基于QT的XML文件自动转换方法

为简单方便的将XML文件转换为C++的对象实例,提出一种将XML文件和C++对象之间互相转换的方法.研究XML文件的结构和QT的元类型系统,以XML根节点为开始,采用深度优先读取算法遍历XML文件的每个节点,将节点内容和节点属性组装到C++对象实例,保留XML文件的元素间的嵌套关系,可以根据该关系读取整个XML文档,也...     

轨道车辆几何曲线通过计算参数化图解法研究

为了提高轨道车辆几何曲线通过计算的精度和效率,基于轨道车辆几何曲线通过计算原理,提出了一种基于尺寸驱动的轨道车辆几何曲线通过计算参数化图解法,利用在Solidworks平台下的尺寸驱动特性和方程式功能建立了B0-B0轴式轨道车辆几何曲线通过计算模板,并进行了实例验证,确定了给定参数下的车体与转向架最大夹角,车体相应点的最大道心距。     

船舶电缆布线软件的开发与应用

船舶电缆布线软件开发的目的是能够快速准确的计算出设备间的最优路径,并将这些路径按区域汇总成电缆清册供施工使用,系统运用C++为开发工具,SQL Server为后台数据库管理工具,实现了船舶电缆的布线计算,并对电缆分类进行有效的管理,通过实际应用,验证了应用电缆布线软件能够有效的缩短设计时间,提高设计质量。     

基于80C196MC单片机的脉宽调制仿真

以16位单片机80C196MC为主控制器,采用实时的算法,用MCS96汇编语言编写程序,在ICES-16仿真器上成功实现实时的PWM仿真。     

隐形意蕴翻译

根据国内外语言学家将话语词汇意义分为11种特性的构想,本文从4个方面探讨了如何正确理解和恰当翻译表达原语中隐形意蕴,即潜伏在语言外表形式之下的内涵意义. 这不仅包括要调整或变换原语的语言结构或语句排列顺序等显性语言形式,而且特别要注重理顺或变换原语的逻辑推理或概念分析角度等隐性语言形式.     

GPT 驱动的新能源车故障诊断与解决方案生成研究

随着我国新能源汽车普及率的逐年提高,其故障率也呈上升趋势,为了确保新能源汽车的安全可靠运行,文章旨在探索一种故障信息快速准确诊断和解决的方法。采用基于生成式预训练 Transformer 模型（GPT）的自然语言处理方法,通过充分利用其强大的语言模型,实现了从故障信息到解决方案的端到端自动化处理流程。实验过程中,构建了两个丰富的语料库,分别从用户自然语言描述和科技论文中提取相关信息,以充分支持模型的训练和测试需求。基于 GPT 的预训练模型,对模型进行了微调操作,以提升其适应性和性能水平。为了客观全面地评估模型的生成效果,采用 BLEU 和 ROUGE 两种评估指标。同时,对生成的解决方案进行了主观和详细地分析,以展示模型的优势和实际效果。根据实验结果分析,所提出的模型在生成解决方案时表现出更高水平的语义一致性、完整性和准确性,相较于对比模型具有显著优势。     

面向对象思想在升船机主提升控制系统中的应用研究

本文提出了将面向对象思想融入升船机主提升控制系统程序开发中,借助统一建模语言对系统进行分析和设计,找出问题域,构造类和接口,优化程序结构,达到了规范开发过程,降低开发难度和方便维护升级的目的。     

对外汉语学科建设中的汉日语法对比研究

试将汉日语法对比研究放在对外汉语学科建设中来认识这项研究的实际意义。通过汉日语法对比研究,揭示汉日语法的共性和特性,从而深化对汉语本体的研究,并将研究成果融入对日汉语教学,使教学向更科学化的方向发展。     

基于多任务迁移学习的交通警情信息自动处理方法

从交通警情数据中自动获取信息对于快速处理交通事故和提高交通管理水平具有重要的意义。为此,提出了一种基于多任务迁移学习的交通警情信息自动处理方法,该方法上游采用文本预训练模型作为共享参数层,下游建立多任务并行学习方法,实现对交通警情中的关键信息、类型和语义自动处理。选取江苏省苏州市2年内共120 191条原始交通警情作为试验数据,通过自动处理方法构建了一套标准的交通警情信息数据库。试验结果表明：所建立的关键信息抽取方法可以更精准地提取警情数据中的时间、地址和车牌信息;交通警情分类模型性能优于现有的深度学习模型,分类准确率达93%;基于局部特征增强的警情语义分析方法重点识别了警情中事故的严重程度和救援需求,识别准确率达87%。研究结论显示交通警情自动化处理方法具有良好的可移植性和实用性。     

深入贯彻评估“20字”方针，切实提高人才培养工作质量

本文以武汉船舶职业技术学院通过教育部第二轮高职院校人才培养工作评估为例,详细分析了评估方案对高职院校各方面工作的要求,介绍了评估工作的重点和方向,阐明了接受评估对高职院校人才培养工作的指导方针。