应用计算智能和软计算

违反交通法规已被认为是世界大部分地区道路交通事故的主要原因，其中大多数发生在发展中国家。即使有相关的规章制度，违反者仍在增加。这是由于这些规则没有得到世界上这些地区适当当局的适当执行。因此，需要设计一个系统来帮助执法机构实施这些规则，以改善道路安全，减少道路事故。本工作采用车牌号码识别系统(VNPR)，该系统是一个实时嵌入式系统，能够自动识别车牌号码。它提供了一种使用开源库openCV来替代VPNR的方法。该系统的主要目的是通过车牌号码对违章车辆进行图像处理识别。它由一个用于探测车辆的红外传感器组成。在测试过程中，设定传感器检测被微处理器记录的目标的最小时间。一旦低于设定的时间，就会触发相机捕捉车牌号码，并将图像存储在树莓派上。 The image captured is processed by the Raspberry Pi to extract the numbers on the image. The numbers on the capture imaged were viewed on a web page via an IP address. The system if implemented can be used to improve road safety and control traffic of emerging smart cities. It will also be used to apply appropriate sanctions for traffic law violators.

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与来自不同研究机构的意见挖掘近期发展的关注，对阿拉伯情感分析（ASA）工作的不断变化的身体。本文介绍了有关ASA现有文献的系统评价。审查的主要目标是支持研究，提出在ASA为今后进一步研究的领域，并理顺其他研究人员搜索相关研究的进展情况。审查的结果提出了情感分类方法分类。此外，现有方法的限制突出在预处理步骤中，特征生成，和情感分类方法。与ASA今后的研究方向可能趋势提出在理论和实践方面。

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最近，人类的好奇心已经从陆地扩展到天空和海洋。除了派人去探索海洋和外太空，机器人还被设计用于一些对生物有危险的任务。以海洋勘探为例。摘要自主式水下航行器(AUV)的设计项目和竞赛层出不穷，引起了人们的广泛关注。本文作者从以前的AUV设计项目中了解到平台升级的必要性，并希望与大家分享在fish detection领域一次任务扩展的经验。因为大多数嵌入式系统都是通过快速增长的计算和传感技术来改进的，这使得它们能够融合越来越复杂的算法。在AUV中，从传感器获取周围信息后，如何感知和分析相应的信息以更好地判断是一个挑战。这个过程可以模拟人类的学习过程。一个具有更高计算能力的高级系统可以利用多种神经网络算法来模拟人脑的深度学习特征。本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的鱼类检测方法。 The training data set was collected from the Gulf of Mexico by a digital camera. To fit into this unique need, three optimization approaches were applied to the CNN: data augmentation, network simplification, and training process speed up. Data augmentation transformation provided more learning samples; the network was simplified to accommodate the artificial neural network; the training process speed up is introduced to make the training process more time efficient. Experimental results showed that the proposed model is promising, and has the potential to be extended to other underwear objects.

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本文提出了一个通用的语义智能世界框架(SSWF)，以覆盖候鸟的路径。这个框架结合了语义和大数据技术来支持大数据的意义。为了构建提出的智能世界框架，云计算、语义技术、大数据、数据可视化、物联网等技术是混合的。通过对全球不同地区空气质量指数的自动预测和不同天气现象的实例分析，验证了该方法的有效性。我们发现了空气污染与日益增加的天气状况之间的联系。实验结果表明，该框架性能适用于异构大数据。

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在外汇市场，货币的价格上涨，并迅速降低基于许多经济和政治因素，如商业平衡，成长指数，通货膨胀率，就业指标。有一个很好的策略，购买和出售从上述变化赚取利润。在外汇市场的成功战略应该考虑到收益和风险之间的关系。在这项工作中，我们提出了货币市场的基础上，技术指标相结合的intraweek外汇投机策略。该系统具有两个级别的决定，是由使用随机森林的概率回归模型和规则的发现。有一个交易策略两个最小要求：进入市场的规则和规则退出。我们提出的系统，进入货币市场，应该验证这两个条件。首先，应该在接下来的一周验证随机森林访问规则，而在第二个用概率值次日的预测值应该是正数。从概率单位或随机森林退出货币市场只是一个消极警告是不够的。该系统被用来建立动态资产组合交易系统。 The profitability of the model was examined for USD/(EUR, JYN, BRP) variation within the period from January 2014 to January 2016. The proposed system allows improving the prediction accuracy. This indicates a good prediction of the behavior market and it helps to identify the good times to enter it or to leave it.

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目前，基于并行和分布式的环境得到了广泛的应用;因此，为了有效地使用这些环境，需要使用调度技术。调度算法的目标是最小化最大完工时间(即最大完工时间)。，完成时间)的并行程序。由于调度问题的np困难，文献中提出了几种有效但不够有效的遗传算法来解决这一问题。一个有效的调度算法试图最小化最大完工时间，另一个有效的调度算法试图降低优化过程的复杂度。现有的调度算法大多利用有效的调度算法来搜索解空间，而没有考虑如何降低优化过程的复杂度。针对同构计算系统中处理器的静态调度问题，提出了一种学习遗传算法(LAGA)。为此，我们提出了两种学习标准，即最速提升学习标准和下一阶提升学习标准，其中我们使用了惩罚和奖励的概念。因此，我们可以找到一个有效的搜索方法来解决调度问题，从而使寻找调度的速度明显提高，避免陷入局部最优。在调度过程中还考虑了重复利用空闲时间准则，以减少最大完工时间。 The results on some benchmarks demonstrate that the LAGA provides always better scheduling against existing well-known scheduling approaches.

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