检索结果-内蒙古大学图书馆

工程科学学报 2025年第4期47卷 837-849页

作者：殷雪艳石飞飞王进强宁焕生北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室乌鲁木齐830023

网络病指的是因过度使用互联网或电子设备,导致身体和心理上的一系列问题,例如眼睛疲劳、焦虑症等.随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,长时间使用电脑屏幕和手机导致的网络病已成为影响人们健康的一大问题.热疗法作为治疗网络病的... 详细信息

网络病指的是因过度使用互联网或电子设备,导致身体和心理上的一系列问题,例如眼睛疲劳、焦虑症等.随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,长时间使用电脑屏幕和手机导致的网络病已成为影响人们健康的一大问题.热疗法作为治疗网络病的重要方法之一,精准控制热疗温度是关键,但受医师经验差异的限制,其推广受到制约.热疗机器人基于深度学习技术精准识别热疗区域,通过温控系统实时调节温度,具有操作稳定、精准和高效等优点,能够提高热疗法的安全率,并能够避免一些人为因素带来的风险.本文围绕国内外热疗机器人在网络病治疗中的应用现状进行分析,在此基础上,阐述了热疗技术、目标区域导航与定位技术、机器人结构设计和安全保护技术等四方面关键技术,并分析目前存在的不足,系统展望了该技术在网络病治疗中的发展趋势.

关键词：网络病热疗机器人导航与定位安全保护

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深度神经网络模型量化方法综述

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工程科学学报 2023年第10期45卷 1613-1629页

作者：杨春张睿尧黄泷遆书童林金辉董志伟陈松路刘艳殷绪成北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学−亿智电子人工智能联合实验室北京100083

近年来,利用大型预训练模型来提高深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等具体任务下的泛化能力和性能,逐渐成为基于深度学习的人工智能技术与应用的发展趋势.虽然这些深度神经网络模型表现优异,但是由于模型的结构复杂、参数量庞... 详细信息

近年来,利用大型预训练模型来提高深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等具体任务下的泛化能力和性能,逐渐成为基于深度学习的人工智能技术与应用的发展趋势.虽然这些深度神经网络模型表现优异,但是由于模型的结构复杂、参数量庞大与计算成本极高,使得它们仍然难以被部署在如家电或智能手机等资源受限的边缘及端侧硬件平台上,这很大程度上阻碍了人工智能技术的应用.因此,模型压缩与加速技术一直都是深度神经网络模型大规模商业化应用推广的关键问题之一.当前在多种模型压缩与加速方案中,模型量化是其中主要的有效方法之一.模型量化技术可以通过减少深度神经网络模型参数的位宽和中间过程特征图的位宽,从而达到压缩加速深度神经网络的目的,使量化后的网络能够部署在资源有限的边缘设备上,然而,由于量化会导致信息的大量丢失,如何在保证模型任务精度条件下实现模型量化已经成为热点问题.另外,因硬件设备以及应用场景的不同,模型量化技术已经发展成为一个多分支的研究问题.通过全面地调研不同角度下模型量化相关技术现状,并且深入地总结归纳不同方法的优缺点,可以发现量化技术目前仍然存在的问题,并为未来可能的发展指明方向.

关键词：深度神经网络模型压缩与加速模型量化量化感知训练后训练量化混合精度量化

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基于零知识证明的智能合约投票系统设计与实现

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工程科学学报 2023年第4期45卷 632-642页

作者：殷红建朱岩王静郭光来陈娥北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 海信集团控股股份有限公司青岛266071

作为一种具有法律约束力的程序,智能合约为电子投票系统提供了可信执行平台.然而,由于合约部署在公开透明的区块链上,这将为投票内容的有效性与隐私性带来巨大威胁.为了解决上述问题,基于交互式零知识证明技术设计了智能合约投票系统.首... 详细信息

作为一种具有法律约束力的程序,智能合约为电子投票系统提供了可信执行平台.然而,由于合约部署在公开透明的区块链上,这将为投票内容的有效性与隐私性带来巨大威胁.为了解决上述问题,基于交互式零知识证明技术设计了智能合约投票系统.首先,提出了一个新的交互式零知识集合成员关系证明协议,使得投票者在不泄露投票内容的前提下,完成对投票内容有效性的验证,从而避免无效选票对投票系统的影响.其次,本文通过智能合约规范语言SPESC对投票合约进行描述并对投票各个阶段的触发条件进行限定,通过将合约以JAR包形式上传至区块链,实现智能合约投票系统的部署和自动化执行.最后,对智能合约投票系统的性能进行分析,实验结果表明该系统投票和计票阶段均可高效实施,为密码协议构造技术与智能合约投票系统的有效结合提供参考.

关键词：零知识证明智能合约投票系统同态加密隐私保护

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面向工业自动化的5G与TSN协同关键技术

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工程科学学报 2022年第6期44卷 1044-1052页

作者：李卫孙雷王健全马彰超北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083

面向工业制造领域数字化、网络化及智能化转型需求,简要介绍了时间敏感网络的起源及发展现状,并针对第三代合作伙伴计划(3GPP)中5G支持TSN的标准研究进行了阐述,重点针对5G与TSN协同面临的技术挑战进行了分析,进一步阐述两种异构网络间... 详细信息

面向工业制造领域数字化、网络化及智能化转型需求,简要介绍了时间敏感网络的起源及发展现状,并针对第三代合作伙伴计划(3GPP)中5G支持TSN的标准研究进行了阐述,重点针对5G与TSN协同面临的技术挑战进行了分析,进一步阐述两种异构网络间协同所需的时间同步、连接增强及统一资源管理等关键技术,最后给出5G-TSN协同网络在智能工厂中的应用场景,旨在深化推动5G融入工业控制领域,实现5G先进信息通信技术与工业应用的深入融合.

关键词：第五代移动通信网络时间敏感网络工业互联网 5G与TSN协同传输智能工厂

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基于Jaya-DA算法的太阳电池模型参数辨识

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太阳能学报 2022年第2期43卷 198-202页

作者：曾一婕王龙黄超北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

为提升太阳电池模型参数辨识的准确率,该文提出基于Jaya算法与蜻蜓算法相融合的辨识方法,运用Jaya算法进行初步全局搜索,并结合蜻蜓算法进行局部搜索最优解,使算法收敛精度得到有效提升。研究结果表明:运用Jaya-DA算法求得太阳电池模型... 详细信息

为提升太阳电池模型参数辨识的准确率,该文提出基于Jaya算法与蜻蜓算法相融合的辨识方法,运用Jaya算法进行初步全局搜索,并结合蜻蜓算法进行局部搜索最优解,使算法收敛精度得到有效提升。研究结果表明:运用Jaya-DA算法求得太阳电池模型的电流均方根误差为9.861×10^(-4),相较于单一使用Jaya算法、蜻蜓算法、人工蜂群算法、粒子群算法,该方法所得结果均方根误差更小,可更准确地确定太阳电池模型参数。

关键词：太阳电池模型参数辨识 Jaya算法蜻蜓算法

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面向边缘智能的协同训练研究进展

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工程科学学报 2023年第8期45卷 1400-1416页

作者：王睿王岩尹朴齐建鹏孙叶桃李倩张易达张梅奎北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国人民解放军总医院北京100039

随着万物互联时代的快速到来,海量的数据资源在边缘侧产生,使得基于云计算的传统分布式训练面临网络负载大、能耗高、隐私安全等问题.在此背景下,边缘智能应运而生.边缘智能协同训练作为关键环节,在边缘侧辅助或实现机器学习模型的分布... 详细信息

随着万物互联时代的快速到来,海量的数据资源在边缘侧产生,使得基于云计算的传统分布式训练面临网络负载大、能耗高、隐私安全等问题.在此背景下,边缘智能应运而生.边缘智能协同训练作为关键环节,在边缘侧辅助或实现机器学习模型的分布式训练,成为边缘智能研究的一大热点.然而,边缘智能需要协调大量的边缘节点进行机器模型的训练,在边缘场景中存在诸多挑战.因此,通过充分调研现有边缘智能协同训练研究基础,从整体架构和核心模块两方面总结现有的关键技术,围绕边缘智能协同训练在设备异构、设备资源受限和网络环境不稳定等边缘场景下进行训练的挑战及解决方案;从边缘智能协同训练的整体架构和核心模块两大方面进行介绍与总结,关注边缘设备之间的交互框架和大量边缘设备协同训练神经网络模型参数更新问题.最后分析和总结了边缘协同训练存在的诸多挑战和未来展望.

关键词：云计算边缘智能协同训练边缘计算机器学习分布式训练

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基于改进Mask R-CNN的矿石类型检测算法

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烧结球团 2024年第2期49卷 65-73,106页

作者：肖成勇李擎栗辉王莉陈子一张德政车伟杰北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤... 详细信息

针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤:①使用ResNetV1d-50提取矿石图像各阶段的特征图,并在主干网络中加入可变形卷积以便增强异形矿石的特征;②改进FPN,通过在主干网络的C5特征层加入特征残差模块,并融合到P5特征层,得到具有更强语义信息的多尺度特征图;③改进RPN,设计自适应的正样本IOU选取方案来匹配宽高比异常的矿石,进一步提高异形矿石的识别精度;④在RoIAlign网络基础上加入Global-Context,以提高小矿石的检测能力;⑤在数据增强和训练技巧方面对模型进行改进。结果表明,本文算法的平均精度为67.92%,平均交并比为63.54%,分别比基准模型提高了13.67%和9.71%。本文研究方法在矿石类型识别领域具有较好的应用价值。

关键词： Mask R-CNN 矿石类型识别可变形卷积训练技巧

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面向工业时敏业务的5G TSN融合网络切片资源调度

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电信科学 2024年第3期40卷 53-63页

作者：管婉青刘诺言李卫付美霞张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征... 详细信息

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征差异划分工业业务流的类型,设计了一种适配周期性时敏业务和突发性时敏业务的网络切片资源调度策略,提出了基于均匀分布的资源分区调度算法。所提方法通过控制资源预留和资源抢占,在优化无线资源使用的同时,保障了工业业务流的时延,满足了移动业务的传输速率需求。最后,通过仿真实验验证了所提方法在提升业务需求满足度和资源利用率方面的有效性。

关键词： 5G TSN融合网络资源调度网络切片时延敏感类业务

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多极化层析SAR植被高度反演基线融合方法

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中国科学：信息科学 2023年第3期53卷 606-621页

作者：邢成杨健殷君君张瞻婕清华大学电子工程系北京100084 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

植被高度反演属于森林定量遥感,在森林测绘、资源评估和生态监测等领域发挥着重要作用.本文基于多极化层析SAR数据进行基线融合植被高度反演,将森林散射相干模型推广到高维空间,通过复数域到幅度–相位域的转化降低模型非线性度,并提出... 详细信息

植被高度反演属于森林定量遥感,在森林测绘、资源评估和生态监测等领域发挥着重要作用.本文基于多极化层析SAR数据进行基线融合植被高度反演,将森林散射相干模型推广到高维空间,通过复数域到幅度–相位域的转化降低模型非线性度,并提出了基于相干分布方差的广义幅相距离,进而发展了多基线联合参数反演方法.本文通过实测P波段极化层析SAR数据对所提方法进行了验证,同时将其与单基线反演法、基线选择法和欧式距离融合法进行了对比分析.实验结果表明,本文所提方法的反演结果与激光雷达获取的高度图相比,相关性更强,均方根误差更低,显著提高了植被高度反演的精度和稳定性.

关键词：森林遥感极化层析SAR 植被高度反演多基线融合

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学习流体仿真中的高效长时序运动预测

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系统仿真学报 2023年第3期35卷 435-453页

作者：朱静远马惠敏袁坚清华大学电子工程系北京100084 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

快速准确的进行流体仿真是一个具有挑战性的任务,基于传统方法的流体仿真需要消耗大量的计算资源以获得准确的结果。深度学习方法快速发展,为基于数据的流体仿真和生成提供了可能。提出一种基于单帧的浓度场和一个序列的先验速度场的长... 详细信息

快速准确的进行流体仿真是一个具有挑战性的任务,基于传统方法的流体仿真需要消耗大量的计算资源以获得准确的结果。深度学习方法快速发展,为基于数据的流体仿真和生成提供了可能。提出一种基于单帧的浓度场和一个序列的先验速度场的长时序流体仿真运动预测算法。这一模型专注于将通过神经网络预测的速度和密度场基于纳维-斯托克斯方程获得的仿真数据在宏观尺度上进行匹配。通过使用基于全卷积U型网络的自动编码器和基于LSTM网络的时序预测子网络,本文模型在时间演化过程中更好地保持了视觉宏观相似性,并实现了显著的计算速度提升。本文方法实现了对流体场演化的宏观分布的准确和快速的长时序运动预测。在一系列二维和三维的仿真数据的基准测试上证明了本文算法的有效性和高效性。

关键词：运动预测流体长时序高效学习算法

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