这项研究解决了HCPS中的能量最小化任务调度问题。 它包括三个子问题：处理器分配、任务排序和确定处理器的执行频率。 我们提出了一种学习辅助进化算法 (LEA)，以高效地找到可靠和高质量的解决方案。
最近更新: 8个月前针对金融市场波动频繁、风险评估复杂的问题，本项目构建了CNN-LSTM混合神经网络与DeepSeek大模型相结合的金融风险评估与预警系统，实现市场数据的高精度预测、多维度风险分析与实时预警。
最近更新: 11个月前我们设计了一种晶体粒子测量统计系统，基于YOLOv5算法实现晶粒的形状识别，包括球体、立方体、双锥体等。系统能够实时统计不同形状晶粒的数量，并根据检测框大小计算晶粒直径。此外，系统还能够自动绘制晶粒类别及直径分布的柱状图。我们采用PyQt5框架构建了用户界面，使得系统操作更加友好和直观。
最近更新: 接近2年前
