基于ML的2D-SLAM物体识别

本文针对井下煤矿特殊环境，提出一种新型无线传感器网络三维定位方法。通过优化巷道内节点布局，构建更合理的定位模型，在满足定位需求的同时减少节点数量，降低部署成本。创新性地引入TDOA/AOA混合定位算法，融合时间差与角度信息，有效提升定位精度与稳定性。仿真结果表明，该算法在有限基站条件下仍具备优异性能，显著优于传统RSSI和单一TDOA算法，更适合复杂矿井环境。研究为煤矿安全监控、人员定位等应用提供了高效可靠的定位技术支持，具有较强的实用性与推广价值。未来工作将扩展至非视距等复杂场景，进一步提升算法鲁棒性。

本文提出一种基于ResNet的自动驾驶车辆轨迹预测模型，利用深度残差网络捕捉多维特征，实现对周围交通参与者（如车辆、行人、摩托车）未来轨迹的精准预测。模型直接输入原始图像，输出三条可能轨迹及其置信度，具备较强的非线性拟合能力。实验结果显示，ResNet-34在轨迹预测任务中表现优异，损失值显著低于VGG-16和VGG-19模型，验证了其在复杂交通场景下的优越性能。研究为自动驾驶环境感知与决策规划提供了有效技术路径。

本文结合边缘计算技术，研究S市地下水位变化趋势，提出南水北调与压采治理策略，并构建BP神经网络预测模型。同时探讨城市公共标识英语翻译中的语言与文化问题，借鉴洛杉矶经验，提升翻译准确性，推动城市国际化与可持续发展。本文深入探讨了利用边缘计算技术监测地下水位变化趋势，并提出了相应的治理策略。文章指出，在快速经济发展背景下，中国水资源极为稀缺，特别是在中国北方，过度开采地下水导致了严重的环境问题。文章以S市平原区作为典型的地下水过度开采区域进行研究，指出了长期过量开采地下水导致地下水位快速下降，形成了大量的地下水下降漏斗，并在过去的几十年里，这一区域的地下水下降漏斗规模不断扩大，引起了地质和生态问题，如裂缝和地面塌陷等。为了应对S市地下水位持续下降和地下水下降漏斗范围不断扩大的问题，文章提出综合管理措施，包括加快南水北调工程建设，利用南水北调工程分配的江河水资源来替代接受区域的地下水，以及实施地下水压采治理，控制水提取强度，提高工业和农业的用水效率，减少地下水的使用。文章还探讨了城市公共标识英语翻译中语言和文化的问题，通过分析语言使用和实际运用标准，结合实例，参考洛杉矶的城英语，扩展了语言运用和社会语用学的分析，并检查了中国城市英语的误译，以提升翻译的准确性。文章的分析和研究成果被应用于边缘计算，以推动地下水处理和城市英语翻译的发展。文章的研究内容不仅局限于地下水治理和城市翻译，而且通过边缘计算的应用，展现了地下水位监测和城市英语翻译准确性的关联，以及在环境保护和城市国际化进程中的积极作用。此外，文章提出的城市翻译准确性提升措施不仅关注于语言表达的正确性，更深入探讨了语言背后的文化差异和社交语用的实际需求，强调了城市国际化进程中公共标识翻译的重要性。文章通过理论研究与实际案例分析相结合的方式，为地下水治理和城市公共标识翻译提供了具体可行的策略和方法。对于地下水治理部分，文章不仅关注了水文地质的科学问题，还提出了切实可行的水资源管理对策，有助于改善区域水环境状况，并为城市可持续发展提供科学支撑。对于城市翻译问题，文章通过语言分析和文化借鉴，提出了改进方案，帮助提升城市国际形象，增强城市软实力。文章最后强调，地下水的合理管理和城市公共标识的准确翻译对于推动城市国际化和可持续发展具有重要意义。通过对地下水位变化和城市英语翻译的研究，本文不仅为S市乃至中国其他城市提供了宝贵的治理经验和技术方法，还强调了科学研究与社会发展相结合的重要性。文章的研究成果有望在中国及类似区域的地下水管理与城市国际化推进中发挥重要作用。

本文提出一种基于Rabin密码系统的无线传感器网络高效认证方案（RCBE-AS），旨在解决现有方案中存在的离线密码猜测、特权内部人员攻击和已知会话密钥泄露等安全问题。该方案采用三因素认证机制，结合Blum-Blum-Shub伪随机数生成器与强整数分解难题，提升加密安全性与效率。通过BAN逻辑和AVISPA工具的形式化验证，证明其能有效抵御多种攻击，并实现用户匿名与相互认证。相比现有方案，RCBE-AS具有更低的通信开销（256字节）和良好的计算性能，适用于资源受限的实时应用场景。该研究为物联网环境下的安全接入提供了可靠解决方案，兼顾安全性与实用性，适合应用于医疗、工业、环境监测等关键领域。