摘要：本文提出AutoG4CAD系统解决Geant4几何建模难题，支持STL/OBJ/PLY等格式直接导入，通过Qt5与PyVista实现可视化交互，集成NIST材料库。系统采用TetGen四面体网格划分技术，自动生成Geant4代码文件，验证显示几何转换误差<0.01%。实验表明，四面体网格较传统镶嵌实体仿真速度提升约20%，但处理质量依赖输入CAD模型完整性。该系统为核设施剂量评估等场景

《数据挖掘》是由汉斯出版社主办的RCCSE中文OA核心期刊（ISSN 2163-145X/2163-1468），聚焦数据结构、数据安全、知识工程等计算机信息系统相关研究。期刊为季刊，审稿周期约2周，要求投稿5000-8000字中文论文（含中英文标题、摘要、关键词），需包含完整的研究框架和参考文献。文章处理费1900元（学生作者享6折优惠），被维普、万方等数据库收录。投稿需通过指定模板（官网可下载）

本研究提出一种基于改进YOLOv8的苹果品质智能检测算法，通过引入多尺度特征融合模块(MSFM)、卷积块注意力机制(CBAM)和改进的FocalLoss损失函数，有效解决了传统检测方法效率低、主观性强的问题。实验结果表明，该算法在构建的15,000张多品种苹果图像数据集上取得96.8%的准确率、93.7%的mAP值和45.1FPS的处理速度，相比基线YOLOv8性能显著提升，对各类缺陷检测准确率均

本文提出了一种基于YOLOv11改进的遥感图像小目标检测算法YOLOv11_ACMix。该方法采用Transformer架构增强特征提取能力，并创新性地引入ACMix模块，融合自注意力机制与卷积运算的优势，有效提升小目标检测性能。实验在DOTA数据集上验证，结果显示改进后的模型在精度、召回率等指标上优于传统方法，且训练收敛稳定。该研究为复杂场景下小目标检测提供了有效解决方案，具有实际应用价值。

本文提出一种新型重力补偿算法，通过自动标定力传感器坐标系与机器人末端坐标系的旋转变换矩阵，解决了传统方法需手动校准的难题。该方法利用最小二乘法估计力传感器初始值、工具重力及重心位置，并通过特定姿态精准标定坐标系关系。实验采用AUBO-I5机械臂和ATI-Gamma力传感器，结果表明该算法补偿误差仅为[0.237N 0.395N 0.928N 0.032N·m 0.018N·m 0.002N·m]，

摘要：本文提出一种融合多模态大语言模型与图像增强技术的知识图谱生成方法，用于处理非结构化扫描版数学教材。通过多阶段图像增强提升文本识别准确率（平均置信度达85.19%），采用GLM-4V和DeepSeek双模型架构分别完成内容提取与知识抽取，构建包含章节动态容器化、游离节点三级消解等创新机制的知识图谱系统。实验表明该方法有效解决了低质量图像识别、数学符号解析和知识结构化等难题，为智能教育应用提供了

摘要：本文基于CiteSpace软件对中国知网2010-2024年人工智能领域深度学习研究的3040篇核心期刊文献进行可视化分析。研究发现：2016年后发文量快速增长；研究机构呈现"一超多强"格局，以中国科学院大学为核心的合作网络最为紧密；研究热点集中于人工智能、深度学习等基础技术，未来将向预测、隐私保护等方向拓展。研究表明深度学习正从技术突破转向"算法-场景-伦理&

本文发现从系统审计日志构建的溯源图存在大量重复的冗余结构，这些冗余结构被分为进程重复模式和文件重复模式，并提出有效的压缩方法。本文通过进程世系树构建，文件和网络信息关联，重复满子树遍历完成进程重复模式压缩。本文通过一阶邻居相似性搜索实现文件重复模式压缩。最后，本文通过实验在真实数据集上进行压缩效果评估、攻击调查影响评估和运行时间评估，证明所提压缩方法的有效性。

随着机器人技术在工业自动化、特种作业及智能服务领域的广泛应用，移动机器人的路径规划能力已成为其自主导航的核心支撑。这一挑战催生了轻量化协议的革命性突破，Zenoh协议(Zero Overhead Network Protocol, Zenoh)，其实际运行示意图如图2所示，Zenoh基本发布–订阅模式，旨在统一数据在传输、存储与分布式计算场景下的数据抽象，凭借5字节协议头与发布–订阅、地理分布式存

本文针对无人机红外图像中小目标检测的挑战，提出了一种基于YOLOv11n的改进方法。通过新增P2小目标检测层、构建双向多分支辅助特征金字塔网络(BIMAFPN)，并引入动态注意力检测头(DyHead)和NWD-Inner-MPDIoU组合损失函数，有效提升了微小目标的检测性能。实验结果表明，改进后的模型在HIT-UAV数据集上mAP50达到92.8%，较基线提升2.2%，同时保持轻量化特性。该方法