检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2022年第7期28卷 1953-1965页

作者：高士根周敏郑伟张林鍹张斌宋海锋吴兴堂李妮王昆玉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 北京交通大学国家轨道交通安全评估研究中心北京100044 清华大学国家计算机集成制造系统工程技术研究中心北京100084 中国铁道科学研究院金属及化学研究所北京100081 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083

大数据、工业物联网、人工智能等使能技术的发展促进了数字孪生与高端装备运维的深度融合,使得传统的“定期修”“故障修”运维模式向“预防修”“状态修”智能运维模式的升级,成为高端装备智能运维领域的研究热点。数字孪生充分利用机... 详细信息

大数据、工业物联网、人工智能等使能技术的发展促进了数字孪生与高端装备运维的深度融合,使得传统的“定期修”“故障修”运维模式向“预防修”“状态修”智能运维模式的升级,成为高端装备智能运维领域的研究热点。数字孪生充分利用机理模型、实时传感数据、历史数据以及专家知识等信息,集成多学科、多变量、多层次、多尺度、多粒度、多概率的建模仿真过程,准确表征数据特征并进行高效精准的计算分析,实现虚实空间的高精度、高可靠、高可信的映射及演化,为实际物理系统的状态评估、故障预警与运维决策提供支持。对数字孪生技术在高端装备智能运维领域的发展现状、关键技术及工程应用等进行了梳理,并对未来的挑战与难点进行了总结展望。

关键词：数字孪生高端装备智能运维故障诊断故障预警

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基于GEO数据库肝细胞癌相关基因的生物信息学分析

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沈阳医学院学报 2022年第2期24卷 200-208页

作者：孙欣颖李洋杰安小成刘洪李权陈曦王正东沈阳医学院沈阳医学院基础医学院沈阳医学院医学信息工程学院计算机教研室沈阳医学院基础医学院解剖学教研室

目的:通过生物信息学方法筛选肝细胞癌的关键基因,探索其发病机制。方法:从GEO数据库下载肝细胞癌基因的芯片数据,经过GEO2R分析筛选差异表达基因后,通过DAVID在线分析差异基因的功能注释、通路分析,通过STRING数据库、Cytoscape软件进... 详细信息

目的:通过生物信息学方法筛选肝细胞癌的关键基因,探索其发病机制。方法:从GEO数据库下载肝细胞癌基因的芯片数据,经过GEO2R分析筛选差异表达基因后,通过DAVID在线分析差异基因的功能注释、通路分析,通过STRING数据库、Cytoscape软件进行蛋白质互作网络分析并筛选关键基因,基于Kaplan-MeierPlotter对关键基因进行生存分析,并通过GEPIA在线分析网站验证预后密切相关的基因在肝细胞癌及其对照组织中的表达情况。结果:经筛选获得21个关键基因与肝细胞癌的发生发展相关,其中CEP55、CDC20、ZWINT、TPX2、CDCA5、NCAPG、KIF20A与预后显著相关。结论:经生物信息学筛选获得的关键基因可作为潜在分子标志物进行临床相关研究,以期用于肝细胞癌的早期诊断和治疗靶点选择。

关键词： GEO数据库肝细胞癌生物信息学

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基于多头注意力网络的无监督跨媒体哈希检索

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中国科学：信息科学 2021年第12期51卷 2053-2068页

作者：李志欣凌锋唐振军马慧芳施智平广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室桂林541004 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 首都师范大学信息工程学院与交叉科学研究院北京100048

跨媒体哈希检索将不同媒体数据编码到公共二值哈希空间中,从而可以有效地测量不同模态样本之间的相关性.为了进一步提高检索性能,提出基于多头注意力网络的无监督跨媒体哈希检索方法.首先,利用多头注意力网络生成哈希码矩阵,使图像和文... 详细信息

跨媒体哈希检索将不同媒体数据编码到公共二值哈希空间中,从而可以有效地测量不同模态样本之间的相关性.为了进一步提高检索性能,提出基于多头注意力网络的无监督跨媒体哈希检索方法.首先,利用多头注意力网络生成哈希码矩阵,使图像和文本能获得更好的匹配.其次,构造一个辅助相似度矩阵,用以整合来自不同模态的原始邻域信息.通过辅助相似度矩阵与哈希码矩阵的协同学习,能够捕获不同模态之间和相同模态内部的潜在联系.此外,设计了两种损失函数训练网络模型,并使用批量归一化和更换哈希码生成函数的策略对模型进行优化,使模型的训练速度得到大幅提升.在3个数据集上的实验表明,本方法的平均性能比目前国际上先进的无监督方法有显著提升,充分证明了本方法的有效性和优越性.

关键词：卷积神经网络多头注意力网络跨媒体哈希检索无监督学习协同学习辅助相似度矩阵批量归一化

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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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提取时空特征的无监督时间序列异常检测

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计算机科学与应用 2022年第3期12卷 610-621页

作者：姜昊郭文明北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京新疆工程学院信息工程学院新疆乌鲁木齐

为解决web应用程序及服务中的异常自动发现问题,针对互联网运维中常用监控指标的异常检测提出了一种基于深度挖掘时空特征的时间序列异常检测模型。考虑到web服务场景中异常发现的时效性要求,模型加强了编码器对空间信息的建模能力。模... 详细信息

为解决web应用程序及服务中的异常自动发现问题,针对互联网运维中常用监控指标的异常检测提出了一种基于深度挖掘时空特征的时间序列异常检测模型。考虑到web服务场景中异常发现的时效性要求,模型加强了编码器对空间信息的建模能力。模型使用基于VGG+Bi-LSTM的编码器用于挖掘时序数据中时空特征,使用全连接神经网络与Bi-LSTM构成的解码器重构输入数据。异常判定模块基于重构结果与原始输入的偏离程度计算异常得分与发现异常。这是一种无监督、不需要对异常数据进行分布假设,是纯数据驱动的方法。基于重构输入数据的方式使其拥有发现不可预见错误的能力。充分挖掘时空特征使模型能够及时准确地发现异常。实验结果表明,模型相较于目前常用的时间序列异常检测模型具有更高的异常识别准确率。在公开数据集上的实验结果表明,模型召回率提高6%,F1-score提高0.04。

关键词： AIOps 异常检测时间序列时空特征

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Linux环境下基于gSOAP的WebService应用设计与实现

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电脑编程技巧与维护 2023年第7期 56-58,97页

作者：严竞雄南通理工学院计算机与信息工程学院江苏南通226002 南通市虚拟现实与云计算重点实验室江苏南通226002 南通理工学院物联网工程教研室江苏南通226002 南通理工学院计算机技术应用研究所江苏南通226002

WebService具有跨平台、低耦合、自包含的特征,可以使运行在不同软、硬件上的程序进行数据交换或集成,可以使用可扩展标记语言(XML)或JS对象标记(JSON)进行数据的描述和传递,可用于开发分布式交互操作的应用程序。近年来,WebService技... 详细信息

WebService具有跨平台、低耦合、自包含的特征,可以使运行在不同软、硬件上的程序进行数据交换或集成,可以使用可扩展标记语言(XML)或JS对象标记(JSON)进行数据的描述和传递,可用于开发分布式交互操作的应用程序。近年来,WebService技术可使不同的平台借助Web应用程序进行交互,使各平台之间协同工作,提升了系统的可用性。基于Linux环境开发、设计了一款基于gSOAP的WebService应用,实践表明,该系统运行稳定、实时性强、具有良好的跨平台特性。

关键词： Linux操作系统 Deepin操作系统 gSOAP工具包 WebService服务 Java语言

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一种基于RTMP协议认证访问方法的流媒体系统的设计与实现

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电脑知识与技术 2023年第29期19卷 13-15页

RTMP协议在视频直播、点播领域有着广泛和重要的应用,基于RTMP的流媒体协议具有低延迟、连接可靠、多路复用的特点。文章通过设计一种基于RTMP协议的鉴权接入方法,在客户端访问服务器时,提供鉴权密钥进行访问验证,如果验证通过则放行,... 详细信息

RTMP协议在视频直播、点播领域有着广泛和重要的应用,基于RTMP的流媒体协议具有低延迟、连接可靠、多路复用的特点。文章通过设计一种基于RTMP协议的鉴权接入方法,在客户端访问服务器时,提供鉴权密钥进行访问验证,如果验证通过则放行,不通过则拒绝连接,从而提高系统的安全性。

关键词： RTMP 令牌鉴权流媒体平台

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新冠疫情对我国NO2排放影响的时空分析

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中国环境科学 2021年第1期41卷 56-62页

作者：赵金环蔡坤李莘莘郑逢斌刘扬河南省空间信息处理工程实验室河南开封475004 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 河南省大数据分析与处理重点实验室河南开封475004

基于高分辨率的TROPOMI数据,分析了我国疫情爆发期的NO2空间分布情况,同时对比了疫情同比期和环比期不同地区的变化情况.分析表明,全国范围内NO2柱浓度的同比下降率和环比下降率分别为40.46%和50.09%,经济发达且人口稠密的城市群,排放... 详细信息

基于高分辨率的TROPOMI数据,分析了我国疫情爆发期的NO2空间分布情况,同时对比了疫情同比期和环比期不同地区的变化情况.分析表明,全国范围内NO2柱浓度的同比下降率和环比下降率分别为40.46%和50.09%,经济发达且人口稠密的城市群,排放量下降较为显著,其中江苏、河南、山东、浙江等NO2历史排放较高的省份受疫情影响更大.湖北省疫情期的NO2柱浓度绝对值(1.63×10^15molec/cm^2)在中东部省份属于最低位水平,同比和环比下降率也均在50%以上.相对来说,武汉、孝感等周边城市的影响远大于十堰、恩施等西部山区.地基国控站点的NO2质量浓度也显示了与卫星观测较一致的空间分布和变化趋势,证明了采用“自上而下”的遥感手段,可以对不同区域的大气污染排放强度和社会经济活动水平进行快速评估.

关键词： NO2柱浓度 TROPOMI 新冠肺炎疫情同比环比

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基于云平台和大数据技术的C语言编程实验教学平台设计与实现

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电脑编程技巧与维护 2023年第5期 72-76页

作者：严竞雄南通理工学院计算机与信息工程学院江苏南通226002 南通市虚拟现实与云计算重点实验室江苏南通2260023 南通理工学院物联网工程教研室江苏南通226002 南通理工学院计算机技术应用研究所江苏南通226002

针对C语言程序设计实验教学现状,提出了将大数据技术融入C语言程序设计实验教学,重点介绍了基于大数据技术的C语言编程操作,包括源代码文件的创建、编译、链接、运行等整个流程,与传统实验相比,基于云平台和大数据技术的C语言程序设计... 详细信息

针对C语言程序设计实验教学现状,提出了将大数据技术融入C语言程序设计实验教学,重点介绍了基于大数据技术的C语言编程操作,包括源代码文件的创建、编译、链接、运行等整个流程,与传统实验相比,基于云平台和大数据技术的C语言程序设计实验教学可以有效弥补传统实验教学中的弊端,提高学生的主观能动性和实践操作能力,从而达到提高实验教学质量的目的。

关键词：实验教学 Linux系统 C语言大数据 Hadoop分布式文件系统

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基于RDM-YOLOv3的头部检测

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激光与光电子学进展 2022年第8期59卷 424-433页

作者：刘竣文张永军李智赵勇冉新宇崔忠伟牛梦佳贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 北京大学深圳研究生院信息工程学院广东深圳518055 贵州师范学院大数据科学与智能工程研究院贵州贵阳550018

现有的通用检测方法在小目标检测上仍存在漏检率较高的问题。为了提高头部的检测率,在YOLOv3基础上提出了ResNet DenseNet MDC(Mixed Dilated Convolution)YOLOv3(RDMYOLOv3)目标检测网络。首先改进了YOLOv3的特征提取网络DarkNet53,提... 详细信息

现有的通用检测方法在小目标检测上仍存在漏检率较高的问题。为了提高头部的检测率,在YOLOv3基础上提出了ResNet DenseNet MDC(Mixed Dilated Convolution)YOLOv3(RDMYOLOv3)目标检测网络。首先改进了YOLOv3的特征提取网络DarkNet53,提出了一种基于ResNet和DenseNet的特征提取网络RDNet,以提取更多的语义信息。然后,使用不同膨胀率的空洞卷积对特征层进行采样,构建混合空洞卷积结构,提高对小目标的敏感度。使用RDMYOLOv3与其他方法在Brainwash数据集和HollywoodHeads数据集上进行对比实验,AP(Average Precision)值分别达到了93.1%和86.8%。所提方法的实验结果优于其他方法,对小目标的检测性能显著提升。

关键词：机器视觉头部检测小目标卷积神经网络特征提取网络 RDMYOLOv3

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