检索结果-内蒙古大学图书馆

社会主义核心价值观在高校的践行——以东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院为例

学园 2018年第2期11卷 16-17页

作者：陈钰王妍东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院

大学生的思想可塑性很强,一个正确的思想引领理论十分重要。在引导大学生树立社会主义核心价值观时应该要注重联系当前背景与结合自身问题,使大学生全面了解其真正内在的思想;以爱国精神为阶梯,促进大学生建立并贯彻社会主义核心价值观... 详细信息

大学生的思想可塑性很强,一个正确的思想引领理论十分重要。在引导大学生树立社会主义核心价值观时应该要注重联系当前背景与结合自身问题,使大学生全面了解其真正内在的思想;以爱国精神为阶梯,促进大学生建立并贯彻社会主义核心价值观的思想方针;加强社会主义核心价值观的宣传力度;把理论与实践相结合,促进大学生的思想基础建设。

关键词：高校当代大学生社会主义核心价值观教育

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基于习总书记北大“五四”讲话的大学生思想引领研究--以东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院为例

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领导科学论坛 2016年第19期 94-96页

作者：陈钰薛静怡东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院东北大学秦皇岛分校

习近平总书记在庆祝中国共产党成立95周年大会上表示,全党要坚定道路自信、理论自信、制度自信、文化自信。在我国经济体制深刻变革、思想观念深刻变化、新媒体逐渐渗透到生活的大背景下,大学生群体也在思想认识、道德意识、价值观选择... 详细信息

习近平总书记在庆祝中国共产党成立95周年大会上表示,全党要坚定道路自信、理论自信、制度自信、文化自信。在我国经济体制深刻变革、思想观念深刻变化、新媒体逐渐渗透到生活的大背景下,大学生群体也在思想认识、道德意识、价值观选择等方面发生了新的变化,这就要求各大高校开展有效的活动对大学生进行思想引领。

关键词：大学生思想引领八字真经学院特色

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一种基于图神经网络的社会化推荐算法

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第1期45卷 10-17页

作者：吕艳霞郝帅乔广通邢烨东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004

现有的社会化推荐算法大多着眼于用户购买或点击等单一的交互行为,并未同时考虑收藏、浏览等多种不同的交互行为.而且当前的社会化推荐算法重点只关注推荐的准确性,忽略了推荐结果的可解释性.针对以上问题,提出了一种基于图神经网络的... 详细信息

现有的社会化推荐算法大多着眼于用户购买或点击等单一的交互行为,并未同时考虑收藏、浏览等多种不同的交互行为.而且当前的社会化推荐算法重点只关注推荐的准确性,忽略了推荐结果的可解释性.针对以上问题,提出了一种基于图神经网络的社会化推荐算法SRGN,将用户的社交关系和物品间客观存在的语义联系以特定的方式注入到算法架构中,并且利用消息传递的方式实现交互的多行为联合编码,从而提升推荐的准确性.此外,设计了可解释模块为推荐结果提供推荐的理由.在两个真实数据集上与其他8种算法进行对比实验,结果表明提出的算法在推荐性能和用户友好性上具有明显的优势.

关键词：推荐系统社会化推荐图神经网络可解释推荐个性化推荐

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近红外光谱变分推断标定自适应方法研究

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东北大学学报（自然科学版） 2023年第10期44卷 1377-1382,1439页

作者：赵煜辉齐天舒芦鹏程东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066000

在近红外光谱分析中,已有的标定迁移方法多基于标准样本和无参数归纳模型,普遍存在模型生存周期短、适用范围小等问题.针对此问题,提出了一种参数化对齐源域(主仪器)和目标域(从仪器)特征分布的变分推断标定自适应(variational inferenc... 详细信息

在近红外光谱分析中,已有的标定迁移方法多基于标准样本和无参数归纳模型,普遍存在模型生存周期短、适用范围小等问题.针对此问题,提出了一种参数化对齐源域(主仪器)和目标域(从仪器)特征分布的变分推断标定自适应(variational inference calibration adaptation,VICA)方法.VICA对源域数据进行主成分分析,建立源域特征的变分回归模型.在预测时,VICA首先将目标域数据投影到源域特征子空间中,然后建立源域特征和目标域特征的分布差异函数,通过最小化该函数得到目标域的概率密度模型,实现模型迁移.实验对比表明,VICA比现有的大多数标定迁移方法的标定效果更好.

关键词：化学计量学近红外光谱领域自适应标定迁移变分推断

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基于骨架邻近像素匹配的光条中心提取方法

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东北大学学报（自然科学版） 2023年第11期44卷 1529-1536页

作者：张铫夏雨风王梓琦刘洋东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

提出一种基于骨架邻近像素匹配的线结构光条中心提取方法,分别在图像预处理阶段和光条中心提取阶段对传统方法进行改进.在图像预处理阶段,将马尔可夫随机场理论应用于二值图像去噪中,同时提出了一种基于连通域面积特性的ROI(region of i... 详细信息

提出一种基于骨架邻近像素匹配的线结构光条中心提取方法,分别在图像预处理阶段和光条中心提取阶段对传统方法进行改进.在图像预处理阶段,将马尔可夫随机场理论应用于二值图像去噪中,同时提出了一种基于连通域面积特性的ROI(region of interest)提取方法.在光条中心提取阶段,首先提出了一种光条骨架剪枝算法,对细化ROI得到的光条骨架进行剪枝、平滑,之后综合考虑光条图像的几何特性和灰度分布特性,基于邻近分析对ROI内各像素进行划分,继而求取出灰度重心,最后经Savitzky-Golay滤波后实现光条中心提取.实验结果表明,所提方法对不同类型光条的提取适用性强,相较于Steger法精度更高,且速度在其基础上提高了约6.98倍.

关键词：图像处理线结构光光条中心提取骨架细化灰度重心法

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基于倒残差多尺度卷积注意力的红外热成像人脸对齐算法

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计量学报 2024年第11期45卷 1634-1641页

作者：刘旭龙李枭许爽贾紫巍东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066000

红外热成像人脸对齐在提取人脸面部温度方面起着至关重要的作用,其定位精度直接关系到对人脸各区域温度数据的准确采集与分析。当前,主要的人脸对齐方法多数应用于可见光人脸图像,但将其直接应用于红外热人脸图像存在精度不足等问题。... 详细信息

红外热成像人脸对齐在提取人脸面部温度方面起着至关重要的作用,其定位精度直接关系到对人脸各区域温度数据的准确采集与分析。当前,主要的人脸对齐方法多数应用于可见光人脸图像,但将其直接应用于红外热人脸图像存在精度不足等问题。为解决这一问题,提出了一种基于多尺度卷积注意力的热红外人脸对齐算法。利用多尺度信息的优势,将多尺度卷积注意力机制与倒置残差卷积网络相结合,并引入wing loss作为损失函数,增强了网络模型的特征提取能力。实验结果显示,所提出的算法在公开热红外人脸数据集和自采的面瘫人脸数据集上的归一化平均误差分别达到了3.23%和3.94%。相较于传统方法,该算法针对各器官的定位精度均有一定程度的提高,应用范围可扩大至面瘫人群,意义较大。

关键词：图像处理红外热成像人脸对齐多尺度卷积注意力归一化平均误差

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TS-GRU-VTA：基于深度学习的车辆信道估计方案

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系统工程与电子技术 2024年

作者：季策马相宇牟晓宇赵家毅东北大学计算机科学与工程学院东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院

在IEEE 802.11p标准下，传统的数据导频辅助（Data-pilot aided， DPA）估计器难以有效追踪时变信道，尽管基于深度学习的估计算法得到广泛研究，但通常面临复杂度高或性能不佳的问题。本文提出了一种低复杂度的信道估计方案，通过结合... 详细信息

在IEEE 802.11p标准下，传统的数据导频辅助（Data-pilot aided， DPA）估计器难以有效追踪时变信道，尽管基于深度学习的估计算法得到广泛研究，但通常面临复杂度高或性能不佳的问题。本文提出了一种低复杂度的信道估计方案，通过结合时域采样、门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）和变系数时间平均方法，有效降低复杂度并提高性能。仿真结果表明，该算法在性能和复杂度上均优于对比算法。

关键词：低复杂度信道估计时域采样深度学习 GRU网络变系数时间平均

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基于隐式分位数网络的车联网任务卸载策略

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计算机工程 2024年

作者：王聪刘帅左明敏东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院东北大学计算机与通信工程学院

随着物联网和无线技术的迅猛发展，车辆面临着前所未有的计算资源需求挑战。为了应对这些挑战，本文研究了在车联网边缘计算（Vehicular Edge Computing， VEC）场景中的任务卸载问题，提出了一种基于隐式分位数网络（Implicit Quantile... 详细信息

随着物联网和无线技术的迅猛发展，车辆面临着前所未有的计算资源需求挑战。为了应对这些挑战，本文研究了在车联网边缘计算（Vehicular Edge Computing， VEC）场景中的任务卸载问题，提出了一种基于隐式分位数网络（Implicit Quantile Network， IQN）的动态任务卸载策略。本文首先对车联网边缘计算系统进行了建模，将任务卸载决策问题构建为一个马尔科夫决策过程（Markov Decision Process， MDP）。在此基础上，本文引入了一种融合时间优先和噪声增强策略的双分位数强化学习算法，以实现更加精准的任务卸载。该算法利用IQN对值函数的完整概率分布进行估计，进而实现了对回报分布的连续参数化估计，这有效提升了预测和决策的准确性。同时，算法整合了时序优先经验回放机制和噪声网络，前者优先重放对学习更有价值的经验，后者通过引入随机性增强了探索效率。实验结果表明，与传统算法相比，该算法能够显著降低整体任务的完成时延，同时提升任务卸载决策的准确性和系统资源的利用率。本文的研究表明，通过引入隐式分位数网络和双分位数强化学习算法，可以在动态且复杂的车联网环境中实现高效的任务卸载。

关键词：车联网边缘计算任务卸载深度强化学习

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带优先级DAG实时任务图模型的响应时间分析

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计算机学报 2024年第12期47卷 2909-2924页

作者：李峰毕冉马野孙景昊李西盛邓庆绪大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校河北省海洋感知网络与数据处理重点实验室河北秦皇岛066004 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

随着多核技术在实时嵌入式系统中的广泛应用,多核处理器已经成为主流的硬件平台,充分发挥多核处理器的计算能力需要实现对实时程序进行全面的并行化.有向无环图(DAG)是用于描述并行实时程序的理论模型,可描绘复杂任务的细粒度并行性.任... 详细信息

随着多核技术在实时嵌入式系统中的广泛应用,多核处理器已经成为主流的硬件平台,充分发挥多核处理器的计算能力需要实现对实时程序进行全面的并行化.有向无环图(DAG)是用于描述并行实时程序的理论模型,可描绘复杂任务的细粒度并行性.任务内优先级分配可以减少DAG任务运行时行为的不确定性,获得更小的最坏情况响应时间(WCRT).现有优先级DAG任务的响应时间分析都是关于DAG任务最坏情况响应时间界限的研究,因其与实际的最坏情况响应时间存在较大差距而存在悲观性,限制了实时嵌入式系统的计算性能,使其占用更多计算资源以确保任务在截止时间内完成.本文针对具有优先级的DAG任务的响应时间分析问题,提出了一种基于可满足性模理论(SMT)的方法来计算DAG任务精确的最坏情况响应时间.尽管已有研究给出关于DAG任务精确的WCRT,但并不适用于具有优先级的DAG.本文将带有优先级DAG任务的响应时间分析问题形式化为混合逻辑公式的可满足性问题,从而获得精确的最坏情况响应时间.实验结果表明,本文提出的方法不仅能够保证WCRT的精度,而且与现有DAG任务精确WCRT的计算方法相比,本文方法的计算效率平均提升了50%.

关键词：响应时间可满足性模理论优先级调度有向无环图并行调度

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电子战中基于互信息准则的双鲁棒波形设计

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电子测量与仪器学报 2023年第12期37卷 84-97页

作者：辛凤鸣罗晨张晨雪张明峰东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院秦皇岛066004

电子战环境中,针对雷达和干扰机的性能会因为对战场博弈环境的不了解以及频谱信息的不精确估计而受到影响,研究了雷达发射波形和干扰波形的能量分配问题,雷达和干扰机在对抗过程中可以通过优化自身发射波形获得更好的性能。在现实中,由... 详细信息

电子战环境中,针对雷达和干扰机的性能会因为对战场博弈环境的不了解以及频谱信息的不精确估计而受到影响,研究了雷达发射波形和干扰波形的能量分配问题,雷达和干扰机在对抗过程中可以通过优化自身发射波形获得更好的性能。在现实中,由于雷达无法获得精准的目标频谱和干扰频谱,并且干扰机也无法获得精准的目标频谱和雷达发射信号频谱,分别以雷达和干扰机为领导者,建立层次博弈模型,提出一种双鲁棒波形设计方法,该方法以互信息为准则,在能量约束下建立双鲁棒发射波形的优化模型,利用拉格朗日乘子法分别求解双鲁棒雷达发射波形和双鲁棒干扰波形。仿真结果表明,在最坏情况下,该方法可以提高雷达参数估计性能和干扰机性能。

关键词：雷达波形干扰波形双鲁棒层次博弈

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