检索结果-内蒙古大学图书馆

中国现代教育装备 2020年第17期 6-9页

作者：张敏边胜琴郭茜王小妹崔晓龙北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

大数据时代的教育对以往教育思维方式产生了巨大的冲击和挑战,也带来了新的变革与机遇。北京科技大学计算机专业以学科设备修缮购置为契机,整合计算机教学资源,为学生提供更加系统、完整的实验课程体系,将大数据实验教学纳入到教学中,... 详细信息

大数据时代的教育对以往教育思维方式产生了巨大的冲击和挑战,也带来了新的变革与机遇。北京科技大学计算机专业以学科设备修缮购置为契机,整合计算机教学资源,为学生提供更加系统、完整的实验课程体系,将大数据实验教学纳入到教学中,搭建基于云计算和大数据技术的教学平台,同时构建大数据实验教学体系,使学生能够满足当前的人才需求,并促进计算机专业实验教学的发展。经过一年的教学实践,达到了较好的教学效果。

关键词：大数据云计算 Hadoop 实验教学平台建设

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基于深度学习和区域感知的多晶体显微组织图像分割方法

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中国体视学与图像分析 2020年第2期25卷 120-127页

作者：马博渊刘楚妮高鸣飞班晓娟黄海友王浩薛维华北京材料基因工程高精尖创新中心(北京科技大学) 材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学) 北京科技大学计算机与通信工程学院北京科技大学新材料技术研究院北京科技大学材料科学与工程学院北京100083 辽宁工程技术大学材料科学与工程学院辽宁阜新123099

材料微观组织结构表征是成分-工艺-组织-性能内禀关系研究中的重要环节。通常采用图像技术对材料显微组织图像进行处理和分析是获取材料微观组织结构特征的主要途径。本文针对材料组织图像分割任务,提出了一种基于深度学习和区域感知的... 详细信息

材料微观组织结构表征是成分-工艺-组织-性能内禀关系研究中的重要环节。通常采用图像技术对材料显微组织图像进行处理和分析是获取材料微观组织结构特征的主要途径。本文针对材料组织图像分割任务,提出了一种基于深度学习和区域感知的图像分割方法。通过将形状信息作为约束条件引入深度学习的损失函数中,驱使网络在训练过程中更加关注分割目标的形状特征,提升准确度。实验结果表明,本文提出的加权损失函数在4种基线模型上的性能均超过9种经典的损失函数加权方法。

关键词：显微组织多晶体材料图像分割深度学习区域感知

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基于风格迁移的双向孪生网络遥感变化检测

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计算机系统应用 2025年第4期34卷 76-89页

作者：史经业罗雅露张梦鸽支瑞聪刘吉强北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京科技大学计算机与通信工程学院北京10083 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

不同时间获取的同一区域的双时相遥感图像在风格上往往具有很大差异,大多数研究方法忽略了这个问题,导致在风格多样的数据集上应用时,模型的性能指标和可视化效果不尽如人意.为此,本文首先使用风格迁移模块针对某一时刻原始图像生成类... 详细信息

不同时间获取的同一区域的双时相遥感图像在风格上往往具有很大差异,大多数研究方法忽略了这个问题,导致在风格多样的数据集上应用时,模型的性能指标和可视化效果不尽如人意.为此,本文首先使用风格迁移模块针对某一时刻原始图像生成类似另一时刻风格的风格迁移图像.其次,提出了一种基于双向风格迁移的孪生对称差分特征金字塔网络(symmetrical difference feature pyramid network,SDFPNet),确定不同风格迁移方向对变化检测精度提升的影响程度.具体来说,将原始图像和风格迁移图像作为SDFPNet输入,使用两个孪生的轻量化网络和差分特征金字塔网络(difference feature pyramid network,DFPNet)同时进行参数优化,得到两个并行分支预测的变化图.为了减少变化像素点的误判,融合两个预测结果提升变化检测的准确性.在LEVIR-CD、CDD和SYSU-CD这3个数据集上通过实验证明,本文提出的基于双向风格迁移的SDFPNet在遥感变化检测任务上的评价指标优于SOTA(state-of-the-art)方法.尤其是在由于季节变化,风格差异较大的CDD和SYSU-CD数据集,在CDD数据集上检测精度达到99.37%,F2分数达到94.19%,SYSU-CD数据集上检测精度达到92.31%.有效解决了双时相图像风格差异大导致的变化检测精度不佳问题.

关键词：变化检测遥感影像风格迁移差分特征金字塔网络

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基于核超限学习机群组算法的交通拥堵预测

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计算机科学 2019年第11期46卷 241-246页

作者：邢一鸣班晓娟刘旭尹航沈晴北京科技大学计算机与通信工程学院北京100086 沈阳航空航天大学工程训练中心沈阳110136

城市交通拥堵预测是智能交通系统研究的重要内容之一。交通运行状态具有高度不确定性和复杂性,目前已经有多种基于神经网络的预测技术被引入交通预测领域中。然而,传统的神经网络具有训练时间长、易陷入过拟合和局部最优等缺点,这严重... 详细信息

城市交通拥堵预测是智能交通系统研究的重要内容之一。交通运行状态具有高度不确定性和复杂性,目前已经有多种基于神经网络的预测技术被引入交通预测领域中。然而,传统的神经网络具有训练时间长、易陷入过拟合和局部最优等缺点,这严重阻碍了神经网络在交通预测领域的大规模应用。超限学习机是一种新型的单隐层前馈神经网络,具有泛化能力强、训练速度快、产生唯一最优解等诸多优点。基于超限学习机算法,文中提出了核超限学习机群组算法,此算法由多个超限学习机子模型组成,每个子模型只负责某一类样本的学习,该算法使每一类样本均能达到全局最优,整体可以获得比超限学习机更高的预测准确率。实验结果表明,单进程的核超限学习机群组算法比超限学习机的训练时间稍短,但前者的准确率较后者提高了8%;相比其他流行的机器学习算法,核超限学习机群组算法的训练速度快、预测准确度高;经过核超限学习机群组算法预测的结果与实际情况较为符合,可靠性高,具有很强的实用价值。

关键词：核超限学习机群组交通拥堵预测神经网络

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基于视觉的机械臂手眼协调策略

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机器人技术与应用 2019年第6期 17-22页

作者：眭东亮郝若晶解仑李连鹏王志良北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

本文提出一种基于视觉的手眼协调策略(HEC,hand-eye-coordination)以及基于Adaboost级联分类的马克杯分类器训练方案,并采用固定摄像头与末端摄像头相配合对目标物进行识别定位。其中,固定摄像头为深度摄像头,采用HOG特征分类器与深度... 详细信息

本文提出一种基于视觉的手眼协调策略(HEC,hand-eye-coordination)以及基于Adaboost级联分类的马克杯分类器训练方案,并采用固定摄像头与末端摄像头相配合对目标物进行识别定位。其中,固定摄像头为深度摄像头,采用HOG特征分类器与深度图像配合的视觉算法识别目标物体并完成目标定位;末端摄像头为单目摄像头,借助CNN训练的颜色名称转换矩阵减少光照干扰,利用Canny边缘检测算法获取目标的平面二维姿态。最后利用ROS系统控制机械臂抓取目标物体,从而验证本文方案具有有效性和准确性。

关键词：机器人机械臂 HEC 策略 HOG 特征分类器目标定位

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二值网络的分阶段残差二值化算法

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计算机系统应用 2019年第1期28卷 38-46页

作者：任红萍陈敏捷王子豪杨春殷绪成北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

二值网络在速度、能耗、内存占用等方面优势明显,但会对深度网络模型造成较大的精度损失.为了解决上述问题,本文提出了二值网络的"分阶段残差二值化"优化算法,以得到精度更好的二值神经网络模型.本文将随机量化的方法与XNOR-... 详细信息

二值网络在速度、能耗、内存占用等方面优势明显,但会对深度网络模型造成较大的精度损失.为了解决上述问题,本文提出了二值网络的"分阶段残差二值化"优化算法,以得到精度更好的二值神经网络模型.本文将随机量化的方法与XNOR-net相结合,提出了两种改进算法"带有近似因子的随机权重二值化"和"确定权重二值化",以及一种全新的"分阶段残差二值化"的BNN训练优化算法,以得到接近全精度神经网络的识别准确率.实验表明,本文提出的"分阶段残差二值化"算法能够有效提升二值模型的训练精度,而且不会增加相关网络在测试过程中的计算量,从而保持了二值网络速度快、空间小、能耗低的优势.

关键词：深度学习二值网络随机量化高阶残差量化分阶段残差二值化

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面向对象程序设计课程定位的探索和实践

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计算机教育 2019年第5期 101-106页

作者：段世红姚琳何杰万亚东齐悦北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

面向对象程序设计课程是计算机及相关专业的必修课程,目前存在学不致用的问题,文章分析面向对象程序设计课程的定位,以一个真正有用的程序为主要课程目标,并对课程内容进行筛选和重组,围绕目标选择合适的应用案例,让学生学习软件开发过... 详细信息

面向对象程序设计课程是计算机及相关专业的必修课程,目前存在学不致用的问题,文章分析面向对象程序设计课程的定位,以一个真正有用的程序为主要课程目标,并对课程内容进行筛选和重组,围绕目标选择合适的应用案例,让学生学习软件开发过程中"真正"使用的开发技术和开发流程,最终对面向对象的各种技术知其然,并知其所以然。

关键词：面向对象技术案例教学程序设计程序语言

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基于GSOP的正交不平衡损伤估计算法研究

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通信学报 2018年第9期39卷 129-134页

作者：周娴高天宇霍佳皓申晓杰卢东旭皇甫伟涂佳静隆克平北京科技大学计算机与通信工程学院人工智能研究院北京100083

为实现高速光通信系统高效低成本测试的目标,基于施密特正交化过程(GSOP,Gram-Schmidt orthogonalizationprocedure),提出了一种适用于偏振复用—多进制正交幅度调制(PDM-MQAM)相干光通信系统的正交不平衡损伤估计(IQ-ImEstimation, IQ ... 详细信息

为实现高速光通信系统高效低成本测试的目标,基于施密特正交化过程(GSOP,Gram-Schmidt orthogonalizationprocedure),提出了一种适用于偏振复用—多进制正交幅度调制(PDM-MQAM)相干光通信系统的正交不平衡损伤估计(IQ-ImEstimation, IQ imbalance estimation)算法。根据同相信号和正交信号两路信号功率关系及相关性,设计幅度失配估计和相位失配估计2种方案。通过对34GBaudPDM-MQAM相干光通信系统进行仿真与实验,验证了IQ-ImEstimation算法的正确性和有效性。

关键词：正交不平衡损伤估计多进制正交幅度调制相干光通信系统数字信号处理

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基于出租车轨迹数据的车联网通信机会间隔模型

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北京邮电大学学报 2019年第3期42卷 91-97页

作者：皇甫伟杨心竹王欢胡晓彦北京科技大学计算机与通信工程学院人工智能研究院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083 中国移动通信集团设计院有限公司北京100080

针对车联网中车辆间相遇机会间隔的统计分布模型及其参数估计问题,基于北京市出租车轨迹大数据,提出了基于栅格划分和地理哈希值索引的过滤查找方法和轨迹内插方法以高效提取车辆间的相遇机会时刻,进而对机会间隔进行统计建模、参数估... 详细信息

针对车联网中车辆间相遇机会间隔的统计分布模型及其参数估计问题,基于北京市出租车轨迹大数据,提出了基于栅格划分和地理哈希值索引的过滤查找方法和轨迹内插方法以高效提取车辆间的相遇机会时刻,进而对机会间隔进行统计建模、参数估计和假设检验.模型呈现分段分布,在小尺度时间间隔上呈指数分布,在大尺度间隔上呈对数正态分布,并具有重尾特征.

关键词：车联网机会网络通信机会间隔车辆密度统计模型

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案例实施与工具应用相结合的软件工程动手能力培养

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计算机教育 2019年第8期 150-153页

作者：孙昌爱北京科技大学计算机与通信工程学院

针对计算机类专业本科生在软件工程动手能力方面的欠缺问题,提出一种案例实施与工具应用相结合的提升动手能力的课程教学模式,以多门软件工程课程教学为例,介绍在计算机类专业本科生软件工程动手能力培养方面的实践,说明教学改革成效并... 详细信息

针对计算机类专业本科生在软件工程动手能力方面的欠缺问题,提出一种案例实施与工具应用相结合的提升动手能力的课程教学模式,以多门软件工程课程教学为例,介绍在计算机类专业本科生软件工程动手能力培养方面的实践,说明教学改革成效并给出建议。

关键词：教学改革动手能力案例实施工具教学软件工程教学

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