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作者

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语言

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检索条件"机构=哈尔滨工程大学计算机学院"
7223 条 记 录,以下是41-50 订阅
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电力电子技术课程思政教学的探索与实践
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职业教育发展 2025年 第1期14卷 89-96页
作者: 李丹 刘一琦 东北林业大学计算机与控制工程学院 黑龙江 哈尔滨
电力电子技术作为电气类、自动化类专业的一门重要的专业基础性课程,不仅是专业素养的坚实基石,更应成为注入思政之魂、雕塑学生思政情怀的关键渠道。通过巧妙融合,使思政元素贯穿于电力电子技术课程,实现思政教育与专业教育的和谐共振... 详细信息
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SLAE-Projected GANs的煤矿井下图像生成方法
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黑龙江科技大学学报 2025年 第1期35卷 153-159页
作者: 高志军 孙丽丽 彭重霄 孙银焕 黑龙江科技大学计算机与信息工程学院 哈尔滨150022
针对煤矿井下复杂多变的环境而无法获取高质量的煤矿井下图像的问题,提出了一种基于SLAE-Projected GANs的煤矿井下图像生成方法。采用Projected GANs网络框架,向该网络的上采样结构中注入噪声,保证模型生成图像过程中的稳定性,引入空... 详细信息
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面向移动运维调度的DQN-SE-ResNet模型
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计算机仿真 2025年 第3期42卷 442-447页
作者: 李超 白雪 赵永辉 东北林业大学计算机与控制工程学院 黑龙江哈尔滨150040
为了解决网络运营商在工作中出现网络故障时,处理故障效率低下的问题,将以深度强化学习算法中的Deep Q-Network(DQN)算法为基础,引入SENet注意力机制和深度残差网络,建立DQN-SE-ResNet模型。使得能根据运维人员的位置,在调度系统中完成... 详细信息
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针对音频分类的跨表征可迁移对抗样本生成方法
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网络与信息安全学报 2025年 第2期11卷 125-135页
作者: 田梓琳 龙云飞 田野 张立国 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 黑龙江哈尔滨150000 西安电子科技大学杭州研究院 浙江杭州310000
对抗样本是检测深度神经网络漏洞的重要手段。可迁移性是对抗样本的一种特有属性,赋予其欺骗未知深度神经网络模型的能力。针对音频分类任务的迁移攻击方法引起了广泛讨论。然而,现有的针对音频分类的攻击方法大多数只考虑单一的音频表... 详细信息
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一种基于深度学习的手写签名识别技术
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科技创新与生产力 2025年 第2期46卷 76-79页
作者: 高娴婷 刘嘉琦 王梓函 王行建 东北林业大学计算机与控制工程学院 黑龙江哈尔滨150040
随着信息化社会的深入发展,手写签名识别技术在保障信息安全与身份认证中越来越重要。针对当前技术在应对签名者情绪波动与书写状态变化时的局限性,本文提出一种基于深度学习的手写签名识别方法,旨在显著提升识别准确性与效率。该方法... 详细信息
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基于STM32的水流量自动调节控制系统设计
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仪表技术 2025年 第2期 38-40页
作者: 陈洪儒 范依然 范长胜 东北林业大学计算机与控制工程学院 黑龙江哈尔滨150040
开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水... 详细信息
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基于定子错位的轴向磁通反凸极永磁同步电机 齿槽转矩削弱方法研究
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微电机 2025年 第1期58卷 45-50页
作者: 赵晓坤 邹新鹏 郭启超 朱良宽 东北林业大学计算机与控制工程学院 哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院 哈尔滨150040
轴向磁通永磁同步电机具有结构紧凑、重量轻和轴向尺寸小等优点,但存在调速范围窄和转矩波动大的问题。为拓宽恒功率调速范围,将永磁体和磁桥交替排列,提出一台8极48槽轴向磁通反凸极永磁同步电机。针对轴向磁通反凸极永磁同步电机齿槽... 详细信息
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一种基于YOLOv8模型的轻量级密集行人检测算法
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高师理科学刊 2025年 第2期45卷 32-39页
作者: 赵艳芹 王璐瑶 黑龙江科技大学计算机与信息工程学院 黑龙江哈尔滨150022
针对高密度行人检测中的遮挡、小目标漏检及算法参数量大的问题,基于YOLOv8模型提出了一种轻量级行人检测算法,称之为YOLOv8-DSR算法.首先,在骨干网络引入改进的可变形卷积块,用以增强网络对不规则行人的特征提取能力;其次,在原YOLOv8... 详细信息
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改进的ST-GCN单人姿态估计算法研究
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计算机技术与发展 2025年 第1期35卷 61-66页
作者: 史健婷 王印冉 詹怀远 黑龙江科技大学计算机与信息工程学院 黑龙江哈尔滨150022
近年来,单人姿态估计广泛应用在各个领域,降低单人姿态估计算法对标记数据的依赖同时提高其准确率是计算机视觉中一个具有挑战但是十分重要的课题。针对此问题,该文提出一种改进的时空图卷积神经网络(Spatio-Temporal Graph Convolution... 详细信息
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基于不确定性启发图像增强的水下目标跟踪
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计算机工程 2025年 第1期51卷 11-19页
作者: 罗旭东 袁笛 常晓军 何震宇 西安电子科技大学广州研究院 广东广州510000 悉尼科技大学信息工程学院 澳大利亚悉尼2007 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院 广东深圳518055
水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于... 详细信息
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