。图像消除和抠图功能则可以帮助用户去除图像中的不必要元素或是提取特定的图像部分。风格统一功能则能够使不同图像之间在视觉上达到一致，满足特定的设计需求。 在技术方面，即梦AI智能画布的技术优势包括边缘保持、超清重绘、AI扩图和局部编辑等，这些技术的运用确保了处理后的图像具有高质量和细节的完整性。边缘保持技术使得在进行图像编辑时，能够准确识别和保持物体边缘的清晰度。超清重绘技术则提升了图像的分辨率和清晰度，带来了更加细腻的视觉体验。AI扩图技术可以在不损失图像质量的前提下，实现图像的快速放大。局部编辑功能则是对图像中特定区域进行精确操作的技术，保证了编辑区域的自然过渡和和谐统一。 对于用户界面设计，即梦AI智能画布做到了友好、简便，易于操作。它降低了专业图像处理工具的使用门槛，使得无论是专业设计师还是业余爱好者都能快速上手并使用这一工具。这对于提升创作效率和作品质量具有重要意义，尤其是对于需要大量图像处理的用户来说，大大节省了时间和精力，提高了工作效率。 即梦AI智能画布以其实用的功能、技术优势和用户友好的界面，成为了图像创作和编辑领域中一个不可多得的工具。它的出现不仅提升了图像处理的效率和质量，也拓宽了图像应用的场景，对于追求高效的现代图像创作者来说，这款工具无疑是一个重要的辅助。