基于HSIC的车道保持新方法

本文提出一种基于模糊分类器的预测性维护方法，用于铁路系统中受电弓-接触网的状态监测与故障预警。通过物联网平台ThingSpeak实时采集摄像头与温度传感器数据，结合图像相关性分析与温度特征提取，构建健康状态评估模型。利用Matlab仿真生成1000组带标签数据，采用小波去噪与霍夫变换优化图像处理。模糊分类器以平均相关系数和平均温度为输入，输出健康、磨损、故障三类状态，并通过ROC分析验证性能，灵敏度达0.968，准确率0.939。研究表明，该方法能有效预测剩余使用寿命，实现按需维护，降低运维成本，提升运输安全。成果适用于智能轨道交通系统的自动化监测场景。

本文提出一种基于上车控制的多公交调度策略，针对环形线路公交系统，综合考虑车站与车辆的客流动态。通过引入乘客感知等待时间，构建包含实际等待时间与车辆利用率的线性及非线性成本函数，优化调度决策。采用混合整数线性规划（MILP）与遗传算法（GA）、和声搜索（HS）等进化算法求解，在保证实时性的同时提升服务品质。研究表明，该策略能有效缩短乘客等待时间，平衡上下游站点乘车机会，避免车辆过早满载。相较于传统固定调度与单车优化策略，新方法在系统总成本与用户体验上表现更优，尤其在高客流场景下优势显著。研究成果为智能公交系统的精细化管控提供了理论支持与实践路径。

本文提出一种基于数字孪生的工业自动化与控制系统安全架构，利用状态复制与同步机制，在物理系统与虚拟模型间构建安全桥梁。通过数字孪生作为“守卫”，在虚拟域检测并阻断潜在攻击，防止其影响物理设备。架构支持安全的远程控制、软件更新与数据共享，同时满足同步一致性、机密性与完整性要求。结合概念验证实验，验证了该方案在树莓派等资源受限平台上的可行性，同步开销低，性能影响小，为工业4.0环境下的安全防护提供了创新解决方案。

内容概要：本文基于对ChatGPT自2022年11月发布以来至2025年7月的用户使用数据进行分析，揭示了其全球增长趋势与使用模式。研究发现，截至2025年7月，ChatGPT每周活跃用户达7亿，占全球成年 population 的约10%。尽管早期用户以男性为主，但性别差距已显著缩小，甚至趋于逆转。非工作相关用途增长迅速，占比从2024年6月的53%上升至2025年6月的73%，成为主流使用场景。最常见的三大使用主题为“实用指导”、“信息获取”和“写作”，合计占所有对话近80%。其中，“写作”是工作中最常见任务，占工作相关消息的40%以上，且三分之二为修改已有文本而非生成新内容。研究还引入“提问（Asking）、执行（Doing）、表达（Expressing）”分类框架，发现“提问”类消息占比最高（49%），并在工作场景中更受高学历专业人士青睐，体现其作为决策支持工具的价值。此外，低收入国家用户增长更快，年轻用户（26岁以下）贡献近半消息量。整个研究采用隐私保护机制，如自动化分类器与安全数据清洁室，确保不泄露用户敏感信息。; 适合人群：对人工智能社会影响、技术采纳行为、人机交互或数字平台数据分析感兴趣的学者、政策制定者、产品经理及科技行业从业者；具备一定社会科学或数据科学背景的研究人员。; 使用场景及目标：①理解大语言模型（LLM）聊天机器人在全球范围内的实际使用情况与演变趋势；②分析不同人口统计特征群体（如年龄、性别、教育程度、职业、地区）在使用行为上的差异；③识别ChatGPT在工作与非工作场景中的核心功能价值，尤其是其在知识密集型工作中提供决策支持的作用；④借鉴文中所采用的隐私保护型大规模用户行为研究方法论。;