检索结果-内蒙古大学图书馆

社会主义友善观融入民族院校校园文化建设的创新实践——以大连民族大学信息与通信工程学院为例

科教导刊 2015年第6X期 77-78页

作者：张伟吴宝宁张利国大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 大连民族大学经济管理学院辽宁大连116600

"友善"是《公民道德建设实施纲要》中提出的公民基本道德规范之一,也是社会主义核心价值观中重要的组成部分。社会主义友善观既是对传统友善观的继承,也是在新的时代背景下,特别是在社会主义核心价值观中对个人层面的道德修... 详细信息

"友善"是《公民道德建设实施纲要》中提出的公民基本道德规范之一,也是社会主义核心价值观中重要的组成部分。社会主义友善观既是对传统友善观的继承,也是在新的时代背景下,特别是在社会主义核心价值观中对个人层面的道德修养提出的更高追求。以社会主义友善观作为切入点,与创建民族团结进步的校园文化核心主题相融合,创新思路,总结经验,为加强民族院校大学生社会主义核心价值观培育和践行工作提供新的路径。

关键词：友善社会主义友善观民族团结进步创建感恩

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基于自监督学习和二阶表示的小样本图像分类

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计算机学报 2025年第3期48卷 586-601页

作者：李兆亮贾令尧张冰冰李培华大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116024 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探... 详细信息

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探索;第二,二阶表示在不同粒度的小样本任务中的作用尚不明确,制约了其在复杂任务中的应用。针对上述问题,本文首先提出了一个多任务协同优化的预训练方法,实现了对比式自监督、生成式自监督和有监督学习的联合训练。该方法旨在促进模型学习具有迁移性的特征,从而提升模型的泛化性能。其次,本文利用紧致的双线性池化对模型进行微调,以获取更具分辨力的二阶表示,从而进一步增强模型的非线性建模能力。最后,本文提出了一种基于类间相似关系的任务难度指标,用于量化小样本任务的分类粒度,并通过线性探测分析系统地研究了二阶表示在粗细粒度不同的小样本任务中的表现。实验表明,多任务协同的预训练有效提高了模型的泛化性能,并且不同的分支任务呈现相互促进的效果;在更加困难的细粒度任务中,二阶表示相对于一阶表示展现出更强的线性可分性,这为一阶和二阶表示在不同场景中的应用提供了有益参考。本文通过广泛的消融实验深入评估了每个关键设计的贡献。与当前最先进的方法相比,本文方法在miniImageNet和CUB数据集的1-shot/5-shot分类任务中分别取得0.66%/0.53%和3.12%/0.98%的提升,在tiered ImageNet数据集的5-shot分类任务中取得可比结果(87.19%vs.87.31%),在跨域数据集miniImageNet→CUB、miniImageNet→Aircraft和miniImageNet→Cars中分别取得1.25%、1.96%和4.34%的提升,验证了本文方法的有效性。

关键词：小样本图像分类自监督学习有监督学习二阶表示任务难度指标

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基于RT-DETR模型的远距离车标检测改进与应用研究

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汽车知识 2025年第2期 242-244页

作者：金美廷大连民族大学信息与通信工程学院

为解决远距离车标检测问题，本文提出了一种基于RT-DETR的轻量化车标检测算法LVLD(Long-distance Vehicle Logo Detection)。该算法以ResNet-34为主干网络，通过引入CARBlock、SlimNeck和小目标检测头提高小尺度车标的检测精度。为模拟... 详细信息

为解决远距离车标检测问题，本文提出了一种基于RT-DETR的轻量化车标检测算法LVLD(Long-distance Vehicle Logo Detection)。该算法以ResNet-34为主干网络，通过引入CARBlock、SlimNeck和小目标检测头提高小尺度车标的检测精度。为模拟远景车标场景，构建了VLD-tiny数据集，并进行实验验证。结果表明，LVLD算法在mAP@50-95上较原始RT-DETR提升了1.2%，推理速度为8.2 ms，参数量为11.95 M。实验验证了该算法在保证高精度的同时，显著提升了推理速度，满足了实时性和低计算资源的需求，具有广泛应用前景。

关键词： RT-DETR 远距离车标检测轻量级网络

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基于BD格缩减辅助的连续干扰消除检测算法

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计算机与现代化 2025年第1期 67-73页

作者：刘海涛冯帆大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116000

在多用户MIMO-OFDM通信系统中,随着接入用户与收发天线数量的不断增多会导致严重的多址干扰和多流干扰,因此可利用多用户BD思想对同一频段上的多个用户进行信号检测。本文提出一种基于BD的格缩减辅助的连续干扰消除算法。首先利用2次奇... 详细信息

在多用户MIMO-OFDM通信系统中,随着接入用户与收发天线数量的不断增多会导致严重的多址干扰和多流干扰,因此可利用多用户BD思想对同一频段上的多个用户进行信号检测。本文提出一种基于BD的格缩减辅助的连续干扰消除算法。首先利用2次奇异值分解技术将多用户总信道分解为多个相互独立的单用户子信道,理论上可以完全消除多址干扰。然后再利用格缩减技术与QR排序技术对分解后的信道进行排序优化,在提高信道矩阵正交性的同时降低计算复杂度。最后对接收端接收信号执行基于MMSE准则的连续干扰消除检测,逐层恢复原始信号,消除每个用户的多流干扰。通过仿真实验表明,本文提出的算法可以在不提升计算复杂度的基础上显著提升通信系统的检测性能,当误码率为10-3时比传统的多用户BD检测算法性能提高了5.5 dB,比结合了BD的多用户MMSE检测算法和ZF检测算法性能提升了4 dB左右。

关键词： MIMO OFDM 格缩减 BD 连续干扰消除

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基于深度学习的独居老人行为识别系统设计

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山西电子技术 2025年第2期 59-61页

作者：刘威杜芃森陈兴文大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116000

针对当今人口老龄化和独居老人的现象,设计了基于深度学习的独居老人行为识别系统,旨在通过优化YOLOv5s目标检测算法并结合轻量化OpenPose模型算法,实现对老年人日常行为的准确、实时监测,能够及时发现异常行为并采取相应的预警措施。... 详细信息

针对当今人口老龄化和独居老人的现象,设计了基于深度学习的独居老人行为识别系统,旨在通过优化YOLOv5s目标检测算法并结合轻量化OpenPose模型算法,实现对老年人日常行为的准确、实时监测,能够及时发现异常行为并采取相应的预警措施。实验证明,该系统对行为检测准确率平均值达到95%,检测速度达到27fps,从而验证了系统的有效性和可行性。

关键词： YOLOv5s 人体姿态估计行为检测

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基于STM32的智能家居门禁系统设计

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智能计算机与应用 2025年第2期15卷 65-69页

作者：陆永鸿董玉华大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对目前人们对家居安全的需求,设计了一种基于STM32的智能家居门禁系统。本设计使用STM32单片机作为主控制器,扩展无线通信模块,实现门锁控制功能,并通过APP调用百度API的人脸识别技术,实现身份验证功能。测试结果表明,该智能家居门禁... 详细信息

针对目前人们对家居安全的需求,设计了一种基于STM32的智能家居门禁系统。本设计使用STM32单片机作为主控制器,扩展无线通信模块,实现门锁控制功能,并通过APP调用百度API的人脸识别技术,实现身份验证功能。测试结果表明,该智能家居门禁系统便捷可靠,身份验证具有较高的准确度,可以提升家庭的安全性,给用户带来便捷与良好的使用体验。

关键词： STM32 门禁系统人脸识别智能家居

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脑电波控制的多功能轮椅的设计与实现

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山西电子技术 2025年第1期 56-58页

作者：王祥光刘忠富付新爽何俊志赵祥鹏大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

提出了一种基于脑电波控制的轮椅设计方案,通过脑机接口技术实现对轮椅运动的精确控制。采集和分析用户的脑电信号,系统能够解读使用者的意图并将其转化为轮椅运动指令,最终控制轮椅运动。

关键词：脑电波轮椅智能控制

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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划应用研究

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山西电子技术 2025年第2期 112-113,116页

作者：王淑民陈兴文大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对常规蚁群算法在移动机器人路径规划上搜索路径的盲目性、容易陷入局部路径最优和规划路径拐点多等问题,通过加入人工势场引力对启发函数进行修正,加快算法的收敛速率;采取自适应地调整信息素浓度,提高算法搜索性能;针对冗余拐点多,... 详细信息

针对常规蚁群算法在移动机器人路径规划上搜索路径的盲目性、容易陷入局部路径最优和规划路径拐点多等问题,通过加入人工势场引力对启发函数进行修正,加快算法的收敛速率;采取自适应地调整信息素浓度,提高算法搜索性能;针对冗余拐点多,采用三角形剪枝法除去,以提高移动机器人的寻优能力,防止机器人陷入局部最优。

关键词：移动机器人蚁群算法改进路径规划

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基于目标检测的疲劳驾驶监评系统设计

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山西电子技术 2025年第2期 26-28页

作者：代世佳陈兴文大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对营运驾驶员易出现疲劳驾驶而造成危险,利用摄像头提取驾驶员面部特征;通过Percentage of Eyelid Closure Time(Perclos)模型对驾驶员进行疲劳检测;出现疲劳驾驶后,利用云边协同架构将异常信息发送给驾驶员和管理员。系统利用近红外... 详细信息

针对营运驾驶员易出现疲劳驾驶而造成危险,利用摄像头提取驾驶员面部特征;通过Percentage of Eyelid Closure Time(Perclos)模型对驾驶员进行疲劳检测;出现疲劳驾驶后,利用云边协同架构将异常信息发送给驾驶员和管理员。系统利用近红外摄像头改善了传统疲劳检测方法在光线复杂的环境下检测效果差的问题,并增加了驾驶员分析评价功能,对驾驶员的异常情况进行评价反馈。

关键词：疲劳驾驶目标检测云边协同评价反馈

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基于深度强化学习的游戏智能引导算法

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吉林大学学报(理学版) 2025年第1期63卷 91-98页

作者：白天吕璐瑶李储何加亮吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输... 详细信息

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能.

关键词：深度强化学习游戏智能体奖励函数塑形近端策略优化算法

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