检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2014年第2期37卷 79-83页

作者：沈航白光伟谢珊珊唐振民南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京工业大学计算机科学与技术系南京210009 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210003

提出基于独占区域的无线传感器网络连通支配集算法.采用独占覆盖和延时等待规则,在每个节点维护的独占区域内限制支配节点数目,从而降低连通支配集的规模.根据节点剩余能量信息优化支配节点在整个网络拓扑中的分布,以提高能量使用效率... 详细信息

提出基于独占区域的无线传感器网络连通支配集算法.采用独占覆盖和延时等待规则,在每个节点维护的独占区域内限制支配节点数目,从而降低连通支配集的规模.根据节点剩余能量信息优化支配节点在整个网络拓扑中的分布,以提高能量使用效率和均衡网络负载.仿真结果表明,基于独占区域的无线传感器网络连通支配集能够显著降低连通支配集的规模,保证支配节点的分布均匀稀疏,同时延长整个网络的生命周期.

关键词：无线传感器网络虚拟骨干连通支配集独占区域

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一款基于ADS和HFSS的Wilkinson功率分配器设计与仿真

一款基于ADS和HFSS的Wilkinson功率分配器设计与仿真

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第十七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：孙虎李奇南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院

随着科技的不断进步,微波技术在雷达、天线、电磁兼容、医疗等领域取得了显著的发展。其中,功率分配器在微波电路中扮演着关键角色,能够将输入信号等功率分配成多路功率,并在正向使用时实现功率合成。该文设计的功分器工作频率范围为2～... 详细信息

随着科技的不断进步,微波技术在雷达、天线、电磁兼容、医疗等领域取得了显著的发展。其中,功率分配器在微波电路中扮演着关键角色,能够将输入信号等功率分配成多路功率,并在正向使用时实现功率合成。该文设计的功分器工作频率范围为2～4 GHz,通过HFSS和ADS仿真优化、器件选型和制造工艺等手段。由仿真计算的结果可以看出,所设计的功率分配器能够实现输入输出端口的驻波、插入损耗、输出端口隔离度以及相位一致性等关键性能指标。

关键词：功率分配器微波 HFSS 阻抗匹配

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基于eNSP的OSPFv3路由仿真设计与实现

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江苏科技信息 2020年第23期37卷 36-38页

作者：李双梅南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211222

随着IPv4地址的耗尽和国家大力推进IPv6的发展和部署,高校在本科教学中也应该提升IPv6相关知识内容的教学比例。学校结合实际情况,引入华为模拟器eNSP进行实践教学,设计了一系列IPv6相关的实验供学生学习。文章主要介绍了基于eNSP设计的... 详细信息

随着IPv4地址的耗尽和国家大力推进IPv6的发展和部署,高校在本科教学中也应该提升IPv6相关知识内容的教学比例。学校结合实际情况,引入华为模拟器eNSP进行实践教学,设计了一系列IPv6相关的实验供学生学习。文章主要介绍了基于eNSP设计的IPv6动态路由协议OSPFv3的配置和应用,帮助学生理解和掌握OSPFv3协议。

关键词： eNSP 模拟器 OSPFv3 IPv6

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基于自回归模型和LSTM的空气质量预测研究

基于自回归模型和LSTM的空气质量预测研究

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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：张伟华陆迎迎徐卫李奇南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院

随着网络建设的不断拓展,越来越多的场所也引入了物联网设备,为日常登记查询数据提供了便捷。由于PM数值变化呈现出非线性、时序性的特征,提出了用自回归模型（ARIMA）和长短期神经网络（LSTM）[1]结合的模型来对城市的PM值进行预测。... 详细信息

随着网络建设的不断拓展,越来越多的场所也引入了物联网设备,为日常登记查询数据提供了便捷。由于PM数值变化呈现出非线性、时序性的特征,提出了用自回归模型（ARIMA）和长短期神经网络（LSTM）[1]结合的模型来对城市的PM值进行预测。结果显示:LSTM相较于传统的RNN模型能够解决梯度消失和梯度爆炸的问题,能够处理分析更长时间的数据。且该文对PM值数据进行平稳性判断,判断其为非平稳单调序列后,将其差分变换为平稳序列后,采用自回归（ARIMA）模型,与其他模型（例如:AR,MA,ARMA）进行比较,准确度更高。

关键词：长短期记忆网络(LSTM) 自回归模型(ARIMA) 空气质量预测时间序列

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基于Matlab的数字图像边缘检测研究

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现代传输 2022年第3期 54-56页

作者：杨佳宇李奇杨小琴朱芳芳邓哲南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211200

本文依托Matlab对数字图像边缘检测进行研究,并介绍了四种基本边缘检测算子,分别是Sobel算子、Roberts算子、Log算子以及Canny算子,通过对同一灰度值图像进行处理,并且加入图像腐蚀膨胀操作,比较实验结果,并对其进行分析,对Matlab在数... 详细信息

本文依托Matlab对数字图像边缘检测进行研究,并介绍了四种基本边缘检测算子,分别是Sobel算子、Roberts算子、Log算子以及Canny算子,通过对同一灰度值图像进行处理,并且加入图像腐蚀膨胀操作,比较实验结果,并对其进行分析,对Matlab在数字图像边缘检测应用于生活实际中提供一定的参考。

关键词： Matlab 边缘检测数字图像算子

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计算机网络课程线上线下混合式教学模式构建与实践探究

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电脑知识与技术 2024年第6期20卷 166-168,180页

作者：李双梅黄承宁南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211222

结合计算机网络课程的特点以及工程教育专业认证的人才培养理念,持续深化计算机网络课程教学改革。依据本校具体教学情况,构建并实践了基于OBE理念的线上线下混合式教学模式,在实际教学活动中取得了良好的教学效果。

关键词：计算机网络 OBE理念混合式教学教学改革

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基于SprngBoot的智超社区的设计与实现

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电子制作 2023年第15期31卷 74-77页

作者：韦潇婧王兆驿谢青松路康伟乔雨南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211200

随着Web技术的不断发展和普及,利用网络进行信息获取和发布已成为人们日常社交的重要方式之一。本文基于社区文化交流的需求与特i色,设计了一个面向i社区的信息交流分享平台。本平台采用前后端l分离的j形式进行设计:其中,后台以Java作... 详细信息

随着Web技术的不断发展和普及,利用网络进行信息获取和发布已成为人们日常社交的重要方式之一。本文基于社区文化交流的需求与特i色,设计了一个面向i社区的信息交流分享平台。本平台采用前后端l分离的j形式进行设计:其中,后台以Java作为程序设计语言,基于Sprng Boot框架和Mybats框架进行编码;前端则利用Bootstrap+Thymeeaf+供用户使用。本项目操作简捷、功能完善,能够为社区的居民提供了方便及时的信息交流平台。

关键词： Java Web SpringBoot框架 Bootstrap框架社区交流

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基于MATLAB和FPGA的DDS发生器的设计与实现

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信息与电脑 2021年第2期33卷 80-82页

作者：李奇黄大胜李倩缪露露南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211800

针对专用DDS芯片存在功能单一等缺点,本文提出基于MATLAB和FPGA的DDS发生器的设计方案。该方案利用MATLAB强大的计算能力对信号波形相位点对应的幅值进行预先计算,调用Usart接收模块功能将MATLAB接收的数据固化到FPGA的RAM中,再通过相... 详细信息

针对专用DDS芯片存在功能单一等缺点,本文提出基于MATLAB和FPGA的DDS发生器的设计方案。该方案利用MATLAB强大的计算能力对信号波形相位点对应的幅值进行预先计算,调用Usart接收模块功能将MATLAB接收的数据固化到FPGA的RAM中,再通过相位在波表中查找幅值,可通过虚拟仪器ADALM2000查看输出的任意周期波形。

关键词： MATLAB FPGA DAC DDS RAM

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基于教师职业能力智能评估系统的设计与实现

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新一代信息技术 2022年第2期5卷 13-16页

作者：刘泽骁李娟高业鹏南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京210044

教师职业能力智能评估系统旨在开发一套基于云平台的教师职业能力智能评估系统.系统为教师个人及管理部门提供教学、科研、学生指导等职业能力的评估及分析功能,教师可通过该系统进行个人工作量记录,系统根据管理文件进行智能化计算与预... 详细信息

教师职业能力智能评估系统旨在开发一套基于云平台的教师职业能力智能评估系统.系统为教师个人及管理部门提供教学、科研、学生指导等职业能力的评估及分析功能,教师可通过该系统进行个人工作量记录,系统根据管理文件进行智能化计算与预测.管理部门对个人提交数据进行审核确认.系统进行智能分析,按照需要自定义生成各种报表.通过该系统,可以为教师职业能力提升提供科学依据.

关键词： Node.js vue B/S架构工作量评估

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基于Keras卷积神经的肺炎识别研究应用

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微型电脑应用 2024年第10期40卷 227-231页

作者：孙自梅南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京210000

以TensorFlow为框架,以Keras为高阶应用程序接口,使用卷积神经网络作为训练模型,设计一套快速有效针对病毒性肺炎的识别系统。主要采用卷积神经网络模拟人的大脑不断学习辨别的过程,包括对图片的预处理、特征提取、数据归一化、模型搭建... 详细信息

以TensorFlow为框架,以Keras为高阶应用程序接口,使用卷积神经网络作为训练模型,设计一套快速有效针对病毒性肺炎的识别系统。主要采用卷积神经网络模拟人的大脑不断学习辨别的过程,包括对图片的预处理、特征提取、数据归一化、模型搭建、TensorBoard集验证、图形化展示等。肺炎识别系统通过采集肺部CT图像,经过图片预处理后进入卷积神经网络训练,再经过验证集的验证,识别病毒性肺炎,其准确率高达90%。为了进一步提高检测精准度,通过调整Dropout参数,使病毒性肺炎识别的准确率提升到了98%左右,此改进方法取得了较大的进步。

关键词： Keras 卷积神经网络训练模型肺部CT图像

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