检索结果-内蒙古大学图书馆

传感器与微系统 2025年第2期44卷 119-122页

作者：顾文菁张轩姚镭上海大学通信与信息工程学院上海201800 上海矩智科技有限公司上海201800

随着神经科学的发展,降低单位通道所消耗的功耗和硅面积成为设计多通道植入式神经接口电路的关键。提出了一种在通道内使用低功耗比较器将模拟信号转化为带有神经动作电位(AP)特征的数字信号的方式来降低单位通道的功耗和面积,所提出的... 详细信息

随着神经科学的发展,降低单位通道所消耗的功耗和硅面积成为设计多通道植入式神经接口电路的关键。提出了一种在通道内使用低功耗比较器将模拟信号转化为带有神经动作电位(AP)特征的数字信号的方式来降低单位通道的功耗和面积,所提出的原型电路包括低噪声放大器、带通滤波器和比较器,在中芯国际(SMIC)0.18μm CMOS标准工艺下设计和制造,核心电路面积为0.039 mm^(2)。在实验室测试环境中,电路的中频增益为63.2 dB,在0.3~10 kHz带宽范围内的总等效输入噪声为6.1μVrms,噪声效率因子(NEF)为2.2,该电路能够识别18μVPP的信号,在1.8 V电源电压下的功耗仅为1.66μW。

关键词：神经信号采集IC 低功耗小面积低噪声放大器带通滤波器比较器

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面向军事物联网任务低时延需求的网内协同计算方法

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国防科技大学学报 2025年第1期47卷 147-157页

作者：任继军李瑞彪马步云任智源西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

为了解决军事物联网中传感数据在往返服务器应用层时的高通信时延消耗问题,提出一种面向低时延任务需求的多设备网内协同计算方法。该方法依托以P4交换机为核心的网络架构展开研究,采用基于P4程序的数据面编程策略来完成交换机内的数据... 详细信息

为了解决军事物联网中传感数据在往返服务器应用层时的高通信时延消耗问题,提出一种面向低时延任务需求的多设备网内协同计算方法。该方法依托以P4交换机为核心的网络架构展开研究,采用基于P4程序的数据面编程策略来完成交换机内的数据包处理。设计了一种任务映射策略,将任务集映射至交换机网络拓扑,实现任务在网络拓扑路径上边传输边计算的协同作业模式。之后构建时延优化模型以找到最佳映射结果,并通过异构最早完成时间算法进一步对任务进行了最佳调度。实验结果表明,当单个数据包的数据大小为1 000 Byte时,该方法的输出时延与本地服务和云服务相比分别降低约54.2%和72.1%。因此,所提出的方法有效降低了时延,为满足任务的低时延需求提供了切实可行的解决方案。

关键词：军事物联网协同计算 P4交换机任务映射

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面向SDN的攻击流量分配与负载均衡机制

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通信学报 2025年第3期46卷 74-93页

作者：李曼周华春徐琪邓双兴邹涛张汝云北京交通大学电子信息工程学院北京100044 之江实验室浙江杭州311121

为了解决软件定义网络(SDN)中传统流量分配算法无法有效识别分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种面向攻击流量的流量分配与负载均衡算法,将流量分配问题建模为马尔可夫决策过程,其中奖励函数考虑了资源消耗和时延。为了优化马尔... 详细信息

为了解决软件定义网络(SDN)中传统流量分配算法无法有效识别分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种面向攻击流量的流量分配与负载均衡算法,将流量分配问题建模为马尔可夫决策过程,其中奖励函数考虑了资源消耗和时延。为了优化马尔可夫决策过程,利用基于演员-评论家网络的负载均衡算法,根据流量特征和网络特征,智能分配流量到不同安全路径,以减轻攻击影响,降低负载和时延。实验结果表明,在自生成数据集和公开数据集下,所提算法的奖励值高于对比算法的,表明其在负载均衡方面的性能更优。在吞吐量方面展现出了较高的稳定性,其变化范围相对较小,波动范围为12.95~14.83 Mbit/s;在流量分布方面,所有路径上的流量分布都比较平均;在检测性能方面,识别攻击的平均加权精准率、平均加权召回率和平均加权F1分数分别达到90%、92%和94%。

关键词： SDN 流量分配负载均衡 DDoS攻击

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中国共产党全面从严治党把握历史主动的历史考察和经验启示

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中共石家庄市委党校学报 2025年第5期 28-33页

作者：陈云龙乔旭娟中共上海市黄浦区委党校党史党建教研室上海电子信息职业技术学院通信与信息工程学院

百余年来，中国共产党历经初步探索、艰辛探索、全面铺展到纵深推进等阶段，牢牢把握住全面从严治党的历史主动,以伟大的自我革命引领伟大社会革命。全面从严治党是以党的建设严峻形势为根本导向，坚持与时俱进；夯实政治、思想、组织... 详细信息

百余年来，中国共产党历经初步探索、艰辛探索、全面铺展到纵深推进等阶段，牢牢把握住全面从严治党的历史主动,以伟大的自我革命引领伟大社会革命。全面从严治党是以党的建设严峻形势为根本导向，坚持与时俱进；夯实政治、思想、组织、作风、纪律五大建设，坚持协同推进；党内政治文化涵养和制度建设有机结合，坚持标本兼治；以人民利益作为价值取向，坚持人民至上。全面从严治党必须毫不动摇维护党中央权威，坚持和加强党中央集中统一领导；必须完善党的自我革命制度规范体系，持之以恒推进全面从严治党；必须强化正风肃纪，持续开展学习教育，推进作风建设常态化长效化；必须坚持打铁必须自身硬，锻造忠诚干净担当的纪检监察铁军。

关键词：中国共产党全面从严治党历史主动历史考察经验启示

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基于红外可见光特征增强与融合的目标检测算法

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红外技术 2025年第3期47卷 385-394页

作者：李明禄王肖霞侯茂新杨风暴中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 智能信息控制技术山西省重点实验室山西太原030051 中兵智能创新研究院有限公司群体协同与自主实验室北京100072

为了应对复杂动态环境下红外与可见光双模态目标检测的挑战,特别是目标特征表达不足以及红外可见光特征在双模态融合中无法充分利用互补特征导致漏检和误检的问题,提出了一种用于目标检测的双分支特征增强与融合网络(Dual-Branch Featur... 详细信息

为了应对复杂动态环境下红外与可见光双模态目标检测的挑战,特别是目标特征表达不足以及红外可见光特征在双模态融合中无法充分利用互补特征导致漏检和误检的问题,提出了一种用于目标检测的双分支特征增强与融合网络(Dual-Branch Feature Enhancement and Fusion,DBEF-Net)。针对模型对红外和可见光特征关注度不足的问题,设计了一种特征交互增强模块,该模块能够有效地关注并增强双模态特征中的有用信息。同时,为了更有效地利用双模态的互补特征,采用基于Transformer的双模态融合网络,并引入交叉注意力机制,以实现模态间的深度融合。实验结果表明,在SYUGV数据集上,与现有双模态目标检测算法相比,本文方法的平均检测精度更高,处理速度也能满足实时检测的需求。

关键词：双模态图像目标检测特征融合深度学习注意力机制

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面向物联网的通感算智融合:关键技术与未来展望

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 888-908页

作者：王新奕费泽松周一青胡杰北京理工大学信息与电子学院北京100081 中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

智慧城市、智能工厂等物联网新兴业务对通信速率、感知精度、计算效率提出更高要求,算力网络的发展与通信网络内生感知与内生智能能力的挖掘为构建通信-感知-计算-智能融合的物联网奠定扎实基础。该文首先结合未来业务概述了物联网对通... 详细信息

智慧城市、智能工厂等物联网新兴业务对通信速率、感知精度、计算效率提出更高要求,算力网络的发展与通信网络内生感知与内生智能能力的挖掘为构建通信-感知-计算-智能融合的物联网奠定扎实基础。该文首先结合未来业务概述了物联网对通信、感知、计算、智能4个功能的需求;然后基于对物联网典型特征分析,阐述4项关键技术的技术原理、方法,提出通感算智一体物联网新范式,总结了相关技术的研究进展;最后探讨了技术挑战与未来研究方向。

关键词：通信-感知-计算-智能融合第6代移动通信系统物联网网络架构

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制图级矢量要素遥感智能解译的研究进展与展望

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地球信息科学学报 2025年第2期27卷 285-304页

作者：刘帝佑孔赟珑陈静波王晨昊孟瑜邓利高邓毓弸张正宋柯王志华初启凤中国科学院空天信息创新研究院国家遥感应用工程技术研究中心北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京101408 中国科学院地理科学与资源研究所地理信息科学与技术全国重点实验室北京100101 黑龙江地理信息工程院哈尔滨150086

【意义】制图级矢量要素提取是遥感智能解译可直接应用于真实场景的关键前提。【分析】尽管遥感观测技术和深度学习在遥感影像解译中取得了显著进步,但生产满足业务需求的矢量要素仍依赖大量人工目视解译和人机交互后处理。【进展】本... 详细信息

【意义】制图级矢量要素提取是遥感智能解译可直接应用于真实场景的关键前提。【分析】尽管遥感观测技术和深度学习在遥感影像解译中取得了显著进步,但生产满足业务需求的矢量要素仍依赖大量人工目视解译和人机交互后处理。【进展】本文基于公众测绘产品生产等业务场景的实际数据需求,深入分析了大量业务场景中遥感影像解译的不同地物矢量要素的规则约束,初步定义了能够直接满足行业需求的“制图级矢量要素”。围绕该定义,从矢量类型,地物形状,边界定位,面积、长度、宽度和角度大小,拓扑约束以及邻接约束这9个维度对制图级矢量要素规则集内容进行了归纳和分析,并从类别属性、位置准确性、拓扑准确性以及综合取舍合理性4个方面梳理了制图级矢量要素的评价方法。随后,重点回顾了基于深度学习提取矢量要素的分割后处理、迭代式和并行式3类方法,分析它们的基本思路、提取矢量的特点与精度、灵活性以及计算效率等方面的优劣与异同,概括了当前面向制图级矢量要素遥感智能解译方法在制图级解译能力、制图级规则耦合以及遥感可解译性方面的不足。【展望】最后,从构建广泛且开放的制图规则集、构建并共享制图级矢量要素样本集、发展面向多要素的制图级矢量要素提取框架、探索多模态耦合语义规则潜力等方面对制图级矢量要素智能解译的未来研究方向进行了展望。

关键词：矢量要素提取制图级矢量遥感影像深度学习制图级规则集规则知识耦合遥感智能解译

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FDLIE-YOLO:频域增强的端到端低照度图像目标检测方法

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红外与激光工程 2025年第1期54卷 256-268页

作者：李扬李现国陈莲杨清永徐常余徐晟天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津中德应用技术大学软件与通信学院天津300350 天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387 天津中德应用技术大学航空航天学院天津300350

针对低照度图像目标检测的挑战,提出一种端到端检测方法FDLIE-YOLO。首先,设计频域处理模块FDPB(Frequency Domain Processing Block),采用傅里叶变换提取全局信息,从而获取估计幅度分量,利用其与亮度的正相关关系,提升低光照图像质量,... 详细信息

针对低照度图像目标检测的挑战,提出一种端到端检测方法FDLIE-YOLO。首先,设计频域处理模块FDPB(Frequency Domain Processing Block),采用傅里叶变换提取全局信息,从而获取估计幅度分量,利用其与亮度的正相关关系,提升低光照图像质量,进而构建频域低照度图像增强网络FDLIENet(Frequency Domain Low-light Image Enhancement Network)。然后,使用YOLOv8n进行目标检测,通过联合损失实现图像增强与目标检测的端到端训练。该损失引入马氏距离的幅度差异损失,以精准调整图像幅度,并用MPDIoU(Minimum Point Distance based IoU)损失取代YOLOv8n原有的回归损失,提高检测准确性。实验结果显示,FDLIENet在低照度环境下的图像增强表现显著,在LOLReal和ExDark数据集上的PSNR、SSIM和NIQE指标分别达到23.18 dB、0.858和3.98;FDLIEYOLO在ExDark数据集,平均精度均值mAP为80.6%,较当前主流端到端检测方法提高了1.1%~1.6%,且实时性好。

关键词：低照度图像目标检测增强网络频域处理幅度差异损失回归损失

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智能超表面赋能语义通信系统研究综述

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 287-295页

作者：朱政宇梁馨月孙钢灿牛凯楚征杨照辉杨光睿郑谷寒郑州大学电气与信息工程学院郑州450001 北京邮电大学人工智能学院北京100876 宁波诺丁汉大学电气与电子工程系宁波315100 浙江大学电子与信息工程学院杭州310058 科学技术部新技术中心北京100036 兰卡斯特大学计算与通信学院英格兰LA14YW

智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性,在调控无线环境方面展现出显著优势,已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限,同时确保关键信息的精确传递,同样被视为6G的核心技术之一。该文首先... 详细信息

智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性,在调控无线环境方面展现出显著优势,已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限,同时确保关键信息的精确传递,同样被视为6G的核心技术之一。该文首先回顾了语义通信的发展历程,阐述其从理论走向实践的过程,并分析了RIS在提高通信性能方面的突出优势。接着,提出RIS赋能语义通信系统模型,展示了RIS在提升通信质量方面的显著效果。最后,对RIS赋能语义通信系统的未来发展趋势进行展望,其将迈向智能化、个性化信息传递新阶段,为6G通信技术发展奠定坚实基础,并有望成为6G核心关键技术,引导通信革命。

关键词：智能超表面语义通信无线通信第六代移动通信

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一种高性能的多任务图像生成RL-GAN模型

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电光与控制 2025年第5期 47-52+73页

作者：叶学义石悦韩卓李文杰王浩杭州电子科技大学通信工程学院杭州电子科技大学浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室

为了将GAN扩展到多任务模式并构建高性能模型，将强化学习(RL)代理与GAN结合，构建多任务图像生成RL-GAN模型，并通过更换RL代理训练算法、设置更合理的AC网络损失函数及替换网络结构三个方面进行优化，旨在提升模型性能。实验结果显示... 详细信息

为了将GAN扩展到多任务模式并构建高性能模型，将强化学习(RL)代理与GAN结合，构建多任务图像生成RL-GAN模型，并通过更换RL代理训练算法、设置更合理的AC网络损失函数及替换网络结构三个方面进行优化，旨在提升模型性能。实验结果显示，在两种多任务图像修复实验中，所提模型的生成结果均满足视觉需求，且与当前多任务模式的主流方法——多GAN叠加相比，RL-GAN模型具有更快的收敛速度和图像处理速度以及更高的输出质量，且引入RL代理后模型的精度与效率也更优，优化后的模型多任务处理能力显著提升。

关键词：多任务图像生成强化学习生成对抗网络

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