检索结果-内蒙古大学图书馆

科研管理 2025年

作者：程中华韩乐乐李廉水南京信息工程大学管理工程学院南京信息工程大学中国制造业发展研究院

数字创新对强化企业竞争力、驱动价值链升级极为关键，数据交易则在加速数据高价值转化、助力数字创新突破中发挥重要作用。本文基于2010—2022年上市公司数据，使用爬虫技术、文本分析以及人工识别等方法识别数据交易企业，并构建双重... 详细信息

数字创新对强化企业竞争力、驱动价值链升级极为关键，数据交易则在加速数据高价值转化、助力数字创新突破中发挥重要作用。本文基于2010—2022年上市公司数据，使用爬虫技术、文本分析以及人工识别等方法识别数据交易企业，并构建双重机器学习模型实证分析数据交易对企业数字创新的影响，进一步拓展了数据交易影响数字创新的微观效应和作用机制。研究结果表明：数据交易对企业数字创新具有显著正向影响，且这种正向影响在非国有企业、大规模企业、知识产权保护程度高以及数字基础设施强的企业中更强。机制分析显示数据交易通过知识溢出效应、要素配置效应和公司治理效应促进了企业数字创新。此外，供应方数据交易、数据服务交易以及直接数据交易方式促进企业数字创新更明显，且数据交易能够提高企业数字创新的质量。本研究对激励企业参与数据交易、做大做强数据要素市场、利用数据市场化推动企业数字创新具有重要启示。

关键词：数据交易企业数字创新知识溢出效应要素配置效应公司治理效应

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多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 97-111页

作者：王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像... 详细信息

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支,指导网络利用退化提示重构清晰的图像;模型主干设计基于上下文的残差采样模块,集成卷积注意力机制,综合目标的局部和全局信息;采用可分离大核多尺度特征提取模块,处理网络多尺度特征;引入小目标的专用检测头,增强小目标的检测精度。实验结果表明,在参数量仅为基线模型60%的情况下,该模型的检测精度提高了2.4个百分点,平均精度(mAP)提高了2.04个百分点,模型检测效果优于其他经典模型,具备卓越的性能。

关键词：多任务学习目标检测无人机图像复杂天气提示学习去噪模型

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脆弱性视角下异质应急储备库选址-分配研究

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系统科学与数学 2025年第4期 1044-1063页

作者：朱莉杨耀星储德水胡晨可南京信息工程大学管理工程学院南京信息工程大学风险治理与应急决策研究院

探究应急物流网络里各节点与边的异质性特性,对于优化整个应急体系中选址和分配优化方案有重要影响.首先,面向备灾阶段,基于复杂网络理论选择以节点脆弱性指征来刻画各应急储备库异质性,且将各应急储备库之间以及储备库与各受灾需求点... 详细信息

探究应急物流网络里各节点与边的异质性特性,对于优化整个应急体系中选址和分配优化方案有重要影响.首先,面向备灾阶段,基于复杂网络理论选择以节点脆弱性指征来刻画各应急储备库异质性,且将各应急储备库之间以及储备库与各受灾需求点之间运输连接边的脆弱性指标纳入应急选址-分配决策过程来考量,构建一个综合权衡应急脆弱性、分配效率性和成本经济性的多目标选址-分配模型.接着,以江苏省覆盖13个地级市的应急物资储备网络为实证背景,设计NSGA-Ⅱ算法对所构模型实施案例仿真求解和关键参数分析,并将求解结果与不考虑异质脆弱性的选址-分配方案进行对比讨论.仿真分析表明:脆弱性视角下异质应急储备库选址-分配优化方案不仅在成本控制和分配效率上表现良好,更能显著提升整个应急物流网络的稳定性与韧性.研究结果为应急决策者做好备灾规划提供有益参考.

关键词：应急物流选址-分配脆弱性多目标优化 NSGA-Ⅱ算法

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智慧医疗情境下四方主体隐私行为的交互机理及演化趋势研究

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现代情报 2025年第1期45卷 135-149页

作者：朱光吴晗逸刘雯南京信息工程大学风险治理与应急决策研究院江苏南京210044 南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044

[目的/意义]本文针对智慧医疗情境下隐私行为研究在博弈主体、模型参数等方面的不足,探寻患者、医疗机构、智慧医疗平台和政府四方主体之间的隐私行为交互机理与演化趋势。[方法/过程]基于演化博弈理论,构建患者、医疗机构、智慧医疗平... 详细信息

[目的/意义]本文针对智慧医疗情境下隐私行为研究在博弈主体、模型参数等方面的不足,探寻患者、医疗机构、智慧医疗平台和政府四方主体之间的隐私行为交互机理与演化趋势。[方法/过程]基于演化博弈理论,构建患者、医疗机构、智慧医疗平台和政府四方博弈模型。根据不同参数调节下各方行为策略的收益、成本、损失等计算收益矩阵,求解主体的演化稳定策略,并考虑不同因素对主体行为策略及系统稳定状态的影响。[结果/结论]患者的隐私披露行为与披露隐私后获得的服务收益密切相关,医疗机构的隐私保护投入成本和隐私泄露概率对其隐私保护行为有显著影响,智慧医疗平台的政府奖惩、罚款收益和投入成本是影响其严格管理行为的关键因素,政府的监管行为与奖惩机制等因素密切相关。通过应用本文模型和方法,可以动态调整隐私保护机制,明确各方职责,推动智慧医疗可持续健康发展。

关键词：智慧医疗演化博弈隐私行为患者医疗机构智慧医疗平台政府

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面向鱼眼摄像头目标检测的轻量级网络

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 431-445页

作者：王新蕾廖晨旭王硕肖瑞林南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

鱼眼摄像头较普通摄像头检测相同场景时,部署成本更低,但要达到精准检测鱼眼图像中畸变目标的目的,就需要增加计算量。针对这种鱼眼图像检测精度和推理速度不能兼得的问题,提出一种改进的YOLOv8m鱼眼图像目标检测模型(Fisheye-YOLOv8)... 详细信息

鱼眼摄像头较普通摄像头检测相同场景时,部署成本更低,但要达到精准检测鱼眼图像中畸变目标的目的,就需要增加计算量。针对这种鱼眼图像检测精度和推理速度不能兼得的问题,提出一种改进的YOLOv8m鱼眼图像目标检测模型(Fisheye-YOLOv8)。首先,提出Faster-EMA模块,通过融合轻量级卷积和多尺度注意力,减少特征提取中的延时和复杂度;然后,设计了RFA-BiFPN结构,基于参数共享机制,通过感受野注意力和加权双向金字塔结构,同时提高检测速度和精度;其次,提出轻量级检测头G-LHead,减少了模型参数量和复杂度;最后,引入LAMP剪枝算法,在提高识别精度和推理速度间取得平衡。实验结果表明,Fisheye-YOLOv8在Fisheye8K和WoodScape数据集上的平均精度均值(mAP)达到60.5%和59.7%,较YOLOv8m提升了2.2百分点和1.2百分点,参数量与计算量仅为YOLOv8m的20.5%和29.7%,检测速度达到118 frame/s,满足实时性要求,相较于其他模型,更适合在鱼眼摄像头上部署。

关键词：鱼眼摄像头轻量级网络 YOLOv8m 参数共享机制剪枝

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基于YOLOv5改进的航拍图像目标检测算法

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系统仿真学报 2025年第2期37卷 551-562页

作者：郭业才孙京东 Amitave Saha 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

为解决小目标检测方法检测精度低、误检率高和漏检率高等问题,提出了FSD-YOLOv5算法,在YOLOv5算法的基础上进行了三方面的改进:用FocalEIoU代替了CIoU,提高了模型收敛速度和回归精度;针对CNN架构的缺陷,采用了一种新的CNN构建模块SPD-Co... 详细信息

为解决小目标检测方法检测精度低、误检率高和漏检率高等问题,提出了FSD-YOLOv5算法,在YOLOv5算法的基础上进行了三方面的改进:用FocalEIoU代替了CIoU,提高了模型收敛速度和回归精度;针对CNN架构的缺陷,采用了一种新的CNN构建模块SPD-Conv;针对卷积神经网络降采样导致的特征图中小目标信息减少或丢失的问题,引入了特征重用来增加特征图中小目标的特征信息。仿真结果表明:FSD-YOLOv5的检测准确率为36.3%,比原算法提高了2.4%。

关键词： YOLOv5 FocalEIoU SPD-Conv 密集卷积网络航拍图像检测

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智能超表面辅助多用户系统的通用低复杂度波束成形设计

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 128-137页

作者：陈晓施建锋朱建月潘存华南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 东南大学移动通信国家重点实验室南京210096

针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题,该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先,分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次,利用波束导向矢量近似... 详细信息

针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题,该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先,分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次,利用波束导向矢量近似正交性设计RIS反射矩阵,进一步利用迫零方法设计基站发射波束成形,并对多用户进行功率分配优化。最后,讨论该方案适用性并对比该方案的计算复杂度相比现有方案降低了一个数量级。仿真结果表明,所提通用低复杂度波束成形设计可以获得较高和数据速率,并且采用最优功率分配可以进一步提高和数据速率。此外,仿真结果和理论分析都表明系统和数据速率随RIS位置的变化而变化,该结论为RIS位置的选择提供参考依据。

关键词：智能超表面波束成形和数据速率低复杂度

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大规模STAR-RIS辅助的近场ISAC传输方法

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 147-155页

作者：王小明李佳琪刘婷蒋锐徐友云南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044

同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境,有效提高无线通信系统性能,具有广阔的研究潜力。因此,该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法,并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进... 详细信息

同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境,有效提高无线通信系统性能,具有广阔的研究潜力。因此,该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法,并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进行优化。首先,搭建近场系统模型,分别推导基站、STAR-RIS、通信用户、感知目标与传感器之间的导向矢量。其次,通过设计基站发射波束成形矩阵、发射信号协方差矩阵和STAR-RIS透射反射系数,实现感知性能最优化。再次,针对非凸优化问题利用半正定松弛方法进行求解。仿真结果表明了所提出ISAC方案的有效性,以及近场额外距离自由度所带来的定位性能优势。

关键词：可重构智能表面通感一体化近场通信克拉美罗界

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基于ECA-1D-CNN的TDLAS的静脉用药浓度定量分析方法研究

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光谱学与光谱分析 2025年第5期45卷 1341-1347页

作者：朱永炳蔡玉琴蒋力耀雷春滕龙王德旺陶治南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学集成电路学院江苏南京210044 南京医科大学第一附属医院江苏南京210029

静脉用药溶质浓度的定量分析一直是静配中心药物检测的研究热点,但常规的调配和复核手段都是借助人工操作,存在药液浓度把控受限、人工复核压力繁重且低效等问题,因此提出一种对静脉药物溶质浓度准确、便捷、无损的检测方法显得至关重... 详细信息

静脉用药溶质浓度的定量分析一直是静配中心药物检测的研究热点,但常规的调配和复核手段都是借助人工操作,存在药液浓度把控受限、人工复核压力繁重且低效等问题,因此提出一种对静脉药物溶质浓度准确、便捷、无损的检测方法显得至关重要。由于传统的近红外光谱对低浓度液体检测有一定局限性,基于可调谐激光吸收光谱技术(TDLAS),研究了了一种基于高效注意力机制一维卷积神经网络(ECA-1D-CNN)的葡萄糖混合溶液浓度定量检测模型。为检测低浓度葡萄糖混合溶液,以TDLAS技术为基础,选择光强吸收率最高的980 nm波段作为激光器光源,通过光电传感器,获取药物浓度的透射光强信号,由锁相放大模块解调为二次谐波信号得到一共600个不同浓度的自建数据集,将样本按8∶2的比例划分为训练集和测试集。以600个药物浓度透射光强的二次谐波信号作为研究对象,采用ECA-1D-CNN进行葡萄糖混合溶液浓度的定量检测。该模型共有4个卷积层,均采用Relu激活函数激活,每个卷积层后添加1个BN层,每两个卷积层添加1个池化层,在第2个池化层后添加1个ECA,可以帮助网络模型更好地学习特征之间的关系,减少参数数量和改善模型的鲁棒性。首先,为了凸显1D-CNN模型的优势,使用相同的原始数据集在PCR、SVR、PLSR上进行建模并对比4种不同模型的预测效果。其次,在6种不同数据预处理的基础上,将ECA-1D-CNN模型与1D-CNN模型进行对比,以决定系数R2、绝对误差MAE、均方根误差RMSE作为评价指标来分析预测模型的泛化能力。结果表明,SG+Normalization预处理下的ECA-1D-CNN模型效果最优,该方法能够对6~30 mg·100 mL^(-1)的葡萄糖混合溶液浓度进行有效预测,其模型训练集R2可达到0.998,MAE为0.295,RMSE为0.343,测试集的R^(2)可达到0.993,MAE为0.498,RMSE为0.691。采用所提出的方法可以精准的预测静脉用药溶质的浓度,为智能化静配中心的无损检测提供了新的思路以及应用价值。

关键词：葡萄糖混合溶液 TDLAS 一维卷积神经网络高效通道注意力机制

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基于注意力机制的双卷积图像去噪网络

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电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 60-71页

作者：周先春吕梦楠芮旸唐彬鑫杜志亭陈玉泽南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet)... 详细信息

近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet),它由多尺度特征特征提取网络、双卷积神经网络及动态特征精炼注意力机制组成。多尺度特征提取网络通过不同尺度的卷积获取图像特征,提高灵活性。双卷积神经网络上下分支均采用跳跃连接及扩张卷积来增大感受野。动态特征精炼注意力机制增强特征表示的精度和区分能力。这种结构设计不仅扩大了感受野,还更有效地提取和融合图像特征,显著提升去噪效果。研究结果表明,与最先进的模型相比,提出的MA-DFRNet在所有对比的噪声水平下具有更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)值,PSNR提高了0.2 dB左右,SSIM提高了1%左右,对于噪声水平较高的图像更具鲁棒性,并且在视觉上更好地保留了图像细节,实现去噪和细节保留之间的平衡。

关键词：图像去噪卷积神经网络注意力机制跳跃连接多尺度特征提取网络

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