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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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40 篇 会议

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40 篇 电子文献
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学科分类号

39 篇 工学
- 23 篇 计算机科学与技术...
- 12 篇 软件工程
- 7 篇 信息与通信工程
- 6 篇 机械工程
- 6 篇 仪器科学与技术
- 4 篇 电子科学与技术（可...
- 3 篇 控制科学与工程
- 3 篇 网络空间安全
- 1 篇 轻工技术与工程
10 篇 管理学
- 10 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 理学
- 1 篇 大气科学
- 1 篇 系统科学

主题

4 篇 云计算
3 篇 无线传感器网络
3 篇 隐私保护
2 篇 概率矩阵分解
2 篇 一致性维护
2 篇 误差控制
2 篇 图形处理器
1 篇 支持向量机算法
1 篇 路由算法
1 篇 同态密码体制
1 篇 双目视觉协同定位...
1 篇 信号强度值
1 篇 加密算法
1 篇 贡献度
1 篇 运动目标检测
1 篇 推荐系统
1 篇 文本相似性
1 篇 社团演化
1 篇 统一计算设备架构
1 篇 特征选择

机构

6 篇 上海理工大学
4 篇 广西大学
3 篇 东南大学
3 篇 太原理工大学
3 篇 山东师范大学
2 篇 华南师范大学
2 篇 石家庄铁道大学
2 篇 上海第二工业大学
2 篇 浙江工业大学
2 篇 南京航空航天大学
2 篇 山东省分布式计算...
2 篇 广东工业大学
2 篇 北京工业大学
2 篇 哈尔滨工程大学
1 篇 计算机视觉与系统...
1 篇 计算机科学与技术...
1 篇 哈尔滨商业大学
1 篇 海军工程大学
1 篇 仲恺农业工程学院
1 篇 天津市智能计算及...

作者

3 篇 李陶深
3 篇 刘伯成
2 篇 黄汝维
2 篇 谭文安
2 篇 孙勇
2 篇 高丽萍
2 篇 滕少华
2 篇 张常有
2 篇 戴国勇
2 篇 陈庆章
2 篇 陈庆奎
2 篇 薛彦兵
2 篇 姬丽娜
2 篇 张桦
2 篇 赵永涛
2 篇 周艺华
2 篇 杨鹏
1 篇 马俊伟
1 篇 高倩
1 篇 刘旋

语言

40 篇 中文

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基于CUDA的二值图像连通体标记算法

基于CUDA的二值图像连通体标记算法

引用

第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：赵永涛姬丽娜刘伯成上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093

二值图像连通体标记在计算机视觉和图像处理方面均有应用.本文提出了一种新的基于CUDA(统一计算设备架构)的二值图像连通体标记算法.该算法首先通过搜索邻域内最小标记来完成初始标记,然后再根据据结构元素找到标号矩阵中同一连通体有... 详细信息

二值图像连通体标记在计算机视觉和图像处理方面均有应用.本文提出了一种新的基于CUDA(统一计算设备架构)的二值图像连通体标记算法.该算法首先通过搜索邻域内最小标记来完成初始标记,然后再根据据结构元素找到标号矩阵中同一连通体有可能出现不同标记的位置,使用原子操作对根元素进行合并,通过CPU(中央处理器)与GPU(图形处理器)的协同工作来判断合并程度并进行循环修改.最后再使用回溯的方法实现复杂形状的连通体标记.该算法很好的利用了GPU多线程处理的特点,并且通过分解核函数的方法将部分耗时的控制工作由CPU来完成.本文算法较已有的算法减少了全局内存的读写和同步,提高了处理速度.

关键词：二值图像连通体标记统一计算设备架构中央处理器图形处理器

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一种集成链接和属性信息的社区挖掘方法

一种集成链接和属性信息的社区挖掘方法

引用

第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：贺超波汤庸刘海赵淦森陈启买杨镇雄仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州 510225 华南师范大学计算机学院广州 510631 华南师范大学计算机学院广州 510631

现有复杂网络社区挖掘方法由于单一利用节点链接信息或属性信息,从而无法有效发现成员链接紧密且属性高度相同的社区,针对该问题提出一种可集成节点链接和属性信息进行社区挖掘的方法:***基于非负矩阵分解模型,以一种矩阵联合近似分解... 详细信息

现有复杂网络社区挖掘方法由于单一利用节点链接信息或属性信息,从而无法有效发现成员链接紧密且属性高度相同的社区,针对该问题提出一种可集成节点链接和属性信息进行社区挖掘的方法:***基于非负矩阵分解模型,以一种矩阵联合近似分解的形式统一分解复杂网络节点链接矩阵以及属性关联矩阵,可直接获得节点与社区归属关系矩阵以及属性与社区关联矩阵,社区成员在链接结构紧密度以及属性相关性上可得到很好的保证.设计了乘性迭代更新规则作为联合矩阵分解优化算法并从数学上严格证明了其正确性和收敛性.实验结果表明LANMF的社区挖掘质量优于现有典型的同类社区挖掘方法,能直接有效挖掘社区,而且实际应用表明LANMF 更适合用于挖掘现实世界复杂网络中的主题社区.

关键词：复杂网络社区挖掘链接信息属性信息

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基于阿尔茨海默病早期诊断集成特征选择方法的研究

基于阿尔茨海默病早期诊断集成特征选择方法的研究

引用

第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：曹元磊胡斌高翔山东师范大学计算机科学与工程学院济南中国 250000 兰州大学信息科学与工程学院兰州中国 730000

阿尔茨海默病是一种严重影响人类生活的病症,它具有难以治愈的特点.而其早期症状,轻度认知障碍的诊断就成了延缓发展和治疗的关键.核磁共振图像是诊断脑部疾病的重要影像资料.通过分析核磁共振图像,再利用分类算法,将轻度认知障碍患者... 详细信息

阿尔茨海默病是一种严重影响人类生活的病症,它具有难以治愈的特点.而其早期症状,轻度认知障碍的诊断就成了延缓发展和治疗的关键.核磁共振图像是诊断脑部疾病的重要影像资料.通过分析核磁共振图像,再利用分类算法,将轻度认知障碍患者从正常人中区分开来成为一种重要的方法.而特征选择则是提高分类准确率的必要步骤.本文提出将互信息和皮尔逊相关系数集成的特征选择方法,不仅考察每个特征对类标签的相关性,而且保证选出的特征子集之间冗余度最小.实验结果证明,与互信息和mRMR方法结合支持向量机进行分类性能比较,本文提出的方法分类准确性更高,说明本文的特征选择方法具有较好的优势.

关键词：核磁共振图像互信息皮尔逊相关系数特征选择诊断价值阿尔茨海默病

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一种基于GLCM的运动目标检测新方法

一种基于GLCM的运动目标检测新方法

引用

第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：姬丽娜陈庆奎赵永涛刘伯成陈圆金高倩上海理工大学光电与计算机工程学院上海 200093 上海理工大学光电与计算机工程学院上海 200093 上海理工大学管理学院上海 200093 陕西师范大学计算机科学学院西安 710100

当前运动目标检测存在几个重要问题比如动态场景的变化、光照突变以及天气变化等.目前已有的算法使用非常广泛的是GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型).本文试图利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLC... 详细信息

当前运动目标检测存在几个重要问题比如动态场景的变化、光照突变以及天气变化等.目前已有的算法使用非常广泛的是GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型).本文试图利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLCM提取的纹理特征来解决这些问题.GLCM在局部区域的往复运动具有相对不变性,因此本文利用这个特点对基于GMM检测的前景进行再判断以解决动态场景的问题,将检测窗口中当前帧和前两帧的GLCM特征值进行比较,如果其GLCM特征值的差值小于给定的阈值,那么可以判断当前区域为背景,反之则为前景.图像的纹理特征具有抗光照突变性,经过分析其中的4个特征值并阈值化最终得到更加纯净的前景和更加准确的检测结果.本文通过CPU/GPU(Central Process Unit/Graphic Processing Unit)协同并行计算大大加速了运动目标检测过程.

关键词：运动目标检测动态场景灰度共生矩阵纹理特征

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基于GPU的目标识别算法的并行化研究

基于GPU的目标识别算法的并行化研究

引用

第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：刘宝平陈庆奎李金静刘伯成上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市 200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市 200093 上海理工大学管理学院上海市200093 上海理工大学管理学院上海市200093

在计算机视觉领域,目标检测追踪一直是一个研究热点,梯度方向直方图是一个早期的优秀目标识别算法,是一个广泛应用在计算机视觉和图像处理中的目标检测的特征描述子,很多更为优秀的算法都是以此算法为基础进行优化.DPM算法就是在HOG算... 详细信息

在计算机视觉领域,目标检测追踪一直是一个研究热点,梯度方向直方图是一个早期的优秀目标识别算法,是一个广泛应用在计算机视觉和图像处理中的目标检测的特征描述子,很多更为优秀的算法都是以此算法为基础进行优化.DPM算法就是在HOG算法基础上演化而来的精度更高的算法.针对DPM算法的计算量大从而无法完成实时检测等问题,本文通过GPU编程模型CUDA,在Nvidia GPU上实现了HOG算法和DPM算法的并行化,同时本文也采用了OpenCL编程模型实现了DPM算法在集成显卡上的并行化,通过CPU和GPU的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV中的CPU或GPU实现有明显的提高.通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用.

关键词：目标识别并行化处理实时检测图形处理器

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基于Julia云平台的交互式深度学习模式

基于Julia云平台的交互式深度学习模式

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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：唐舸轩党云龙张常有周艺华北京工业大学计算机科学与技术学院北京100124 中国科学院软件所并行软件与计算科学实验室北京 100190 石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄河北050043 中国科学院软件所并行软件与计算科学实验室北京 100190 北京工业大学计算机科学与技术学院北京100124

为降低深度学习程序的开发难度,提出了一种基于Julia云平台的交互式深度学习模式.主要工作包括:(1)设计一套深度学习原语:用Julia实现原语,为Julia程序员提供调用接口,构建交互分析系统;(2)提供GPU/CPU实现接口,由云端系统根据用户情形... 详细信息

为降低深度学习程序的开发难度,提出了一种基于Julia云平台的交互式深度学习模式.主要工作包括:(1)设计一套深度学习原语:用Julia实现原语,为Julia程序员提供调用接口,构建交互分析系统;(2)提供GPU/CPU实现接口,由云端系统根据用户情形自动优选;(3)实现基于深度学习的图像交互分析案例,验证原语体系的完备性和Julia云平台的交互支持能力.实验结果表明,GPU的运行时间比CPU快近30倍.Julia程序员只需通过调用原语,设置相关参数,就可以使用并行化的算法.本文今后将更加注重原语的提取与开发，满足用户使用深度学习的多种要求，让用户使用模型时更加方便灵活。同时，也将充分利用Julia支持并行化的特点，在诸如图像预处理过程中，采用并行化的策略，提高效率与程序运行速度。

关键词： Julia云平台交互式深度学习模式原语提取运行效率

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混合PNN和RBF多神经网络模型的局域降雨类型识别及雨量预测

混合PNN和RBF多神经网络模型的局域降雨类型识别及雨量预测

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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：滕少华唐海涛张巍刘冬宁梁路广东工业大学计算机学院广州 510006

气象预测预报与人们的生活工作息息相关,因气象数据存在不确定性、持续性、动态性、高复杂性等特点,致使灾害天气的预测预报在实际生活中效果不好,尤其是局域极端恶劣天气的预测预报准确率低下,这给人们的生命财产带来巨大损失.本文在... 详细信息

气象预测预报与人们的生活工作息息相关,因气象数据存在不确定性、持续性、动态性、高复杂性等特点,致使灾害天气的预测预报在实际生活中效果不好,尤其是局域极端恶劣天气的预测预报准确率低下,这给人们的生命财产带来巨大损失.本文在深入分析南方某局域气象数据的基础上,提出构建多网络模型(概率神经网络PNN和径向基神经网络RBF混合模型)对局域地区降雨类型进行识别及雨量预测.首先构建PNN神经网络模型识别降雨类型;其次,针对大雨级别以下和大雨级别以上分别建立两个不同的RBF神经网络模型,实现对降雨量的进一步预测;最后将RBF网络预测的雨量结果逆向校正PNN网络的预测识别结果并获得降雨类型数据的雨量等级划分.本文的多网络模型均采用K折交叉验证方法(k-foldercross-validation)校验模型的可靠性与稳定性.经实验验证,证实了本文提出的混合多网络模型在降雨类型识别及雨量预测中的有效性.本文的研究可为气象部门的天气预测预报提供决策支持与参考.

关键词：气象预测预报降雨类型雨量预测多神经网络模型概率神经网络径向基神经网络

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基于SPH模型的多分辨率流体动画生成方法

基于SPH模型的多分辨率流体动画生成方法

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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：张桂娟陆佃杰刘弘郑向伟王永健朱登明山东师范大学信息科学与工程学院济南250014 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室济南 250014 中国科学院计算技术研究所北京 100190

SPH(Smooth Particle Hydrodynamics,光滑粒子流体动力学)模型在生成流体动画时存在计算消耗大且容易丢失高精度流体细节等问题.多分辨率方法可以在细节区域分布精细粒子而在平坦区域分布粗糙粒子,从而在保持精度的情况下极大地减少粒... 详细信息

SPH(Smooth Particle Hydrodynamics,光滑粒子流体动力学)模型在生成流体动画时存在计算消耗大且容易丢失高精度流体细节等问题.多分辨率方法可以在细节区域分布精细粒子而在平坦区域分布粗糙粒子,从而在保持精度的情况下极大地减少粒子规模,是解决上述问题的有效方法.本文提出一种基于SPH模型的多分辨率流体动画生成方法,协同考虑了流体计算及表面构建两个关键因素,自底向上地建立多分辨率流体生成模型.首先,在底层利用自适应SPH模型计算流体方程并获取多分辨率的粒子集.其次,提取表面粒子集并对其进行预处理.然后,在上层建立自适应的多分辨率表面模型.最后,通过建立多分辨率网格、计算无符号概率场、构建带权图并利用图切算法获得具有不同精度的多分辨率表面,将其融合在一起形成最终的流体表面,并通过使用真实感渲染方法获取对应的流体动画效果.实验结果表明,本文方法能够有效表示流体运动过程中产生的不同尺度的细节,高效地生成视觉逼真的流体动画.

关键词：流体动画图像生成光滑粒子流体动力学视觉逼真效果

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基于社会网络的团队生成方法研究

基于社会网络的团队生成方法研究

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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：谢晓芹韩帅陈敏张志强李怡佳潘海为哈尔滨工程大学计算机学院哈尔滨 150001

如何利用社会网络信息来寻找一个合作高效、高质量的团队,已成为热门的研究话题.但现有团队生成问题中对个体拥有技能的度量大多都采用0-1方式,而在实际应用中如何界定个体是否拥有该技能的方法会在很大程度上影响团队完成任务的效率.... 详细信息

如何利用社会网络信息来寻找一个合作高效、高质量的团队,已成为热门的研究话题.但现有团队生成问题中对个体拥有技能的度量大多都采用0-1方式,而在实际应用中如何界定个体是否拥有该技能的方法会在很大程度上影响团队完成任务的效率.另外在目前的社会网络中的团队生成方法研究中,计算个体间关系强度时只考虑个体间曾经合作任务的数目,并没有深入挖掘社会网络条件下个体间的社会关系类别以及个体自身的其它属性,这些因素很大程度上也会影响个体间的社会关系,进而影响个体间的团队合作.针对以上的问题本文首先给出团队生成问题的具体定义和相关概念,给出技能贡献度的定义,并利用社会网络个体间的关系类别和个体间对应社会属性相似度提出了一种新的关系模型来进一步量化个体间关系强度;然后根据团队的不同形式分别进行了无领导者团队生成方法的研究和有领导者团队生成方法的研究,并分别提出了MCSTFA算法和MSCTFA算法来寻找最佳无领导者团队以及提出MLDTFA算法来寻找最佳领导者和最佳团队.最后,利用Github数据集设计和实现实验以验证上述所有方法的可行性和有效性,并从团队合作代价、团队成员数量、团队连通性以及算法的扩展性方面进行比较和分析,最终表明本研究所提出算法形成团队更高效、质量更高.

关键词：社会网络团队生成贡献度关系强度

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一种多跳无线传感器网络时间同步方法

一种多跳无线传感器网络时间同步方法

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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：邓雪峰孙瑞志聂娟张永翰中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 北京农学院计算机与信息工程学院北京 100083

随着通信技术、嵌入式技术的发展,无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)已经广泛的应用于军事、农业、交通等领域.无线传感器网络也是近年来出现的物联网、信息物理系统等新技术的研究基础.时间同步技术(timesynchronization,TS... 详细信息

随着通信技术、嵌入式技术的发展,无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)已经广泛的应用于军事、农业、交通等领域.无线传感器网络也是近年来出现的物联网、信息物理系统等新技术的研究基础.时间同步技术(timesynchronization,TS)在有线网络中虽然已经有了稳定的同步协议,但是由于无线传感器网络低功耗、低成本、网络不稳定等因素的影响,互联网中的时间同步协议并不能直接用于无线传感器网络.虽已在多种无线传感器网络中开发了多样的同步协议,但时间同步的误差问题并没有得到很好的解决.在无线传感器网络时间同步的过程中,建立系统同步所需的层次结构是非常必要的.本研究通过建立并优化生成树模型(spanning tree,ST)来解决时间同步消息的发送问题.随着生成树的深度加深,节点(crunode)的时间同步误差也会越大.因此,降低生成树的深度将有助于减少系统误差累积.根据部分节点可以协作时间同步的方案,对生成树中的部分结点重新组织,从而降低生成树的深度,减少时间同步误差.实验结果表明,本方案适合对常用的时间同步算法的优化.

关键词：无线传感器网络时间同步信息发送生成树模型误差控制

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