关键词： 覆盖配送问题   末端配送   客户满意度   强化学习   进化算法  

摘要： 包裹储物柜有效解决了末端配送客户与快递员交接时间不匹配的问题.然而,随着包裹储物柜的大量部署,如何让客户更便利地使用储物柜进行交接,已成为影响末端配送服务满意度的关键因素之一.针对这一挑战,提出考虑客户满意度的多车辆覆盖配送问题.在问题层面,运用问卷调查构建客户满意度函数,进而建立该问题的数学模型;在方法层面,提出一种强化学习驱动的进化算法.首先,设计混合启发式方法,用于生成高质量初始种群;其次,基于问题特性设计9种邻域算子与贪婪修复启发式方法,用于高效搜索满意可行解;进而,提出一种强化学习驱动的搜索机制,用于自适应选用合适算子;最后,设计一种基于单调下降基准函数的状态表征方法,用于引导智能体学习算法的收敛进程.仿真实验结果表明,所提出算法在不同规模问题上均获得高质量解,其求解性能优于对比算法和求解器;消融实验结果表明,状态函数引导的强化学习搜索机制平均提升算法性能达5%.

关键词： 地下水位预测   遗传算法   长短期记忆网络   深度学习   多变量模拟   莱州湾南岸  

摘要： 为了提高莱州湾南岸沿海含水层监测井地下水位的预测精度，采用长短期记忆网络（LSTM）表征地下水位序列的时间相关性与滞后效应，并引入遗传算法（GA）对输入窗口长度和隐藏层单元数等关键超参数进行优化，构建GA-LSTM模型用于研究区地下水位预测，利用降雨、蒸发、气温和相对湿度等多源驱动因子与监测井水位数据进行模型训练与预测。结果表明：与单一LSTM、门控循环单元网络（GRU）模型相比，GA-LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差及决定系数等指标上表现更优，且在不同监测井间具有更强的稳定性与一致性；降雨对地下水位变化的影响存在时间滞后，GA-LSTM模型确定的最优输入窗口长度能够反映该响应特征；降雨、蒸发、气温、湿度的多变量驱动有助于提升对地下水位变化过程的模拟能力。

关键词： YOLO算法   目标检测   自动驾驶   恶劣天气   边缘部署   计算机视觉  

摘要： 恶劣天气下自动驾驶目标检测易受到对比度降低、边缘模糊、噪声增强、目标遮挡、跨域分布偏移和车载算力受限等因素影响，进而削弱环境感知系统的可靠性与实时性。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借单阶段端到端检测、推理速度快、结构灵活和部署生态成熟等优势，已成为自动驾驶目标检测的重要基础框架；但在雨、雾、雪、低光照、夜间和沙尘等复杂环境中，仍存在小目标漏检、弱纹理目标定位偏差、分类与回归任务冲突、跨天气泛化不足以及轻量化后鲁棒性下降等问题。围绕上述问题，本文从恶劣天气退化机制出发，分析其对YOLO检测链路中主干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）、检测头（Head）、训练策略和边缘部署环节的影响，并梳理YOLO系列结构演化及其适配价值。在此基础上，本文将现有改进方法归纳为跨模态融合、单模态特征增强与噪声抑制、域自适应与跨场景泛化、轻量化与部署优化四类技术路线，比较其适用场景、性能瓶颈、失效风险与互补关系。与一般自动驾驶目标检测综述不同，本文重点讨论YOLO框架在恶劣天气感知中的结构特异性，指出其多尺度特征金字塔、解耦检测头、无锚框预测、端到端检测和轻量化模型族为相关改进提供了明确嵌入位置和工程化基础。最后，本文总结现有研究在复合天气泛化、任务驱动增强、多模态高效融合、可信检测和车载部署评价等方面的不足，并展望面向全天候自动驾驶感知的未来发展方向。

关键词： 大数据产业   商业银行   供应链   数据要素   数字技术   新质生产力   数字金融   数字中国  

摘要： 在“数据要素×”政策驱动下，大数据产业已成为重塑国家核心竞争力的关键底座。然而，受地缘政治等外部因素影响，高度依赖先进存储芯片、光模块与算力服务器等上游硬件的产业链频繁遭遇断链风险。本文基于供应链震荡视角，系统探讨了商业银行赋能大数据产业的理论逻辑、现实困境与路径重塑。从理论逻辑看，大数据产业极高的资产专用性使得外部震荡极易转化为非线性的风险跨节点传染。进一步地，运用主成分分析法（PCA）构建产业景气度指数，分析揭示了当前金融服务大数据产业的现实困境：建立在静态财务与重资产抵押基础上的传统信贷配给框架与数字化产业特征发生严重错配，导致其在外部冲击下易落入“顺周期抽贷”陷阱。为此，本文提出了商业银行赋能大数据产业的路径重塑策略：前端应引入异质性替代数据与定向白名单机制，重构动态信用评价体系；中端需贯穿企业全生命周期，打造融合“投贷联动、数字凭证与并购金融”的多元化产品矩阵；后端应依托数字技术、“政银保担”分险与司法联合处置机制，构筑立体化风险防火墙。

关键词： 大数据   品牌管理   精准营销   营销策略优化  

摘要： 在流量红利逐渐消失和消费需求持续升级的双重驱动下,精准营销已成为企业突破品牌管理瓶颈的关键途径。本文依托大数据技术,聚焦企业品牌管理过程中的精准营销实际操作,全面剖析品牌数据资产的整合、对用户的深度洞察、全链路策略的优化及合规体系的构建四个核心环节。通过探寻多源数据的融合、动态用户画像的搭建、场景化内容的适配、智能渠道的协同等创新性策略,发掘大数据在提高品牌触达的精准度、增强用户的黏性、优化资源的配置等方面所蕴含的核心价值。研究将数据建模、算法应用、跨场景适配等技术细节相结合,进一步深化营销策略的落地路径,为企业依托大数据实现品牌精准营销的升级、构建差异化的竞争优势提供理论参考和实践指引。

关键词： 离港滑行时间   灰色关联度分析   多元线性回归   预测  

摘要： 为精确预测军用航空器离港滑出时间，从军用机场特有的场面运行模式、战场复杂气象条件、军事航空作业专属人为操作规范等多维度系统分析影响因素，精准识别核心要素并构建量化预测模型，对提升未来战争中军事航空运输时效具有重要意义。本文以离港滑行时间作为研究对象，采用灰色关联分析与多元线性回归结合的方法构建适配军事航空任务的运输耗时预测模型，并通过实例计算所得残差范围在1%以内，验证了模型的有效性。计算得复相关系数R=0.998582，决定系数R2=0.997166，证明了构建的模型拟合优度较高，该模型能够较为准确地预测离港滑行时间，可为战时及战备状态下的军事航空运输任务规划提供量化决策依据。

关键词： 视网膜血管分割   区域增强Transformer   双重注意力   动态特征融合模块   全局特征   血管纹理  

摘要： 针对视网膜血管分割中存在微细血管分割断裂、血管纹理特征丢失和病灶信息干扰等问题,提出一种基于动态特征融合(dynamic feature fusion,DFF)与区域增强Transformer的视网膜血管分割算法——DRET-Net。首先,采用区域增强Transformer构建双边特征提取编码端,以缓解原始编码端血管信息损失,提升算法对全局特征的捕捉能力;其次,在原编码端设计双重注意力模块,实现血管纹理的更精准识别,同时,增强模型对微细血管的提取能力;然后,在解码部分引入DFF模块,有效去除病理信息干扰,突出病灶区域血管信息;最后,在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行实验,F1分数分别为82.94%、81.06%和83.64%,准确率分别为97.11%、97.60%和97.60%,灵敏度分别为80.18%、81.25%和80.38%。实验结果表明,该算法表现出较强的鲁棒性和泛化能力,并且整体性能优于现有大部分先进算法。

关键词： 大数据技术   人工智能   企业   动态成本预算体系  

摘要： 为提高企业成本预算准确性,本文在传统成本预算方法基础上,提出融合大数据和人工智(AI)能构建动态成本预算体系的研究思路。通过剖析传统方法存在的弊端、阐释大数据与人工智能融合应用的价值,进而明确该体系构建的必要性。本文选取某大型制造企业作为案例,介绍动态成本预算体系框架,同时从数据收集与处理、成本预测模型构建、预算调整与优化三个方面总结设计要点,并对该体系进行试运行,总结试运行阶段存在的问题与实施效果,最终明确该体系可有效弥补传统成本预算的短板、解决现存难题,具有较高的实践应用价值与现实指导意义。

关键词： 烟花算法   舰船磁场反演   等效磁源模型   全矩阵化进化计算   GPU全驻留  

摘要： 针对舰船等效源建模中磁场反演问题的高维、多峰、非线性特征，以及由此带来的巨大计算负担，本文提出一种全驻留矩阵化增强型烟花算法（FRM-EFWA），旨在增强全局搜索能力并大幅提升计算效率。在搜索机制上，算法以增强型烟花算法（EFWA）为基础融合了引导型高斯变异、锦标赛选择以及无放回排序采样策略，在“大范围搜索”与“小范围寻优”之间实现了自适应平衡，有效提升了搜索效率与求解精度；消融实验证实了各算子改进对整体性能提升的实际贡献。在计算架构上，借鉴全矩阵化进化计算（MEC），将种群全部个体映射为扁平紧凑的统一高维张量，以矩阵化并行方式驱动全部迭代计算，并采用无分支逻辑控制，使算法全流程均在GPU显存内闭环完成，仅初始化与结果输出涉及CPU交互，从而大幅提升搜索与计算效率。等效磁源的磁偶极子阵列反演实验显示，本算法较传统CPU调度GPU架构计算效率提升约95倍，较主流CPU-GPU协同架构提升约1.71倍。针对36维磁偶极子阵列模型，重构磁场在观测点处的平均相对误差低至0.19%，平均绝对误差0.53 nT，重构磁场与目标磁场在观测平面上完全吻合。在抗异常数据测试中，算法能精准定位故障采样点；在抗随机噪声测试中，重构误差维持在底噪量级。电性源模型的磁场反演进一步证实，该方法在无降维策略的辅助下，具备直接于广域空间锁定全局最优解的寻优能力。本文为复杂舰船磁场的高保真快速反演提供了一条高效的算法解决方案。

关键词： 分层联邦学习   多目标优化   客户端选择   NSGA-Ⅱ算法   数据异构  

摘要： 分层联邦学习是一种将大数据优势与高效通信优势结合的机器学习新框架，如何解决分层联邦学习中的边缘数据异构是当前研究热点之一。边缘级数据异构性导致全局模型偏斜、收敛速率放缓及客户端性能不公等难以均衡。针对该问题，提出了基于多梯度信息的多目标优化客户端选择算法FedMoGCS。通过引入NSGA-Ⅱ算法，提出梯度互补多样性、梯度历史一致性等相关优化目标，筛选高价值客户端；引入动态加权机制，进一步使云-边缘与边缘-客户端两层聚合均匀，能够适配边缘级异构数据分布，动态均衡模型性能与公平性。多数据集不同异构场景下的实验表明，所提算法较现有算法的全局模型性能平均提升12.9%，公平性平均提升26.6%，尤其在CIFAR-10 这种复杂数据集的强异构场景下较基线算法性能提升23.3%，有效缓解了边缘级数据异构带来的训练难题。