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人工智能支撑下的智能旅行工具发展研究

旅游纵览（下半月） 2018年第7期 33-34页

作者：史尚尚山东旅游职业学院计算机网络中心

随着经济全球化和世界经济一体化的深入发展,旅游业进入了快速发展的黄金时代,旅游企业也不断探寻利用新科技和新模式来改变旅游行业的方方面面,以高度系统地整合、开发旅游资源和信息服务,提高工作效率、产品品质和游客满意率。近年来... 详细信息

随着经济全球化和世界经济一体化的深入发展,旅游业进入了快速发展的黄金时代,旅游企业也不断探寻利用新科技和新模式来改变旅游行业的方方面面,以高度系统地整合、开发旅游资源和信息服务,提高工作效率、产品品质和游客满意率。近年来,人工智能技术发展突飞猛进,有很多成果已应用到各个领域。本文探讨人工智能技术支撑下的智能旅行工具的发展及应用情况,通过展开调查问卷,分析问卷数据,探讨影响智能旅行工具的使用因素,并尝试给旅游企业一些建议。

关键词：工具使用人工智能技术旅游业

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基于智慧旅游理念的江北水城应用案例分析

当代旅游 2019年第2期 72-72页

作者：李伟山东旅游职业学院计算机网络中心

随着信息技术的不断发展,传统旅游管理模式无法完全满足日益增长的旅游消费者的诉求,智慧旅游的概念应运而生。以城市为依托的城市智慧旅游,逐步体现出其重要性。本文以江北水城聊城如何运用智慧旅游相关技术打造"江北水城运河古都"旅... 详细信息

随着信息技术的不断发展,传统旅游管理模式无法完全满足日益增长的旅游消费者的诉求,智慧旅游的概念应运而生。以城市为依托的城市智慧旅游,逐步体现出其重要性。本文以江北水城聊城如何运用智慧旅游相关技术打造"江北水城运河古都"旅游品牌进行了分析,并提出下一步展望。

关键词：智慧旅游

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移动电子商务对自助旅游方式的影响

信息与电脑（理论版） 2013年第6期 167-168页

作者：许蕾山东旅游职业计算机网络中心

旅游行业在我国已历经二十年的洗礼,旅游者也从对旅游业和旅游方式的懵懂到成熟,越来越多的旅游者追求个性化、多元化、灵活化的自助休闲旅游方式。移动电子商务的发展为自助游奠定了良好的基础,推动了自助游形式的发展。本文从移动电... 详细信息

旅游行业在我国已历经二十年的洗礼,旅游者也从对旅游业和旅游方式的懵懂到成熟,越来越多的旅游者追求个性化、多元化、灵活化的自助休闲旅游方式。移动电子商务的发展为自助游奠定了良好的基础,推动了自助游形式的发展。本文从移动电子商务的现状及发展,

关键词：移动电子商务自助旅游旅游方式旅游者需求国内旅游市场灵活化旅游新闻出境旅游新型旅游电

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大数据时代旅游电子商务的利基策略研究

山东师范大学学报（自然科学版） 2013年第4期28卷 73-75页

作者：冯伟山东旅游职业学院计算机网络中心济南250200

2013年是国际公认的大数据元年.基于用户在参与在线旅游过程中产生的海量数据和旅游企业电子商务活动中深层次发展的内在需求,大数据技术在旅游行业的应用具有十分明显的优势.将先进的信息技术转化为商业智能,开拓旅游电子商务活动中潜... 详细信息

2013年是国际公认的大数据元年.基于用户在参与在线旅游过程中产生的海量数据和旅游企业电子商务活动中深层次发展的内在需求,大数据技术在旅游行业的应用具有十分明显的优势.将先进的信息技术转化为商业智能,开拓旅游电子商务活动中潜在的利基市场,是旅游企业应该深入研究的方向.笔者通过分析旅游电子商务现状等问题,深入研究了大数据时代旅游电子商务的利基策略.

关键词：旅游电子商务大数据利基

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浅谈高等职业院校计算机英语教学

教育教学论坛 2013年第47期 65-66页

作者：许蕾山东旅游职业学院计算机网络中心山东济南250014

计算机英语是计算机及相关专业必修的一门专业基础课,对于本专业学生,学好这门课程是学好计算机的必要条件。本文从对高职院校计算机英语课程开设的必要性和目前计算机英语教学存在的问题进行分析,提出了解决问题的途径。

关键词：计算机英语高职院校解决途径

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基于改进YOLOv8s的织物疵点检测

棉纺织技术 2025年第2期53卷 49-55页

作者：王帅刘珊珊李保田张永军陈健健山东青年政治学院山东济南250103 山东省高等学校智能信息控制新技术研发中心山东济南250103 山东省高等学校智慧康养大数据工程与泛在计算特色实验室山东济南250103 济南职业学院山东济南250103

为了解决人工检查效率低、算法检测的缺陷种类少以及算法检测精度差等问题,提出了一种改进的YOLOv8s算法来进行织物疵点检测。首先,通过将DCNv4算子融入YOLOv8s特征融合网络Neck中的C2f模块,构建了C2f_DCNv4模块,不仅提高了对小目标的... 详细信息

为了解决人工检查效率低、算法检测的缺陷种类少以及算法检测精度差等问题,提出了一种改进的YOLOv8s算法来进行织物疵点检测。首先,通过将DCNv4算子融入YOLOv8s特征融合网络Neck中的C2f模块,构建了C2f_DCNv4模块,不仅提高了对小目标的检测精度,还实现了比使用DCNv3更快的处理速度。其次,将MSCA注意力模块与常见的CBAM注意力相结合,创新设计了MCASAM注意力模块,并将其加入到特征提取网络中的最后一层,提升了模型的多尺度特征捕获能力以及对小目标的检测敏感度。最后,在损失函数中,用InnerIoU替换了传统的CIoU,不仅收敛速度更快,而且进一步优化了检测框的精确度。试验结果表明:在天池疵点检测数据集上针对20类疵点的对比试验中,与原始YOLOv8s算法相比,该研究所提方法的mAP@0.5值达到0.608,提高了5.9%,模型推理速度达150帧/s,能够满足实际的检测需求。

关键词： YOLOv8s DCNv4 MCASAM CBAM InnerIoU 织物疵点检测 C2f_DCNv4

基于变分模态分解和LFOA-RVM的轴承故障诊断

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机械强度 2018年第6期40卷 1297-1302页

作者：陈婉郑州旅游职业学院信息网络中心郑州450009

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了基于变分模态分解(Variational modal decomposition, VMD)、改进果蝇算法(Improved fruit fly optimize algorithm, LFOA)和相关向量机(Relevance vector machine, RVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用VMD将轴承振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic mode components, IMF),并计算IMF分量的均方根值和重心频率组成故障特征向量。为提高故障诊断精度,采用LFOA算法对RVM的参数进行优化,建立LFOA-RVM模型,然后对提取的故障特征进行训练和测试,以此来判断轴承的故障类型和故障程度。利用该方法对实测轴承信号进行了分析和诊断,并与其他几种方法进行了对比,验证了该方法的有效性。

关键词：变分模态分解改进果蝇算法相关向量机故障诊断轴承