检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2023年第11期44卷 513-521页

作者：师瑞峰宁津高毓钦贾利民华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学国家能源交通融合发展研究院北京102206 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

该文构建以服务区微网净收益最大化为目标,以微网系统功率平衡为约束,包括蓄电池与氢能两种储能单元在内的风、光发电服务区微网优化调度模型。采用CPLEX求解器进行求解,并对纯蓄电池、纯氢储能、蓄电池与氢储能混合系统3种不同配置方... 详细信息

该文构建以服务区微网净收益最大化为目标,以微网系统功率平衡为约束,包括蓄电池与氢能两种储能单元在内的风、光发电服务区微网优化调度模型。采用CPLEX求解器进行求解,并对纯蓄电池、纯氢储能、蓄电池与氢储能混合系统3种不同配置方案下的优化策略进行对比分析。研究结果表明:含氢储能的方案提升了风、光资源利用率的同时增强了系统供电可靠性,验证了该方案下优化调度策略的有效性。

关键词：可再生能源氢储能微电网电力负荷调度交通与能源融合公路服务区

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环境物联网中的信道估计

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物联网学报 2024年第4期8卷 110-118页

作者：王若珩董岚刘铭王公仆艾渤北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

应用无源反向散射技术的环境物联网(AIoT,ambient Internet of things)是未来物联网的重要演进方向,当前备受关注。环境物联网实际应用场景中会有相位噪声和杂散引起的强自干扰,这对信道参数估计提出新的挑战。因此,针对两节点AIoT系统... 详细信息

应用无源反向散射技术的环境物联网(AIoT,ambient Internet of things)是未来物联网的重要演进方向,当前备受关注。环境物联网实际应用场景中会有相位噪声和杂散引起的强自干扰,这对信道参数估计提出新的挑战。因此,针对两节点AIoT系统提出了一种考虑相位噪声和杂散的有效信道估计迭代算法。该算法基于最小二乘法和复指数基扩展模型(CE-BEM,complex expoential basis expansion model)对信道系数和基变量进行估计,而后利用迭代来提高估计精度。此外,推导了信道估计参数的克拉美罗下界(CRLB,Cramer-Rao lower bound),以评估估计精度的理论极限。最后,通过仿真证明了该估计算法的有效性。

关键词：反向散射通信信道估计复指数基扩展模型克拉美罗下界物联网相位噪声杂散

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基于注意力机制的密集残差融合与空间局部滤波低光照去雾算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第12期34卷 1842-1849页

作者：陈志华杜垣均温阳盛斌王继红毛丽娟吴恩华华东理工大学信息科技与工程学院上海200237 深圳大学电子与信息工程学院深圳518000 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海体育学院上海200438 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100080

低光照场景的雾霾图像在去雾过程中易产生颜色失真、斑块和伪影等现象,针对此问题,提出一种适用于低光照场景的基于注意力机制的密集残差融合与空间局部滤波去雾算法.首先利用密集残差块增加神经网络深度,使网络学习更高级的特征信息;... 详细信息

低光照场景的雾霾图像在去雾过程中易产生颜色失真、斑块和伪影等现象,针对此问题,提出一种适用于低光照场景的基于注意力机制的密集残差融合与空间局部滤波去雾算法.首先利用密集残差块增加神经网络深度,使网络学习更高级的特征信息;然后引入空间与通道注意力机制对特征进行过滤和筛选,使网络可以区分光照不均匀区域,解决颜色失真等问题;采用空间局部滤波增强的方法,提高去雾结果的对比度、清晰度和能见度;最后设计了联合损失函数约束网络的学习,避免串联结构的误差放大以及学习混合退化.在PyTorch环境下,用夜间城市合成雾霾数据集NHR进行测试,并与现有的FFANet,GridDehaze等去雾算法进行对比.实验结果表明,与其他去雾算法相比,所提算法的峰值信噪比提升8.01~14.16 dB,结构相似度提高0.10~0.36.所提算法还解决了颜色失真、斑块和伪影等问题.

关键词：图像去雾低光照增强注意力机制密集残差局部滤波

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基于依赖关系的容器供应链脆弱性检测方法

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信息网络安全 2023年第2期23卷 76-84页

作者：夏懿航张志龙王木子陈力波上海交通大学网络信息中心上海200240 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 北京计算机技术及应用研究所北京100854

容器作为一种轻量化隔离方法,具有方便部署、易于移植等特点,近年来发展很快。容器的隔离性阻碍了内部软件成分被外部检测工具所获知,导致软件成分分析、安全评估等无法有效开展,阻碍了软件供应链安全检测。为了解决此问题,文章提出基... 详细信息

容器作为一种轻量化隔离方法,具有方便部署、易于移植等特点,近年来发展很快。容器的隔离性阻碍了内部软件成分被外部检测工具所获知,导致软件成分分析、安全评估等无法有效开展,阻碍了软件供应链安全检测。为了解决此问题,文章提出基于依赖关系的容器供应链脆弱性检测方法,区别于利用分析工具在容器运行时进行检测的方法,该方法以镜像为粒度,利用不同镜像中各个层之间的相关性,在解构镜像的基础上提取基于镜像依赖关系形成的软件供应链,能够检测到镜像内容依赖、执行配置依赖和动态构建依赖等多个维度导致的供应链安全问题。实验结果表明,文章所提方法在应对软件供应链的安全威胁时能发挥很好的检测作用,高效地发现了公开容器仓储(如Docker Hub)中存在的大量供应链安全隐患。

关键词：软件供应链容器安全安全检测多维度依赖

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结合注意力与循环神经网络的专家推荐算法

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计算机科学与探索 2022年第9期16卷 2068-2077页

作者：吕晓琦纪科陈贞翔孙润元马坤邬俊李浥东济南大学信息科学与工程学院济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250022 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在线问答社区(CQA)已经成为互联网最重要的知识分享交流平台,将用户提出的海量问题有效推荐给可能解答的用户,挖掘用户感兴趣的问题是此类平台最核心功能。一些针对问答社区的专家推荐算法已经被提出用来提高平台解答效率,但是现有工作... 详细信息

在线问答社区(CQA)已经成为互联网最重要的知识分享交流平台,将用户提出的海量问题有效推荐给可能解答的用户,挖掘用户感兴趣的问题是此类平台最核心功能。一些针对问答社区的专家推荐算法已经被提出用来提高平台解答效率,但是现有工作大多关注于用户兴趣与问题信息匹配,忽视了用户兴趣动态变化问题,可能会严重影响推荐质量。提出了结合注意力与循环神经网络的专家推荐算法,不仅实现了问题信息的深度特征编码,而且还能捕获动态变化的用户兴趣。首先,问题编码器在预训练词嵌入基础上结合卷积神经网络(CNN)和Attention注意力机制实现了问题标题与绑定标签的深度特征联合表示。然后,用户编码器在用户历史回答问题的时间序列上利用长短期记忆神经网络Bi-GRU模型捕捉动态兴趣,并结合用户固定标签信息表征长期兴趣。最后,根据两个编码器输出向量的相似性计算产生用户动态兴趣与长期兴趣相结合的推荐结果。在来自知乎问答社区的真实数据上进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,结果表明该算法性能明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。

关键词：社区问答(CQA) 专家推荐深度学习注意力机制循环神经网络(RNN)

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数据流芯片的发展现状、趋势与挑战

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 452-463页

作者：冷静文过敏意曾德泽蒋文斌叶笑春陈华曦李文明上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 之江实验室智能计算平台中心杭州311121

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的... 详细信息

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的需求.本文首先梳理了现有数据流芯片的设计方法,基于专用性与通用性、执行粒度等维度探讨了数据流架构的不同实现方式及其应用现状.在此基础上,提出了一种基于并发代码块的数据流抽象机模型,并设计了完整的指令集和微体系结构,进一步实现了跨领域的统一中间表示和多种算子融合策略,优化了数据流在图神经网络、大模型计算和实时信号处理等任务中的执行效率.实验结果表明,基于该抽象机模型的处理器在性能与功耗方面优于现有的通用处理器架构.最终,本文展望了数据流架构在未来计算系统中的广泛应用前景及其对高效能计算的深远影响.

关键词：多领域融合计算数据流架构抽象机模型

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改进YOLOv5适应安全帽佩戴与口罩佩戴检测应用的算法

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Journal of Measurement Science and Instrumentation 2023年第4期14卷 463-472页

作者：张又元杨桂芹刁广超孙存威王小鹏兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州大学信息科学与工程学院甘肃兰州730000 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

为实现自然场景下对安全帽以及口罩佩戴更高效地检测,基于深度学习YOLOv5算法提出了一种改进的算法模型YOLOv5+。对于目标检测任务而言,通常是在较大的特征图上去检测小目标。考虑到所检测对象多为小尺度目标,因此当输入图像尺寸默认为6... 详细信息

为实现自然场景下对安全帽以及口罩佩戴更高效地检测,基于深度学习YOLOv5算法提出了一种改进的算法模型YOLOv5+。对于目标检测任务而言,通常是在较大的特征图上去检测小目标。考虑到所检测对象多为小尺度目标,因此当输入图像尺寸默认为640×640像素时,通过在原算法检测层中增加大小为160×160像素的特征图,并选用CIoU(Complete-IoU)作为损失函数,以实现对安全帽佩戴以及口罩佩戴更有效地检测。实验结果表明,在安全帽佩戴和口罩佩戴数据集上,YOLOv5+网络模型的平均检测精度(mAP-50)分别达到93.8%和92.3%,相比原算法均有所提高。此方法不仅满足了实时性检测的速度要求,同时提高了检测的精度。

关键词： YOLOv5 CIoU 安全帽佩戴检测口罩佩戴检测适应小目标检测

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基于筛选学习网络的六自由度目标位姿估计算法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1920-1926页

作者：邴雅星王阳萍雍玖白浩谋兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心(兰州交通大学) 兰州730070 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对在复杂场景下对弱纹理目标位姿估计的准确性和实时性问题,提出基于筛选学习网络的六自由度(6D)目标位姿估计算法。首先,将标准卷积替换为蓝图可分离卷积(BSConv)以减少模型参数,并使用GeLU(Gaussian error Linear Unit)激活函数,能... 详细信息

针对在复杂场景下对弱纹理目标位姿估计的准确性和实时性问题,提出基于筛选学习网络的六自由度(6D)目标位姿估计算法。首先,将标准卷积替换为蓝图可分离卷积(BSConv)以减少模型参数,并使用GeLU(Gaussian error Linear Unit)激活函数,能够更好地逼近正态分布,以提高网络模型的性能;其次,提出上采样筛选编码信息模块(UFAEM),弥补了上采样关键信息丢失的缺陷;最后,提出一种全局注意力机制(GAM),增加上下文信息,更有效地提取输入特征图的信息。在公开数据集LineMOD、YCB-Video和Occlusion LineMOD上测试,实验结果表明,所提算法在网络参数大幅度减少的同时提升了精度。所提算法网络参数量减少近3/4,采用ADD(-S) metric指标,在lineMOD数据集下较Dual-Stream算法精度提升约1.2个百分点,在YCB-Video数据集下较DenseFusion算法精度提升约5.2个百分点,在Occlusion LineMOD数据集下较像素投票网络(PVNet)算法精度提升约6.6个百分点。通过实验结果可知,所提算法对弱纹理目标位姿估计具有较好的效果,对遮挡物体位姿估计具有一定的鲁棒性。

关键词：目标姿态估计蓝图可分离卷积注意力机制关键点深度学习

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碳达峰约束下电动汽车在线充电调度算法

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计算机科学 2024年第3期51卷 265-270页

作者：曹永胜刘洋王永全夏天华东政法大学智能科学与信息法学系上海201620 上海交通大学智慧法院研究院上海200240 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

随着电动汽车数量的增加,电动汽车充电对社区电网总负荷和碳排放量产生了很大的影响,导致社区电网不太稳定,降低了电能质量。文中基于碳达峰的约束条件,研究了未提前知晓电动汽车到达时间、出发时间和充电需求等情况下的电动汽车充电碳... 详细信息

随着电动汽车数量的增加,电动汽车充电对社区电网总负荷和碳排放量产生了很大的影响,导致社区电网不太稳定,降低了电能质量。文中基于碳达峰的约束条件,研究了未提前知晓电动汽车到达时间、出发时间和充电需求等情况下的电动汽车充电碳排放问题。首先,建立了电动汽车充电碳排放问题,并在未来信息未知的情况下进行了研究。针对电动汽车充电行为的不确定性,提出了一种改进型演员-评论家的智能充电碳排放算法。该算法采用的是连续碳排放动作的电动汽车充电碳排放策略,而不是离散近似碳排放动作。仿真结果表明,相比OA和AEM两个基准算法,所提算法能够降低电动汽车预期成本约24.03%和21.49%。

关键词：碳达峰电动汽车不确定性在线充电能量管理

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面向超低空物流场景的多机协同航迹规划算法

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系统仿真学报 2024年第1期36卷 50-66页

作者：程洁郑远李诚龙江波中国民用航空飞行学院空中交通管理学院四川广汉618307 中国民用航空飞行学院计算机学院四川广汉618307 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

无人机产业的迅猛发展促进了低空开放,形成了国内外城市超低空物流运输的浪潮,然而,现有的航迹规划算法没有考虑空域的划分方式与运行规则,不适用于城市超低空物流场景下多无人机的协同航迹规划,桎梏了超低空物流行业的发展。针对该问题... 详细信息

无人机产业的迅猛发展促进了低空开放,形成了国内外城市超低空物流运输的浪潮,然而,现有的航迹规划算法没有考虑空域的划分方式与运行规则,不适用于城市超低空物流场景下多无人机的协同航迹规划,桎梏了超低空物流行业的发展。针对该问题,从实际需求出发,在空域高度层架构的基础上探索适用于城市超低空物流场景的多无人机协同航迹规划方法。将原问题分解为无人机-高度层任务分配与多无人机单高度层协同航迹规划两个相互耦合的子问题,并分别运用基于知识图谱的任务分配解法与基于粒子群算法的改进人工势场法对两个子问题进行求解。仿真实验表明,该方法在求解单高度层协同航迹规划子问题中不但能够避免传统方法的固有缺陷,平均迭代次数相较于对比方法也减少了62.09%;同时,仿真结果也表明所提方法可以快速鲁棒的解决原问题,为城市超低空物流场景提供了切实可行的多机航迹规划方法。

关键词：航迹规划任务分配多无人机知识图谱人工势场粒子群算法

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